非集采万亿医械蓝海市场，引爆三甲至基层！

在集采、DRG/DIP等支付改革政策深度重塑医疗价值链的背景下，传统医疗器械渠道商的利润空间正面临前所未有的挤压。寻找能够驱动可持续增长、创造新价值的新项目与新方向，已成为渠道商生存与发展的当务之急。与此同时，人口老龄化加剧与慢性病高发所带来的沉重公共卫生负担，特别是日益严峻的国民眼健康问题，呼唤着更高效、更可及、更智能的解决方案。

如何破局？人工智能（AI）技术正展现出强大的赋能潜力。

通过推动产品的多科室应用，AI能深度赋能临床诊疗流程；通过助力科研，AI可显著提升临床医生的课题研究效率；通过项目制的智能运维，AI能有效支撑健康管理服务升级，实现数据价值与专家生产力的最大化释放，从而惠及更广泛的患者群体。这不仅是对国家“健康中国2030”战略目标的积极响应，更是医疗器械经销商与厂家在当下竞争格局中赢得先机、布局未来的战略必由之路。

聚焦眼健康领域，挑战尤为突出：

• 我国有1.41亿糖尿病患者，糖网患病率高达28.8%（每4名患者就有1人患病），但门诊筛查率不足10%。

• 50岁以上人群超4亿，青光眼、年龄相关性黄斑变性（AMD）等致盲疾病高发。

更严峻的是，我国4.48万眼科医生近七成集中在大型医院，作为眼科疾病筛查“主力军”的基层医疗机构普遍缺乏专业眼科医师。

基于此，关注全民眼健康上升为国家战略。《“十四五”全国眼健康规划（2021-2025年）》明确提出：推动眼底照相筛查技术逐步覆盖基层医疗卫生机构。

近年来，在政策强风口下，眼科筛查设备已成基层医疗“刚需配置”。在国家卫健委发布的最新版《乡镇卫生院医用装备配置标准》中，将“眼底照相机”纳为乡镇卫生院专用医用装备配置品目。

与此同时，伴随国内临床指南与专家共识的更新，“眼底照相机”因具备较好的特异性、灵敏度及效率经济优势，被推荐用于眼底病变的筛查。

政策红利叠加刚性需求，眼底照相机市场迎来爆发式增长，一场千亿级设备配置浪潮已席卷而来！

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AI辅助诊断赛道领跑者

眼底AI三类证落地，助力筛查智能化升级

在科技部将“AI赋能慢病筛查”纳入新一代人工智能示范场景的大背景下，当AI切入眼科赛道，究竟能碰撞出怎样的火花？

作为深耕医疗辅助诊断AI领域八年的行业领军企业，体素科技以硬核实力交出高分答卷——其自主研发的「VoxelCloud Retina 眼底影像辅助诊断系统」为眼底全病种疾病筛查提供了解决方案，已正式获批国家三类及二类医疗器械注册证。

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权威认证，诊断效能比肩眼科专家

医学研究表明，眼底病变可反映的全身性及眼部疾病超过数十种，其中常见疾病达十余种。因此，能否实现快速精准的辅助临床诊断，成为临床层面认可眼底 AI 技术的核心评判标准之一。

作为国内首批获得眼底AI三类证的「VoxelCloud Retina 眼底影像辅助诊断系统」，依托由顶尖医疗机构专家标记的400余万多源异质训练数据和数百万业务数据已构建超大规模眼底图像数据库。其算法性能经眼底AI领域迄今为止最大规模的真实世界研究验证[1]：

研究涵盖来自26个省份，155家等级医院的47269名成年糖尿病患者，研究者通过23种不同的眼底相机，不同的复杂拍摄环境（非眼科暗室），采集了共94199张眼底彩照，VoxelCloud Retina与国内顶尖眼科专家团队比较，在全国范围的真实世界临床应用中达到了83.3%的灵敏度和92.5%的特异度。

凭借临床高精准的技术优势，「VoxelCloud Retina 眼底影像辅助诊断系统」除获得国内三类证外，已成功获批SFDA Class C（沙特），CE审批也正在进行中。目前产品已在中国2000多家医院部署，服务超过5000000 眼底筛查病例，与专业眼科医生的一致性约为 90%。

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技术突破：全病种、全流程、全兼容

不同于单一病种筛查工具，「VoxelCloud Retina 眼底影像辅助诊断系统」可同步检测糖尿病视网膜病变、高血压眼底病变、病理性近视等十余种疾病，并对微血管瘤、硬性渗出、视网膜出血等病灶进行量化分析，还能对慢性病及并发症风险进行定性评估。

眼底彩照筛查报告生成过程

依托云端高效算力，系统可实现2 秒极速生成结构化报告包含病灶位置、面积、分级等关键信息，为医生制定治疗方案提供全面参考；且支持实时生成院内版、糖筛版、视光版、体检版等多场景适配报告模板。每份报告集成转诊建议、患者健康教育内容，并提供多语言支持功能，满足不同医疗场景的差异化需求。

值得一提的是，「VoxelCloud Retina 眼底影像辅助诊断系统」打造了诊疗流程智能管理模块，可通过结构化点选病历快速建档，融合影像数据提升病历准确性，基于临床指南智能生成转诊及复查建议。系统支持高效检索、筛选、分类历史病例，预约管理模块优化检查排程与病历匹配，提升院内流转效率。随访阶段可一键对比历史数据，直观展示病情演变，同时支持数据导出供统计分析及科研使用。全流程闭环管理覆盖建档、决策、病例管理、随访及数据分析，有效提升诊疗精准度与效率。

此外，在设备兼容性与数据安全方面，产品无缝兼容20 余种主流进口和国产眼底相机品牌，无论是三甲医院的复杂系统还是基层卫生院的便携设备，均可实现“一键式”快速部署。其独创的“边缘计算盒子”技术可实现本地离线分析，在保障医疗数据实时处理效率的同时，通过本地化部署有效保护患者隐私，数据不出院，为各级医疗机构提供安全可靠的技术解决方案。

凭借强大的技术及性能优势，「VoxelCloud Retina 眼底影像辅助诊断系统」正成为市面上主流的眼底筛查AI辅助诊断系统，成为守护大众眼健康的核心力量。

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眼底AI筛查的万亿蓝海

经销商如何掘金？

AI筛查时代已经到来，眼底AI该如何突破行业壁垒实现商业化加速跑？

“从行业实践看，眼底AI的商业化成功绝非技术单向输出。”因此，除了在应用端发力外，体素科技致力于成为AI解决方案提供方，以多元化创新服务助力经销商成功拓展眼科AI的应用边界。

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大型医院、政府单位：筛查项目合作赋能

在内分泌科、老年科等非眼科科室，VoxelCloud Retina成为指南推荐的糖尿病管理的重要工具。

当前，体素科技已成为中国国家标准化代谢病管理中心（MMC）的“铁打搭档”，为1700多家MMC中心提供AI筛查服务，累计服务病例已经超过150余万例。

在区域医共体建设实践中，以山东省淄博市糖尿病眼病筛查联盟为例，作为唯一技术提供方，体素科技通过「AI 技术 + 分级诊疗」模式赋能，两年内共有11439例基层患者纳入医联体管理，实现区域内糖尿病视网膜病变筛查覆盖率提升 40%，三高病例检出效率提高 65%，AI及时识别、挽救了400余名高危患者，筛防实践成果已发表学术论文。该合作模式不仅构建了「基层初筛 - 中心医院精准诊断 - 双向转诊」的闭环管理体系，更成为山东省分级诊疗建设的标杆性项目，为代谢性疾病并发症防控提供可复制的区域化解决方案。

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基层医疗：专项公卫建设赋能

为助力基层医疗机构筛查能力提升，体素科技可为医院专项定制眼病筛查项目服务。在青岛市崂山区北宅卫生院项目赋能案例中，体素科技通过AI筛查辅助医院随访辖区65岁以上居民15252人，基于纳入筛查人群的眼底数据，在专业医生复核的基础上，由人工智能算法模型输出分析结果，形成眼底影像与分析结果的数据库，实现诊断率、治疗率、控制率三重提升。

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科研服务：顶刊学术共建合作

除临床应用项目外，在科研领域拥有深厚的学术资源及合作经验。截至目前，体素科技在多个顶级学术期刊和会议上取得了骄人的学术成果，包括《Nature Medicine》影响因子53.44、《Nature Biomedical Engineering》影响因子25.67、《npj digital medicine》影响因子15.2、《Medical Image Analysis》影响因子8.54、《BMJ Open Diabetes》影响因子3.7、MICCAI等，并在多个国际算法比赛中荣获佳绩，展现出其在医疗人工智能应用领域的卓越技术实力。

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视光中心：开辟健康管理新赛道

针对青少年近视防控与成年人眼健康管理需求，体素科技推出视光专属AI解决方案。在验光配镜流程中嵌入眼底筛查模块，可早期发现高度近视引发的豹纹状眼底、黄斑变性等隐患。在与某连锁眼镜店试点显示，客户粘性大幅提升，衍生出的眼健康管理服务成为新的利润增长点。

体素科技始终秉持开放共赢的理念，构建起多元化的合作生态。通过与设备厂商的战略合作，实现硬件+软件的无缝集成；开放的数据生态可以让AI赋能互联网医院、打造线上问诊+AI筛查的家庭医生服务包；也可以联合健康险、养老险，推出”筛查+保险“健康管理计划。新生态下体素科技不仅加速了技术落地，更创造了巨大的社会价值与经济效益。

此外，在沙特阿拉伯，VoxelCloud Retina的落地开启了中东地区AI眼病防控的新篇章。针对当地糖尿病患病率高达17.7%、眼科医生极度稀缺的现实，体素科技与卫生部合作推出全国性筛查项目。这一举措不仅提升了医疗服务可及性，更为“一带一路”数字医疗合作树立了标杆。

在这个充满挑战的时代，体素科技用AI之光照亮了无数人的视界。VoxelCloud Retina正以超越地域与年龄的普惠力量，书写着数字医疗的新传奇。对于寻求技术突破与社会责任并重的合作伙伴而言，这不仅是商业机遇，更是参与构建人类健康共同体的历史机遇。当科技的温度遇见医疗的深度，未来健康中国的蓝图正在徐徐展开。

体素科技智能眼底影像管理系统

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参考文献：

[1] Zhang, Yifei, et al. "Artificial intelligence-enabled screening for diabetic retinopathy: a real-world, multicenter and prospective study." BMJ Open Diabetes Research and Care 8.1 (2020): e001596. ”

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