公司产品与认证进展 - 儿童手部X射线图像骨龄辅助评估软件和肝脏局灶性病变CT图像辅助分诊软件正式获批中国国家药品监督管理局（NMPA）三类医疗器械注册证 [1] - 2025年以来公司新增5张NMPA三类证，累计获批NMPA三类证达17张，居行业前列 [2] - 公司共有17款AI应用获批NMPA三类证，15款AI应用通过美国FDA认证，31款AI应用获欧盟CE认证，获欧盟CE认证的AI应用总数居全球首位 [1] - 公司已成功推出100多款医疗AI产品 [1][2] 技术平台与研发方向 - 公司发布元智医疗大模型，这是一个包含文本、语音和视觉理解能力的多模态大模型 [4] - 元智医疗大模型已孕育出覆盖影像诊断、临床治疗、医学科教、医院管理、患者服务等多场景的10余款医疗智能体 [5] - 技术应用从单疾病模型演进至一个模型能识别三维影像中多种常见疾病，得益于Transformer技术自动学习共性和多模态技术（如CLICK）对齐图文信息 [5] - 在实际应用中结合大模型及小模型的不同优势，小模型在检测小结节、骨折等方面更准确，大模型则可以处理多疾病关联问题 [6] 市场落地与商业应用 - 公司AI产品已在全国4000多家医院落地，合作医院包括顶级三甲医院、县级医院和乡镇卫生院 [3] - 公司与中山医院放射科合作研发业界首个胸部一扫多查智能体，可锁定73种胸部异常，基于40多万CT影像数据 [5] - 公司与河南省人民医院合作研发脑部影像一扫多查智能体，基于50余万脑部影像数据，可同时检测47种病变异常 [5] - 产品推广的核心在于给临床带来实用价值，帮助医院实现数字化、智能化，从而提质增效 [3] 发展战略与融资规划 - 公司坚持以临床需求为导向，深入应用场景，将技术转化为医疗新质生产力的实践 [1][6] - 公司致力于为医疗行业提供多场景、多疾病、全流程、一体化的智能解决方案 [2] - 公司成功完成A轮融资，总规模10亿元，资金将用于加强横向创新（向多模态拓展）和纵向创新（加大医疗大模型、智能体等研发投入） [6] - 公司未来将持续推动医疗AI创新落地，向世界级数智医疗创新引领者迈进 [1]

公司战略与融资进展 - 联影智能计划考虑独立上市[1] - 公司完成10亿元A轮融资 投资方包括易方达、上国投资管、上海联和等[1] - 融资将用于多模态技术拓展及大模型智能体、医院数智化业务系统研发升级[1] 产品与技术布局 - 推出12个产品平台、超100款AI应用 取得13张三类医疗器械证[1] - 15款AI应用通过美国FDA认证 31款获CE认证[1] - 产品覆盖全国4000余家医疗机构 涉及院级管理、影像诊断、手术治疗、病历书写等场景[1] - 自研"元智"医疗大模型 融合文本、影像、视觉、语音等多模态能力[2] - 开发放射智能体 可单次CT扫描自动识别73种胸部异常[2] - 采用Transformer加CNN模型突破单病种限制 实现疾病关联分析[2] - 其他智能体产品包括外科手术、介入医生、电子病历、客服及质控管理等[2] 商业化应用案例 - 武汉三甲医院引入AI后 DR全脊柱扫描检查量达5000余次（2024年2-12月）[3] - 浙江二甲乡镇医院引入冠脉AI后 血管类检查量破千例[4][5] - 科研平台收入主要来自腰部以上医院 临床产品覆盖三甲至县级医院[5] 行业发展趋势 - 各级医疗机构将"AI入院"纳入工作重点[1] - 医疗垂域大模型更适合处理院内复杂需求[1] - AI助力三甲医院开展特色检查项目（如脊柱侧弯筛查、心脏CMR）实现差异化竞争[3] - 基层医疗机构通过AI弥补软实力不足 在不新增设备情况下开展新检查项目[4][5] - 公司与上海科技大学、复旦大学附属儿科医院等合作开展脑科学AI研究项目[5]

医疗AI技术应用 - 外科手术智能体实现裸眼"透视"血管功能 术前精准重建分割 术中智能可视化投影 提升手术精准性和效率 [1][2] - 复旦大学附属中山医院已使用手术智能体辅助完成近10例疑难手术 包括AI+AR皮瓣移植手术 [2] - 该医院近期发布6款智能体 放射智能体可同时支持37种疾病发现 实现影像诊断与报告生成 [3] 医疗大模型发展 - 2025年以来国内已发布百余个医疗大模型 超过去年全年数量 包括"协和·太初"、"华西黉医"等专业模型 [1] - 医疗大模型覆盖罕见病 女性肿瘤 儿童肥胖等多个专科领域 [1] - 基于大模型的智能体将重构未来医疗范式 推动全场景智能化发展 [3] 行业挑战与对策 - 医疗AI面临"AI幻觉"问题 可能生成错误信息 与医疗严谨性要求存在冲突 [4] - 部分患者过度依赖大模型生成信息 增加医生解释工作难度 [4] - 需建立安全可信的医学AI体系 加强核心诊疗服务的严格测评 [4][5] - 应加快政策法规制定 完善数据集 语料库等基础设施建设 加强专业人才培养 [5]

AI在医疗领域的应用现状 - 人工智能正在推动临床诊疗从经验医学向数据驱动转变，涵盖影像识别、病理分析和手术机器人等领域，促进个性化治疗发展[1] - 数字孪生医生已成为医疗团队重要成员，如复旦大学中山医院的"小葛"和"小白"医生可代理问诊、患者教育及治疗效果预测[5] - 上海三甲医院将AI应用开发列为首要任务，如肾脏移植科正在构建汇聚病例和文献的AI平台作为科室"最强大脑"[5] AI在冠心病诊断中的突破 - 冠脉CTA检查依赖医生经验易误诊，新开发的CT心肌灌注成像深度学习模型可量化心肌血流量和缺血体积百分比，预测准确率达临床要求[6][7] - 该模型通过缺血心肌体积百分比指数与心血管不良事件的关联性，为高风险患者干预提供量化依据[7] - 全国6家医院已部署多模态血管内超声诊断系统，实现血管评估、血流测量等功能的临床应用[8] 远程手术与AI机器人技术 - 国内首例远程泛血管介入机器人手术成功救治5200公里外患者，AI+5G技术突破地域限制[10] - 瑞金医院远程手术智联中心实现五地同步操作，专家可隔空完成胰腺、肝胆等高难度手术[10] - 肝脏智能手术规划系统5分钟内生成全息模型，AI+AR技术使医生裸眼透视血管结构，提升皮瓣移植精准性[13] 智能诊疗系统的扩展应用 - 放射智能体实现37种胸部CT病种"一扫多查"，信息容量呈几何级增长[14] - 心血管AI模型"观心"测试版将成为心内科医生助手，深度参与诊疗决策[15] - 数字孪生ICU整合多模态数据，实时监测生命体征并预测病情发展趋势[15] AI在遗传咨询与MDT会诊中的角色 - 美国斯坦福大学医院AI参与胰腺癌MDT会诊，与专家团队共同决策治疗方案[17] - AI在罕见病和肿瘤靶向治疗中展现优势，部分承担遗传咨询师职能[17] - AI MDT会诊通过融合多学科数据与临床经验，帮助医生从信息过载中解放[19] 技术发展与伦理挑战 - AI模型需建立风险-收益评估标准，医疗行为最终法律责任仍由医生承担[19] - 数据安全和伦理规范是AI医疗发展的重要课题，技术需经严格验证[20] - AI被视为医疗"自动驾驶"系统，目标是辅助而非替代医生，提升诊疗效率[19][20]

人工智能在医疗领域的应用 - 人工智能正在将临床诊疗方式从经验医学转变为数据驱动，推动个性化治疗发展[1] - 数字孪生医生已成为医疗团队重要成员，如"小葛"和"小白"医生分别代表心内科和呼吸科专家的数字分身[3] - 上海三甲医院将AI应用开发作为首要任务，如肾脏移植科正在开发汇聚大量病例和文献的AI平台[4] AI在冠心病诊断中的进展 - 冠脉CTA是目前主要无创评估方法，但依赖医生经验判断心肌缺血程度[5] - 上海市第一人民医院开发了CT心肌灌注成像深度学习模型，可量化心肌血流量和缺血心肌体积百分比[6] - 该模型能预测冠心病患者发病几率，我国冠心病患者人数超过1000万[6] - 复旦大学附属中山医院等6家医院已应用多模态血管内超声诊断系统[7] AI手术机器人和远程医疗 - AI与5G结合的手术机器人实现远程手术，如葛均波教授完成5200公里外的新疆患者手术[8] - 瑞金医院远程手术智联中心实现五地医院同步远程手术[8] - 医生未来可在办公室、交通工具等任何有网络的地方进行远程手术[9] 手术规划和可视化技术 - "肝脏智能手术规划系统"可在5分钟内将2D影像转化为全息模型并生成模拟手术结果[11] - "外科手术智能体"通过重建分割患者血管及组织，精准模拟手术效果[11] - 手术可视化技术让医生裸眼"透视"隐藏血管，提高手术精准性和安全性[11] 智能医疗系统发展 - 中山医院放射智能体可"一扫多查"37种胸部CT常见病种[12] - 器官移植AI软件"易知"成为医生助手和患者健康管家[12] - 心血管AI模型"观心"测试版推出，将深度参与疾病诊断和治疗[12] - 数字孪生ICU可实时监测生命体征并预测病情发展趋势[13] AI在遗传咨询和MDT会诊中的应用 - AI在美国斯坦福大学医院参与胰腺癌MDT会诊并推荐疗法[16] - Mayo Clinic诊疗组包含主治医师、AI工程师和伦理顾问[16] - AI在疑难重症、罕见病、肿瘤等个性化治疗中展现优势，充当"遗传咨询师"职能[16] AI与医生的关系 - AI不会取代医生，而是让医生超越人类双手的物理极限[18] - AI是医生的"超级助手"，最大价值是让医生回归医学本质[19] - 医疗服务中需要同理心、创造力和道德判断的部分仍需人类医生主导[19]