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数据入表,AI入局:爱尔眼科教你写数据入表财报

发布日期:2025-09-08 09:45:16 浏览次数: 1563
作者:稳诺数据

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爱尔眼科的数据入表财报堪称行业典范,详细展示了数据资源如何赋能医疗诊断、科研创新和公共卫生服务。

核心内容:
1. 爱尔眼科五大核心数据应用场景,从AI辅助诊断到近视防控数字化治理
2. 数据资源对企业技术竞争力、服务效率和业务拓展的具体价值
3. 2025年上半年财务表现与数据资产入表的关键要点

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家


导言

在上市公司的财报模版中,财务报表项目注释第83项就是数据资源,2025年半年报107家的入表企业中,83项里面有内容的企业寥寥无几,唯独爱尔眼科非常系统的对自身数据资源做了丰富的描述,这是一个企业推进数据资产入表的过程中非常关键的模块,如何表述好数据资源的场景、交易、质量等等8个标准问题,写的越完善,应对审计越合规。


作为入表的优势企业和文本典范,稳诺数据将爱尔眼科的入表半年报摘取出来,供大家学习。


01


 企业情况 



爱尔眼科2025年上半年营业收入为115.1亿元,同比上升9.1%;归母净利润为20.5亿元,同比上升0.1%;扣非归母净利润为20.4亿元,同比上升14.3%;经营现金流净额为34.02亿元,同比增长19.6%;EPS(全面摊薄)为0.2199元。


其中第二季度,公司营业收入为54.8亿元,同比上升2.5%;归母净利润为10.0亿元,同比下降13.0%;扣非归母净利润为9.8亿元,同比上升4.0%;EPS为0.1074元。


02


 数据资源 




数据资源的应用场景或业务模式、对企业创造价值的影响方式,与数据资源应用场景相关的宏观经济和行业领域前景等。

1

五大核心应用场景

(1)  AI辅助诊断与决策

依托公司的高质量数据集,包括眼前节裂隙灯数据集、眼底筛查AI特征数据集、急性视网膜坏死数据集、干眼症AI训练数据集等,训练和构建多模态AI辅助诊断模型,提升早期眼病筛查准确率,协助基层医生提高诊断效率和医疗决策能力。


(2) 全域公共卫生筛查网络

部署眼健康智慧筛查服务站至基层社区卫生服务中心、学校和其他健康机构渠道,实现青少年近视防控及眼底病变、白内障等眼病早期筛查,推动早干预、早治疗。


(3) 科研数据引擎

与中科院计算所共建“数字眼科联合实验室”,开发学习平台,研发多个学习算法及多种眼病辅诊模型。同时提供急性视网膜坏死(ARN)、干眼症AI训练等专病数据集,为眼科疾病研究提供数据支撑,推动眼科医学科研进程。


(4) 智能健康服务生态

基于眼健康知识图谱,开发“AI眼健康智能科普应用”,提供多场景智能检索与自动问答服务,满足不同群体对眼健康知识的快速获取与精准答疑需求。


(5) 近视防控数字化治理

构建学生用眼行为数据库,通过智能终端监测读写姿势、光照强度等指标,生成用眼行为与近视监测报告,预防儿童、青少年早期近视,支撑用眼习惯与近视关联度研究,辅助教育部门针对学生眼健康的精准施策。


2

对企业创造价值的影响方式

1、提升技术竞争力:通过高质量数据集和先进AI技术,提升企业在眼科诊断、治疗和科研领域的技术实力,增强市场竞争力。

2、优化医疗服务效率:利用数据驱动的智能工具,提高诊断效率,优化医疗资源配置,提升患者满意度。

3、拓展业务边界:通过智能科普和用眼监测等服务,拓展企业业务范围,提升品牌忠诚度。

4、增强科研合作机会:凭借丰富的数据资源,与科研机构和医疗机构建立深度合作,推动技术创新和学术交流。


3

数据资源应用场景相关的宏观经济

截至2024年末,中国60岁及以上老年人口已达3.10亿,占总人口的22.0%,65岁及以上人口2.20亿,占总人口的15.6%,人口老龄化程度持续加深。部分眼病患病风险随年龄增长而升高,如年龄相关性黄斑变性(AMD)的患病率随年龄增长而增加,45~49岁人群为2.44%,85~89岁人群高达18.98%,2015年国内约有2665万例AMD患者,预计到2050年将增至5519万例。糖尿病视网膜病变在糖尿病患者中的发病率约34.1%,中国目前糖尿病视网膜病变患者接近4000万。


国家“健康中国2030”战略和银发经济政策鼓励眼科医疗资源下沉,公司的地县网络、海外并购布局及远程医疗平台将直接受益。随着人口老龄化加剧,眼科疾病诊疗需求持续增长。公司的数据应用通过技术升级、AI赋能与全球化布局,将深度契合这一趋势。


4

行业领域前景

1、科研合作与创新:随着医疗领域数字化转型加速,科研机构和医疗机构对高质量数据的需求增加。公司通过提供专病数据集,能够与科研机构建立深度合作,推动眼科领域的技术创新和学术发展。


2、智能科普与知识服务市场潜力:公众健康知识需求持续提升,智能科普和知识服务市场潜力巨大。公司的智能科普系统能够满足不同群体对眼健康知识的需求,提升企业的社会价值和服务价值。




用于形成相关数据资源的原始数据的类型、规模、来源、权属、质量等信息。

1、类型包括文字数据、图像数据、视频数据、其他数据等。


2、规模:公司已具备TB级原始数据规模。根据不同的数据集,样本数量从几百到数十万不等。其中急性视网膜坏死(ARN)数据集包含已录入的上千份脱敏脱密病历数据。干眼症AI训练数据集包含已录入的上千份脱敏脱密病历数据。


3、来源:原始数据来源于临床科研数据、设备采集数据、脱敏脱密后病历数据、科研成果数据等。


4、权属:公司通过相关工作流程(采集、清洗、加工、分析)研发的数据产品属于经公司投入人力物力资源,依靠智力活动而创作形成的作品。公司的数据产品具有独创性,可以以有形形式进行复制,拥有所有权和使用权,依法受到保护。


5、质量:数据集的原始数据经由相关专业人士进行标注,确保数据的准确性。在原始数据使用前进行了脱敏脱密处理,以保护患者隐私。公司有7项数据产品在数交所挂牌登记,4项数据集申请了数据知识产权。




企业对数据资源的加工维护和安全保护情况,以及相关人才、关键技术等的持有和投入情况。

经过实践,目前公司已建立了数据管理体系,是由数据管理制度、数据管理团队和数据管理平台组成的三角形架构。数据管理制度对公司的数据全生命周期提出了系统的标准和要求;数据管理团队保障了数据全流程中各环节的监管和执行;公司自主研发的工程师一体化工作平台提供了生产和管理的平台和工具。


通过数据资产的管理和治理,提升了数据质量,完善了数据结构和数据资源,并推动进一步完善数据管理体系。数据管理工作贯穿数据的采集、筛选、存储、加工、传输、提供等各环节,并对数据进行目录、权限、提醒、溯源、校验、预警、审批、血缘、分类分级等管理,有效保证了公司数据的安全合规、质量和价值提升,助力公司数据的产品化和落地应用。公司基于自主研发平台ADP底座自研了专业眼科医院信息系统、数据库以及VPN&SD-WAN安全防护策略,保证了对数据的加工维护符合公司数据战略。




数据资源的应用情况,包括数据资源相关产品或服务等的运营应用、作价出资、流通交易、服务计费方式等情况。

公司的数据资源相关产品和服务主要用于公司内部运营,旨在提升眼科筛查能力、服务能力和水平、临床研究水平、医生诊疗效率以及拓展公共卫生服务能力。这些数据资源通过专业的治理和标注,确保质量和隐私保护,并根据数据采集情况进行动态更新,优化资源配置和提升运营效率。




重大交易事项中涉及的数据资源对该交易事项的影响及风险分析,重大交易事项包括但不限于企业的经营活动、投融资活动、质押融资、关联方及关联交易、承诺事项、或有事项、债务重组、资产置换等。

不涉及。




数据资源相关权利的失效情况及失效事由、对企业的影响及风险分析等,如数据资源已确认为资产的,还包括相关资产的账面原值及累计摊销、减值准备或跌价准备、失效部分的会计处理。

公司无数据资源相关权利的失效情况。

公司将拥有的数据库作为数据资源,根据《企业会计准则第6号——无形资产》(财会〔2006〕3号)《〈企业会计准则第6号——无形资产〉应用指南》(财会〔2006〕18号)等有关规定,将其中符合条件的数据库确认为无形资产。


按照《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的规定,根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式以及数据资源有关的经济利益的预期消耗方式,同时遵循谨慎性原则的要求,结合公司实际对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。


无形资产(数据资源)的核算:公司将数据生产流程中直接相关的人力成本、办公费等进行可靠准确计量,同时将相关数据研发、采集人员的工时按照数据采集、溯源记录、数据筛选、数据更新进行统计和计算,将相应的成本计入无形资产(数据资源)。


无形资产(数据资源)的摊销:基于近几年相关产品对数据的运用分析,使用寿命内按照与该项无形资产有关的经济利益的预期实现方式系统合理地摊销,无法可靠确定预期实现方式的,采用直线法进行摊销。无形资产(数据资源)的减值,按照《企业会计准则第8号——资产减值》,出现减值迹象及评估出现减值情况时进行减值。




数据资源转让、许可或应用所涉及的地域限制、领域限制及法律法规限制等权利限制。

公司严格遵守《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》及相关法律法规的规定。目前公司所拥有的数据资源在转让、许可或应用中不涉及地域限制、领域限制及法律法规限制等权利限制。




企业认为有必要披露的其他数据资源相关信息。

另外,在研发支出中也提到如下:


符合资本化条件的研发项目(数据资源项目)

单位:元


03


爱尔眼科驱动业绩增长

的因素(部分摘录) 


一是公司全面推进“有温度的AI智慧眼科医院”建设,启动“AI眼科医生”智能体研发。依托智慧医院平台等系统,持续开发并完善预问诊、智能辅诊、医保智能审核、DRG数据统计、AI检查检验报告解读等功能,推进移动端医生工作站建设。同时,公司持续推进AI辅助诊断能力提升,为医生提供智能化诊疗支持。公司逐步搭建“关键基础能力建设--大数据治理--智能模型开发--大网络连接--智能体应用”的“五位一体”布局  


二是公司探索推进企业数据资源开发利用取得突破,对大数据中心拥有的庞大眼科医疗数据加强数据治理,健全数据资源管理机制,探索数据产品开发、价值挖掘和应用创新,推进数据资源化,积极开展数据资源入表。报告期内,公司已整合28个高质量眼科专病数据集,包含急性视网膜坏死、干眼症等稀缺病历超10万例启动了7项数据产品在数据交易所的挂牌,新增4项数据知识产权申请,并于2025年8月登记。


三是公司不断完善爱尔远程医疗中心建设并推广应用,升级远程会诊、远程门诊、远程阅片的项目内涵及系统功能,拓展应用场景。公司远程医疗中心已入驻专家400余名,远程医疗服务已覆盖全国20余省,报告期内完成远程阅片20余万例,为患者获取优质医疗资源提供便利。


四是公司与中国科学院计算技术研究所合作力度持续深化,双方联合推进多项眼科和视觉科学与人工智能交叉领域研究及转化,不断为集团数字化转型赋能;公司与华为云签署以“AIforEYE:为爱Eye而生,与爱AI同行”为主题的人工智能战略合作协议,双方将聚焦爱尔人工智能规划、眼科AI大模型场景拓展、AI基础设施等领域深度合作,携手推动眼健康智慧医疗业务前行。

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