医疗智能行业愿景与市场前景 - 医疗智能的最高水平被认为是L4级“人机共检”，旨在实现设备与医生的流畅结合，而非完全替代医生[1][21][22] - 全球医疗人工智能市场规模预计到2030年将超过千亿美元，医学影像AI是增长最快的赛道之一[2] - 人工智能正加速重塑医疗产业，在疾病筛查、临床诊断、风险评估和治疗决策中不断取得突破，成为医生不可或缺的“第二双眼睛”[1] 开立医疗的AI发展战略与核心优势 - 公司自2016年起系统性布局超声AI，并制定以设备为核心的“设备+AI”战略，将AI深度嵌入设备以驱动完整临床流程[3][8] - “设备+AI”战略的核心优势体现在落地优势、融合优势和性能优势三方面，奠定了在有限成本投入下实现最优结果的基础[4] - 公司已在妇科、产科、心脏、全身及腔内等核心临床场景形成系统性解决方案，目标是让AI覆盖主要应用领域[5][21] - 公司正探索以“全智能机”为目标的AI融合路径，并尝试结合大模型能力，将AI从单点工具延伸为临床助手[4][21] 技术研发、产品落地与迭代 - 公司AI首席科学家周国义曾攻关出超声业界首个具有编译器内核的测量模块交互及测量系统等多个技术成果[2] - 早期研发面临深度学习框架不成熟、硬件算力不足等困难，团队通过自研框架、发挥高性能计算优势并逐步迭代硬件来克服[7] - 2024年，公司“凤眼”S-Fetus功能获得国内首个产前超声人工智能医疗器械证，首次实现产前超声“全流程、全场景产筛智能化”[4] - 公司AI产品迭代具有高频率特点，例如“凤眼”S-Fetus从1.0版本迭代至5.0主力版本，6.0和7.0版本也在推进中，AI迭代被认为类似于芯片迭代，具有成长性和外延拓展性[19] 数据在医疗AI中的关键作用与挑战 - 高质量、分布合理的数据是医疗AI落地的关键，数据的构建需要医工合作、专业医生的标注与审核[14][15] - 公司基于多区域、多层级医疗机构建立临床数据合作体系，数据使用严格遵循伦理审查、数据脱敏等合规流程[16] - 在垂直领域专病AI模型研发中，构建分布合理的高质量数据是最大难题，数据的专业性、严谨性及标注质量尤为重要[14][15] 未来技术方向与行业挑战 - 未来超声AI的进化方向是将超声的多模态特性与AI多模态融合技术结合，以提升病灶性质鉴别的准确性[20] - 公司正在探索的智能体将视觉模型与大语言模型相结合，以生成符合临床逻辑的诊断报告[17] - 行业面临AI模型可解释性不足的挑战，注册过程更强调算法原理合理性和数据分布完整性，并需通过严格临床试验[12] - 当前医疗AI的“效果验证”体系在软件方面仍缺乏统一标准，建立统一的标准化数据集将有效降低开发成本，加快产品上市[12]