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熙康云医院(9686.HK):2025年业绩修复叠加生态升级,熙康云医院锚定到家医疗护理赛道

来源:国际医疗日报     作者:万奇     发布时间:2026-03-21     

  当前,在深度老龄化与银发经济政策双重驱动下,医疗与养老的融合正迎来历史性破题。

  刚刚闭幕的全国两会上,“人工智能+养老”成为核心议题。从推动智能护理机器人纳入政府采购,到呼吁以AI缓解护理人才短缺,一系列议案指向一个清晰信号:在深度老龄化社会,如何用技术重构养老护理,已成为关乎国计民生的时代命题。

  大洋彼岸的实践印证着这一趋势。近日美国老年护理科技公司Sage完成6500万美元融资,其核心是用AI平台将养老机构的“被动响应”转变为“预测式护理”,将紧急事件响应时间从45分钟缩短至3分钟。这意味着,在护理人力短缺成为全球性挑战的背景下,技术赋能不再是锦上添花,而是重塑行业的基础设施。

  将视角转向国内,会发现一家名为熙康云医院(9686.HK)的公司,所做的正是将这一逻辑从机构延伸至更广阔的家庭场景。

  其以城市为单元、以政府合作为基石,构建“到家的医疗护理服务”生态网络。这不仅是商业创新,在中国深度老龄化进程中,更是为未来服务亿万家庭筑就的根基。

  近日,熙康云医院发布2025年财报,核心指标积极向好,展现出清晰的盈利修复态势。

  财报显示,2025年公司取得收入4.64亿元,年内亏损3,855万元,同比收窄53.9%,年内经调整净亏损1,900万元,同比收窄74.8%。多重盈利指标同步向好,既印证公司精细化成本管控落地见效,也标志着核心业务盈利质量持续优化,可持续盈利能力稳步增强。

  与此同时,其资金运营与资产周转效率大幅改善,年内经营活动净现金流量达4,055万元,同比大增88%,经营性造血能力显著增强;应收账款周转率同比显著提升、周转天数大幅减少,则意味着回款效率持续优化,既加快资金回笼、盘活流动资产,也有效降低坏账风险。

  透过这份积极向好的财务数据,我们不妨重新理解这家公司背后正在成型的长期价值。

  跳出流量思维,锚定“最难啃”的刚需

  如果复盘过去几年互联网医疗的起伏,一个常见的误区是试图用互联网的“轻骑兵”打法,去解决医疗这个最“重”的行业问题。

  而熙康云医院给出的答案截然相反:医疗服务的核心,从来不是流量,而是信任与可及性。

  其以“到家的医疗护理服务”为核心战略定位切入,这并非一个简单的“上门”概念,背后是中国社会正面临的一个深刻的结构性矛盾,即深度老龄化与少子化并行。

  一方面,截至2025年,我国60岁以上老年人口达到3.23亿,占比23%,催生了庞大的居家照护与慢病管理需求。另一方面,当下家庭结构的小型化,又让母婴、儿童的专业护理成为新的刚需。

  因此,当传统医疗体系在时空与供给上显得力不从心时,专业的院外护理便不再是锦上添花,而是一种社会性刚需。

  不同于纯线上问诊平台,熙康云医院以政府合作为核心抓手,通过与区域医疗卫生系统的深度联动,打造的并非一个简单的App,而是具备公信力壁垒的“城市云医院平台”。

  更简单点说,它不是在和医院抢生意,而是帮政府、帮医院提供“延伸服务”。

  基于这一平台,熙康云医院汇聚起十余万医疗机构与资深护士资源,以此为基础快速推动医疗、护理、健康管理三大业务协同发展。

  财报显示,截至2025年底,接入熙康云医院平台网络的医疗机构超3.7万家,其中医院3,642家,同比增长22.0%;入驻平台的医生数量达到14.9万名,拥有五年以上临床护理工作经验的资深护士更是达到15.1万名,同比增长16.3%。

  护士作为居家护理服务的核心执行者,是搭建医院专业护理与患者家庭之间的关键纽带,用专业能力与职业初心扛起居家照护的核心责任,也充分彰显出护理岗位不可替代的职业价值。

  而这些数字背后,恰恰印证了熙康云医院已搭建起一个快速扩张、且与地方医疗体系深度融合的全国多层级医疗服务体系网络。

  服务即产品,让城市拥有自己的“护理基础设施”

  有业内人士指出,消费者不再满足于普通的保姆,而是对专业收纳、儿童陪伴、乃至老年护理等高端定制服务表现出极高的溢价意愿。

  熙康云医院的护理业务,恰好卡位在这个专业服务升级的黄金点上。

  相较于传统家政的“互联网+”,其将医院内专业的护理服务标准化、产品化,输送到家庭,构建“服务即产品”的价值认知。

  从数据上看,这一战略的成效已经显现。

  财报显示,2025年全年,熙康云医院的居家护理服务量50.4万人次,同比增长高达51.6%。这意味着,平均每天有近1400个家庭,通过熙康云医院的平台,将公立医院的护理服务“搬”进了自己家中。

  从新生儿护理到PICC导管维护,从术后康复到安宁疗护,公司提供13大类、240+项精细化上门护理服务项目,真正贯穿从生命起点到终点的健康旅程。

  更具想象空间的是,随着“熙康护理”品牌逐步深入人心,其也开始演变为一种城市级的“护理基础设施”。

  可以说,“互联网+护理”在中国的最早探索,正是从国内首个城市云医院平台宁波云医院起步。这套被验证的“宁波模式”,如同一个成熟的操作系统,已具备向其他城市标准化输出的能力。

  从浙江省的“浙里护理”、河南省的“豫健护理到家”,到江苏省常州市的“常享护理”、徐州市的“彭城家护”,熙康云医院正以一种“润物细无声”的方式,承接越来越多省市级官方的“互联网+护理服务”平台建设与运营,覆盖人群基数已超2亿人。

  政府合作、区域布局的模式,为其构建了天然的竞争壁垒。熙康云医院不是在一个完全竞争的市场里与无数对手抢单,而是成为了特定区域内专业上门护理服务的“指定运营商”。

  可以说,随着消费券、护理券、商保等多元支付模式开始接入其平台,一个由政府信用背书、市场化运营、覆盖全民的居家护理支付体系正在悄然成型。

  数据不是“矿”,而是生态延伸的纽带

  随着服务网络的不断扩张,一个更具想象力的价值维度开始浮现——数据的积累与运用。在AI时代,所有公司都在谈论数据,但如何定义数据的角色,决定了不同的商业路径。

  在熙康云医院的“城市云医院平台”上,医疗、护理、健康管理三大业务的运转产生了大量真实的服务记录。从慢性病复诊记录,到延续性护理档案,再到连续的生命体征监测数据,当平台能够更准确地掌握用户的健康状况、服务历史和潜在需求时,其就具备了服务延伸的基础。

  基于对用户画像的持续积累,熙康云医院正在开创平台产业生态化的新可能,围绕老年、妇幼、慢性病人群,衍生出医用设备租赁、上门快检、专科服务包等多元业态。

  以“移动月子服务包”为例,其精准捕捉了产妇从医院到家的场景断层,将专业护理服务打包,实现了从“单次服务”到“周期管理”的转变。

  通过更准确地把握不同人群在不同阶段的健康需求,平台还有可能整合药企、器械商、保险公司等外部伙伴,构建起“医疗健康服务+衍生产品”的协同矩阵。

  从这个角度看,数据扮演的角色更接近于一种“纽带”,将原本分散的服务节点连接成覆盖更广的服务网络,让平台从“服务执行者”向“健康需求整合者”的方向演进。

  当好AI助手,嵌入服务环节的效率工具

  当平台拥有了理解用户需求的数据能力,如何借助前沿技术将这些能力放大,成为其下一阶段的关键命题。

  在2026年这个AI大年,不谈AI的公司似乎已经落伍。

  但如果仔细审视当下医疗AI赛道的分野,会发现两条截然不同的路径。一条是C端流量驱动的“对话式AI”,用大模型包装轻问诊,试图在用户增长上寻找突破口。另一条则更为隐性,将AI作为工具嵌入服务链条的各个环节,解决实际运营中的效率瓶颈。

  熙康云医院的选择,显然更接近后者。

  翻阅其财报,会发现AI像毛细血管一样渗透进医疗、护理、健康管理三大业务的每一个服务环节。

  比如医生端,AI智能体帮助医生从繁琐的病历书写中解脱出来;护士端,通过实时路况数据为上门护理的护士规划最优服务线路;用户端,“AI导诊”“检查检验报告AI解读”以及覆盖全场景的智能客服矩阵,试图实现从咨询到服务的秒级响应。

  这一系列被称之为“智能助手矩阵”的工具,共同指向一个目标,即在不改变原有医疗决策流程的前提下,通过人机协同,最大限度地提升服务效率和用户体验。

  2025年其居家护理服务量增长51.6%,这背后是AI调度与路径优化的功劳。护理咨询业务量增长19.1%,则是智能客服系统承接了一部分高频、标准化的用户交互,让人工客服可以聚焦于复杂问题的处理。

  这种“嵌入式中台”的打法,聚焦于解决非核心但耗时的流程性事务,并不追求用AI替代医生护士的核心决策。

  当前行业还在争论AI大模型在临床诊断上的准确率和责任归属时,熙康云医院已经将AI工具化,变成其规模化复制战略的“加速器”。因为只有通过AI实现对海量订单的智能调度、对护士路线的动态优化、对用户咨询的自动响应,一个从宁波跑通的“城市模型”,才有可能在全国范围内实现相对标准化的快速复制。

  不可否认,AI医疗下半场,拼的不是谁的参数更高,而是谁能把技术落地,形成商业闭环。

  结语

  回到最初的问题,在互联网医疗普遍面临盈利大考、流量瓶颈的当下,该如何重估熙康云医院的价值?

  或许市场不应再将其简单归类为“互联网医疗公司”,而应视为中国基层医疗与居家健康服务体系市场化补充的“新基础设施”。

  过去一年,熙康云医院通过剥离非核心业务、聚焦战略主业,最终将专业的医疗护理服务,像水和电一样,安全、可靠地送入千家万户。在财务数据改善的同时,更验证了其平台规模化、数据价值化、产业生态化战略闭环的商业可行性。

  这不仅仅是一门生意,更是在中国老龄化社会加速到来的当下,一种极具社会价值与长期商业潜力的“难而正确”的选择。


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