行业规模与增长 - 2023年中国AI医疗行业规模达973亿元 预计2028年增至1598亿元 年复合增长率达10.5% [1] 政策导向 - 《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》强调提升模型基础能力 加强基础理论研究 支持模型架构创新 提升复杂任务处理能力 [2] - 政策要求以应用为导向建设高质量数据集 探索数据收益分成 赋能基层医疗 [3][4][8] 基座大模型技术优势 - 影禾觅芽®基座大模型覆盖全身200+常见病种 兼容12种影像模态 将基层医院影像AI部署成本降低40% [2] - 模型实现胸部CT软组织解析 MRI神经解剖识别等复杂任务 解决基层系统多操作繁痛点 [2] - 2025年10月将发布胸部CT平扫AI诊断产品 一次扫描同步完成肺部胸膜等多部位病变检出 [2] - 复杂场景下模型修正耗时仅为传统方法1/3 放疗规划多器官标注时间从3小时压缩至1小时内 [3] 数据资产化与治理 - 公司构建国内单一机构体量最大医学影像数据库 115个影像中心日均新增2-3万例标准化数据 累计千万级 覆盖16个省自治区直辖市 [5] - 2021年联合编制《医学影像检查项目名称及编码标准》 2024年正式发布 通过统一采集与质控标准确保数据高质量 [5] - 一脉云平台提供云存储远程诊断AI分析数据治理全流程解决方案 具备从原始数据到标准化数据产品的完整转化能力 [5] 数据合规交易与变现 - 2025年4月CT胸部病变标注数据通过上海数据交易所合规审核并上架 [6] - 数据集经专业去标识化处理 遵循数据安全法个人信息保护法 保留临床参考与模型训练价值 [7] - 2025年8月25日CT胸部病变标注数据通过北京国际大数据交易所合规审核上架 [10] - 2025年9月2日附属公司完成首批精标注金标准数据集交易 签订三方合作合同 [10] - 2025年7月数据集入选北京市经信局首批行业高质量数据集资源成果 为医疗健康领域唯一医学影像标注数据集 [10] - 成功跑通数据合规治理至履约监督全流程通路 开创医学影像企业图像数据资产化新模式 [7] 临床融合与商业模式 - 以医疗场景定义AI方向 依托全国影像中心网络将基层诊断痛点转化为AI研发目标 [8] - 医师团队深度参与AI产品交互设计结果校验 反馈成为模型迭代优化依据 [8] - 通过AI技术与影像服务网络结合 解决AI落地场景适配问题 弥补基层医疗资源短板 [8] - 形成服务与数据双驱动增长第二曲线 打破传统医疗服务收费盈利局限 [7]