行业专家观点 - AI教父杰弗里·辛顿对AGI态度转向乐观，并高度看好AI在医疗尤其是医学影像领域的应用，认为AI能通过分析眼底扫描预测心脏病风险甚至判断性别，这是人类医生难以做到的 [1] 公司技术与产品布局 - 联影智能已推出12个产品平台、超100款AI应用，其中15款AI应用获中国NMPA三类证，15款通过美国FDA认证，31款获欧盟CE认证，成为全球医疗AI领域认证数量领先的企业 [1] - 公司采取“开源模型+自主研发”双路径策略，在医疗影像领域基于千万级专业数据完全自主研发垂直领域大模型，在文本处理方面则基于开源模型进行上层优化和私域微调 [6] - 公司AI软件通过两种渠道部署：深度集成到影像设备中以优化影像质量与扫描效率，以及通过独立AI平台向医生端、医院管理端提供，产品已进入全球超4000家医院 [11] - 公司推出融合文本大模型、语音大模型等能力的电子病历智能体，可将医生撰写病历时间从20分钟缩短至5分钟，已在复旦大学附属中山医院等机构落地 [4][17] 关键技术与研发突破 - 公司团队在2017年攻克三维医疗AI推理引擎技术，通过内存显存优化将算法运行时间从十几秒缩短到一秒以内，显存占用降低75%，使高端算法能在普通工作站上运行 [19] - 基于十二万例中国人群肺部影像数据，公司联合华西医院开发适合中国人群的肺结节诊断分级系统C-Lung-RADS，提升了肺癌早筛的精准性和临床适用性 [4] - 公司在多模态大模型研发上取得进展，其胸部“一扫多查”智能体在复杂病例诊断上展现出优势，能自动输出媲美初年资医生的报告 [19] - 公司开发出全国首个获批三类证的肺栓塞AI软件，能第一时间预警阳性数据，减少漏诊误诊，该产品已获得国际CE、FDA、NMPA三大认证 [19] 数据策略与隐私保护 - 公司数据获取通过利用开源数据库和与医院建立科研合作等多途径实现，所有数据均经过顶级医生专业标注和检验，并在合规范围内合理利用 [8] - 为解决医疗数据敏感性问题，公司采取“数据不出院，研发走进院内”的方式，与医院合作在院内直接训练模型，实现患者隐私数据保护与模型优化闭环 [9] 行业挑战与未来方向 - 行业面临两大技术挑战：尚未出现真正通用、跨模态的医疗影像大模型，以及多模态信息有效融合方法仍有很大提升空间 [12][13] - 未来理想的技术路径是结合通用大模型的广度与垂直小模型的深度，针对医疗场景进行微调优化，以压缩模型规模与硬件成本，推动AI在基层及边远地区的普惠应用 [15] - 在医疗领域，AI与医生是相互共生的关系，人机协同是目前公认的最优解，AI应成为辅助工具，完成初诊报告撰写、病灶识别等繁琐任务 [5][16] 中国市场优势与发展 - 中国拥有丰富的医疗场景、庞大的医疗数据基础以及算力、数据、算法的协同落地支撑，为AI训练提供了丰富的数据土壤 [2][18] - 中国人口基数大、疾病谱系广泛，使得基于国内数据训练的模型不仅在国内适用，在海外市场也表现出优异性能 [3][10]