朗玛信息发布旗下AI产品 收关注函后股价“熄火”

5月28日盘后，朗玛信息(300288)（SZ300288，股价22.59元，市值76.34亿元)发布了关于发布“39AI全科医生”产品的公告，公司在公告中称，该产品认知水平可以达到初、中级全科医生水平，具有健康医学问答、轻问诊咨询和慢病健康管理等能力。未来，该产品将能够按照医学指南对患者病情进行精确判断，辅助基层医生进行疾病诊断，且具备疑难重症精确分诊等能力。

在公告发布前一个交易日和次日，朗玛信息股价均大幅上涨。公告次日（29日），朗玛信息就收到了来自深交所的关注函，要求公司说明该产品的人工智能概念相关性、研发投入和进度等。值得一提的是，目前的互联网诊疗相关规定明确禁止“对首诊患者开展互联网诊疗活动”。也就是说，即使将AI技术应用到互联网医疗中去，目前也仅限于复诊或慢病管理等方面。

5月30日，朗玛信息股价22.82元，跌3.43%；5月31日，截至收盘，朗玛信息股价22.59元，跌1.01%。

公司股价一度大幅上涨

AI是阵风，谁都想吹一吹。贵州上市企业朗玛信息刚刚发布了旗下AI产品，就收到了监管机构的关注函。刚刚上涨两天的股价迅速“熄火”。

根据公司5月28日盘后发布的公告，朗玛信息在参加2023中国国际大数据产业博览会时，举办了人工智能医生建设项目成果——“朗玛·39AI全科医生”发布会。

根据朗玛信息方面的表述，公司人工智能医生建设项目作为国家健康医疗大数据西部中心建设项目之一，依托公司旗下互联网医疗业务20多年所积累的海量医学健康数据，以及相关自然语言处理技术和深度学习算法，通过大模型训练方法，成功开发出具有自主知识产权的医疗健康人工智能产品——“朗玛·39AI全科医生”。

此次发布的“朗玛·39AI全科医生”是基于人工智能大模型训练的医疗健康领域人工智能产品，形成人工智能“医生大脑”，该产品可广泛应用于基层医疗卫生机构，提供全科医生人工智能服务，开展辅助诊断、健康咨询、健康管理，提升基层医务人员诊疗水平，为用户提供全生命周期的医疗健康管理咨询服务。

公司还称，现阶段，“朗玛·39AI全科医生”的认知水平可以达到初、中级全科医生的水平，具备健康医学问答、轻问诊咨询、慢病健康管理等能力；下一阶段，“朗玛·39AI全科医生”将自主学习海量的医学书籍、医学指南、专家共识和各类学术期刊，并对其进行强化学习和反馈训练，达到高级全科医生水平，形成“高级全科医生大脑”，能按照医学指南对患者病情进行精准判断，辅助基层医生进行疾病诊断，具备疑难重症精确分诊等能力。

《每日经济新闻》记者注意到，公告发布前的5月26日及次日（5月29日），朗玛信息股价均大幅上涨，截至收盘分别上涨9.16%和10.73%。而5月12日，公司曾发布公告披露将召开该次会议，此后公司股价从19.10元（5月12日收盘价）最高涨至25.80元，涨幅约三成。

发布公告次日收关注函

5月28日晚发布公告后，5月29日朗玛信息收到了深交所下发的关注函。

深交所要求朗玛信息详细说明“39AI全科医生”的具体内容、与人工智能概念相关性、技术人员配置情况、核心技术掌握情况、研发投入、进度、项目落地可行性、预计上线时间，以及对公司2023年及以后年度财务影响等情况。

同时，由于朗玛信息曾称“公司多年开展互联网医疗业务积累的大量医学和健康数据资源，同时具备人工智能相关技术基础”，深交所还要求朗玛信息说明公司人工智能概念研发投入、项目开发进展，说明上述表述的具体依据及合理性等等。

公司近期接待机构和投资者调研是否违背公平披露原则等事项也被要求一并说明。

《每日经济新闻》记者注意到，在朗玛信息的2022年年报中，提到了“通过开展人工智能基础模型研究，建立医疗系统知识图谱，建设智能辅助系统自主生产内容，降本增效”，还提到了公司对人工智能进行不断研究并形成了基于深度学习的医疗数据处理技术和知识图谱构建及命名实体识别优化技术，包括医疗影像数据自主分类及深度学习模拟人脑分析形成人工智能诊断结果等技术。

记者注意到，朗玛信息并非近期业内唯一一家发布AI产品的互联网医疗机构。根据现行的《互联网诊疗管理办法》的规定，不得对首诊患者开展互联网诊疗活动。也就是说，即使将AI技术应用到互联网医疗中去，目前也仅限于复诊或慢病管理等方面。

如果将AI技术用于复诊或跟踪，与目前互联网医院提供的在线复诊并无太大区别。某种意义上说，是将互联网医院现在就能提供的业务套上了AI的外壳。在突破政策限制以前，要向公众大规模开放宣传也有红线压顶。

而朗玛信息在公告中所称的未来将推出具有国内顶尖专业知识水平的“39数字医学专家”，提供罕见病和重大疾病辅助诊断方案。一位罕见病专家曾对《每日经济新闻》记者表示，运用AI诊断罕见病是一个方向，但这需要海量数据(603138)和病例形成数据库，并打通大量在政策上还有所限制的个人数据。在缺乏大量数据和病例支撑的前提下，这个愿景目前还难以实现。