2022年，28歲的李芳攥著體檢報告嘆氣。

她在互聯網公司做項目主管，加班是常態。單位還不錯，安排了體檢——早上7點排隊取號，跑了8個科室；下午拿到報告，看到“甲狀腺結節3級”“睡眠質量差”一臉蒙圈。

她盯著報告上的紅箭頭，心想：“體檢就像開盲盒，開完更焦慮了。”

三年后，她再次走進同一家體檢中心，一切變得不一樣。智能導診屏跳出她三年前檢查的健康數據，并根據以往結果，結合她輸入的生活習慣，提出根據其自身情況的優化檢查項目。做完所有項目，AI健康管家已經把報告“翻譯”成了白話：甲狀腺結節縮小到2級，但睡眠呼吸暫停風險偏高，APP上還跳出附近3家醫院睡眠門診的預約鏈接，以及健身教練定制的“20分鐘辦公室放松操”視頻。

“現在體檢已經升級到這么智能的程度了？”李芳感慨，和三年前簡直天壤之別。

事實確實如此，三年來，消費趨勢的轉變使得各行各業的服務模式發生了巨變，升級隨之而來。如消費者從“被動查病”轉向“主動管理健康”，需求擴展到預防疾病和提升健康水平，這推動著健康管理市場的快速增長。2025年3月，國家數據局發布了《“數據要素×”三年行動計劃》，旨在有序開發健康醫療數據的價值。

實際上，五年后重提新消費，尤其隨著泡泡瑪特為代表的新消費公司崛起，一些上市公司也紛紛開始嘗試轉型新消費領域。但新消費的核心，早已從互聯網技術的簡單介入，變成利用所有的能力滿足消費者日益增長的個性化需求。

在大健康領域，這種需求變化本質是健康意識的代際升級。30-50歲的核心消費群體，既關注體檢的精準度，更需要檢后的持續管理。傳統體檢機構因“重篩查、輕管理”難以滿足。

這意味著，那些用AI推動大健康新消費能力落地的企業，就吃到了時代的紅利。其中最有代表性的，就是美年健康。2025年一季報顯示，美年健康以“AI+醫療”為核心戰略，圍繞體檢全流程進行智能化改造，打造了覆蓋檢前、檢中、檢后的全鏈條AI服務體系。也正因此，一季度實現營業收入17.54億元，其中依托AI技術實現的主營收入超5400萬元，較上年同期增長71.76%。

美年健康數據能看出，新消費在大健康領域與AI融合，不僅是技術迭代的注腳，更折射出健康管理從“標準化篩查”向“個性化服務”躍遷的行業趨勢。

畢竟，在新消費時代，消費者要的從來不是“標準化服務”，而是“懂我的溫度”。

新消費重構體檢全鏈路

在新消費浪潮的推動下，個性化需求成為消費決策的核心驅動力。

作為大健康產業的核心，體檢業務其實既是大健康的入口，也是大健康產業的服務展示窗口。問題是，新消費趨勢下，傳統體檢行業“流水線式”的服務模式已難以滿足市場需求。

美年健康給出的答案，并非技術堆砌，而是依托AI能力的支撐，對體檢全流程的深度解構與重構。

在檢前環節，AI定制體檢套餐已實現“千人千面”的精準服務。系統通過分析用戶所在地區、職業特征、既往病史等維度數據，動態生成包含必檢項目和選檢項目的個性化方案。對于團體客戶，AI模型甚至能根據行業特性設計差異化方案，如針對IT從業者加強頸椎、眼部篩查，針對制造業員工強化肺部健康管理。

檢中環節的智能化改造直接提升了服務效能。在杭州某體檢中心，AI導診系統使人均排隊時間縮短接近4成。更顛覆性的是超聲檢查場景，通過“超聲質控大模型”的實時分析，醫生單例檢查時間縮短，病灶定位準確率大幅提升。

這種技術賦能不僅緩解了專業醫師短缺的痛點，更推動檢查環節從“經驗依賴”轉向“數據驅動”。

檢后管理的創新更具革命性。基于華為盤古大模型訓練的“健康小美”AI數智健管師，已在全國109家體檢中心上線。該系統不僅能生成融合臨床指南的個性化報告，更能提供24小時健康管理服務。

在糖尿病管理場景中，“糖豆”智能體通過整合醫師、營養師、運動指導師的三師共管模式，結合動態血糖監測設備，實現“一人一策”的精準控糖。數據顯示，該服務使用戶空腹血糖達標率提升，并發癥風險降低。

尤其是與阿里達摩院合作的“一掃多查”技術，通過一次低劑量CT平掃，同步識別胰腺癌、食管癌、肝癌等13種癌癥及骨質疏松、脂肪肝等慢性病。更關鍵的是，針對胰腺癌的AI模型敏感性和特異性分別達到92.9%與99.9%，較傳統手段準確率提升超30%。

這種技術無需升級現有CT設備，AI算法直接適配主流機型；檢查完成后，系統自動生成包含多維度風險評估的報告，單例報告生成時間從過去的半小時壓縮至2分鐘。

更重要的是，基于篩查結果，AI能為用戶定制“胰腺癌高危人群專項篩查”“代謝綜合征早篩組合”等個性化套餐，并配套飲食建議、復查周期提醒等動態健康管理方案——從“查病”到“管病”，從“標準化報告”到“一人一策”，體檢真正成了“私人健康管家”。

新消費改變平臺定位

弗若斯特沙利文預測，2028年中國人均健康支出將達1.14萬元，復合年增長率11.2%；而艾瑞咨詢數據顯示，2028年健康管理市場規模將突破3萬億元。

這背后，是消費者對“精準”“持續”“定制”的強烈需求。

美年健康2024年個檢收入占比提升4個百分點至24.1%的變化，正是這種需求的具象投射：用戶不再接受“千篇一律的套餐”，而是需要“基于自身病史、生活習慣的專屬方案”；不再滿足“一張報告了事”，而是要求“檢后跟蹤、干預、調整的全周期服務”。

通過覆蓋全國200余個城市的400余家分院網絡，美年健康構建起國內最大的個人健康數據中心，累計沉淀超2億人次的結構化健康數據，為AI模型的訓練提供了稀缺的“燃料”。

這種數據資產的優勢在服務場景中轉化為顯著的競爭優勢。以專病早篩為例，美年的“肺結寧”產品通過整合7種肺癌抗體檢測與AI影像分析，將早期肺癌檢出率提升到很高水平；“腦睿佳”則依托百萬級腦部影像數據庫，能提前5-10年預警阿爾茲海默風險。

更關鍵的是，這些數據反哺產品研發：每新增一例甲狀腺結節患者的追蹤數據，都可能優化AI對結節良惡性的判斷模型。

而數據閉環的真正魔力，在于其催生的“預防-干預-康復”完整生態。

以骨健康管理為例，當CT篩查發現骨質疏松風險時，健康小美自動推送定制化鈣劑補充方案，聯合飛鶴集團開發的營養包通過O2O模式30分鐘送達用戶家中。

對于需要深度干預的案例，健康小美立即啟動首都醫科大學附屬醫院的綠色就醫通道，同時激活保險理賠流程。這種“篩查即干預”的模式，使得骨質疏松患者的骨折發生率同比下降41.3%。

在服務觸達層面，美年健康打造的“健康小美”AI數智健管師正重新定義健康管理邊界。這個基于華為盤古大模型訓練的虛擬助手，不僅能解讀包含200余項指標的體檢報告，更通過持續學習用戶行為數據，逐漸掌握個性化健康畫像。

也因此，方正證券研報指出，美年正從“體檢服務商”升級為“AI健康管理解決方案平臺”，其“專病早篩產品矩陣+智能健管平臺”將形成雙引擎增長。

新消費疊加AI

新消費與AI，疊加態勢下誰能率先適應，誰就能享受先發紅利。

2025年一季度AI技術驅動業務收入同比增長71.76%，美年健康這個數字背后折射的，不僅是商業模式的躍遷，更是整個健康管理產業，從“人力密集型”向“技術驅動型”的革命。

在服務能力維度，AI技術正在重塑體檢服務的價值內涵。傳統體檢套餐如同標準化的“健康快餐”，而美年健康打造的AI定制系統則化身“健康營養師”。尤其對于企業客戶，系統甚至能根據行業特性設計差異化方案，如針對程序員加強頸椎、眼部篩查，針對制造業員工強化肺部健康管理。

這種精準服務直接提升了用戶粘性，2025年一季度數據顯示，使用AI定制套餐的客戶復購率較傳統模式提升。

在服務效率層面，AI技術帶來的質變效應更為顯著。智能主檢系統通過自然語言處理技術，可自動生成包含200余項指標的體檢報告，其問題分類精準率達99.8%，結論合并精準率達93.9%。這套系統每年可節省超200萬小時醫生審閱時間，相當于釋放約1000名主檢醫生的人力。這種效率提升并非簡單的人力替代，而是通過標準化流程重構了醫療服務供給模式。

以超聲科室為例，AI系統的引入使年輕醫生的聘用率提升，科室管理效率提高。這種“技術降本+服務增效”的雙重效應，使美年健康在2024年實現運營成本同比下降。

這些技術應用不僅降低了人力成本，更通過標準化流程提升了服務質量。2024年，美年健康新增21家分院獲省級檢驗結果互認資質，全集團達55家，這意味著其服務標準已獲醫療體系認可。

當下，美年健康的AI+新消費實踐，本質是用技術回應健康消費的深層需求。當人們不再滿足于“查病”，而是追求“管好健康”，誰能將AI嵌入服務的每個縫隙，誰就能抓住下一個十年的增長引擎。

站在2025年的節點，美年健康的轉型本質是一場“新消費驅動的供給側革命”。當健康需求從“被動篩查”轉向“主動管理”，當AI從“工具”變為“基礎設施”，企業的價值早已超越“查病”本身——它更像一個“數智健康管家”，用數據讀懂用戶，用效率服務用戶，最終在新消費與AI的共振中，重新定義健康管理的“中國范式”。

而對于投資者而言，這不僅是一家企業的突圍，更是一個萬億級健康管理時代的開場。