德适科技：开启全球医疗AI的“福特时刻”

医疗AI正悄然改变我们的日常诊疗。过去做完CT要等到第二天才能拿到报告，如今搭载AI影像辅助系统，常规CT不到半小时即可生成完整详尽的智能诊断辅助分析，这是“大模型”在发挥作用。

当前医疗AI行业已走过早期技术验证阶段，单病种影像诊断技术愈发成熟，然而实际应用却依然不尽如人意。从产业周期来看，这是传统生产模式与产业发展目标之间的矛盾。换个角度，站在产业发展的十字路口，医疗AI即将迎来生产范式的破局节点。

百年前，福特凭借流水线让汽车走出了手工工坊，开启工业量产时代；而流水线并非诞生于行业成熟饱和期，恰恰落在单品技术成熟、市场需求爆发、手工产能难以匹配需求的产业拐点上。以此来看，当下的医疗AI，正身处属于自己的“福特时刻”。

7月4日，由瞭望财经主办、德适科技承办的医疗AI全域生态创新研讨会暨iMedLoop全球医疗影像数据平台发布会在北京举行。作为港股医疗影像大模型第一股，德适科技在会上正式推出iMedLoop全球医疗影像数据平台，并同步与杭州数交所、数十家医疗机构及产业链企业达成医疗AI全域共建战略合作签约。

从手工打磨单个大模型，到工业化生产医疗AI应用，德适科技想要把沉睡的影像数据、专家经验与大模型能力衔接起来，搭建起一条可信的医疗智能“流水线”。

01、痛点，“手工作坊”，撑不起普惠未来

1972年利兹大学研发出第一款医疗人工智能系统AAP HELP，用于辅助诊断急性腹痛[1]。到目前为止，中国获临床批准的AI医疗影像辅助诊断软件超122款[2]，覆盖心血管、肺部等多个核心领域，其中肺结节检测、冠脉分析技术成熟度最高。

大模型参数更是从百亿级卷到千亿级，医院不缺新产品与新概念，但还是用不起来AI。核心瓶颈，实际上是供需困境与错配。

生产端陷入“一病一模型”的手工造车式困局，无法规模化。一个病种对应一个项目，一家医院对应一套数据，专家标注、模型训练、验证部署全流程从零开始。“样车”可以做出来，但成本高、周期长、标准不统一，无法支撑多医院、多科室、多病种的规模化落地。

需求端单点渗透率有限，长远来看海量需求倒逼生产模式前置升级。当前医疗AI仍集中在头部医院单病种试点，而广阔的基层才是未满足的重点市场，现有产能效率远不能匹配长期规模化要求。

医疗AI高度依赖临床与企业协同，但当前两端存在明显的能力错配。医疗机构拥有海量数据，但受限于合规治理与研发门槛，科技企业掌握算法能力，却缺乏真实临床场景的验证样本，技术落地受阻。对医院应用层价值受限于通用大模型能力，对企业基础设施层的专用模型预训练、数据飞轮构建又意味着高成本与长周期。

与此同时，医疗AI已上升至国家战略层面。2025年11月，国家卫健委等五部门联合印发《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，明确要求2027年实现基层智能辅助广泛应用、建成一批中试基地，2030年基层应用基本全覆盖、二级以上医院普遍落地AI辅助决策。同年，AI辅助诊断首次纳入国家医疗服务价格项目体系，多省份已陆续纳入医保支付。

政策导向不是要打造少数样板模型，而是希望推动医疗AI惠及民生。

会上，全国卫生产业企业管理协会会长窦熙照指出，当前医疗AI正从单一产品应用向全场景、生态化方向加速演进，行业竞争已不仅限于算法和模型的比拼，更是数据资源、标准规范、应用场景、创新生态与综合服务能力的较量。

02、破局，iMedLoop，首条医疗AI“流水线”

从中美产业对比看，双方算力差距持续缩小，中国在临床数据规模、场景落地速度上具备天然优势。业内普遍判断，未来1-2年高质量标准化数据集将批量涌现，成为应用爆发的核心驱动力。

全球医疗影像检测项目超过3000项，按传统人工标注模式，完成全品类标注需1200年，这是医疗AI规模化的现实天花板。中国科学院院士、浙江大学医学院附属邵逸夫医院院长蔡秀军认为，数据质量、规模与安全是制约医疗AI发展的核心，数据不规范会直接降低模型准确性，影响临床价值。

iMedLoop的设计灵感，正是源于德适科技自身的产业实践感悟，也与行业痛点与专家观点不谋而合。其核心产品AI AutoVision是全球首款拿下三类证的染色体核型图像辅助诊断软件，基于自研iMedImage千亿医疗影像大模型深度打磨而成，目前市占率全国第一，也是医疗AI领域一款经过充分临床验证的标杆单品。但向多科室病理图像拓展时，却遭遇了开发效率瓶颈，由此看到医疗AI行业的共性生产模式缺陷。

于是，德适科技将这一过程的完整链路，拆解固化为标准化流程，并进一步升级为开放的生产平台，iMedLoop由此诞生。

iMedLoop定位为开放型生产基建，可被视作医疗AI模型的“流水线工厂”。它将数据治理、专家标注、模型训练、临床验证、应用转化整合为一套标准化可信工作流，实现医疗AI研发、迭代、落地的工业化运作，并通过iMed MaaS为应用方提供私有化输出。

▍数据治理

通过合规授权、隐私脱敏、清洗结构化与质量管控，将零散的医疗影像数据转化为可管理、可共享、可标注、可训练、可追溯的AI资源，破解数据“存量大、可用少”的难题。

▍专家标注

支持跨机构医生协同标注，将临床经验转化为结构化标签、质控规范和可服用的标注体系，支持全球几乎各种模态、各种格式的医疗影像，可将专家标注一致性从65%提升至99%，标注效率提升数十倍，为模型训练提供高质量基础数据。

▍模型训练

以自研iMedImage千亿医学影像模型和高质量数据，专病专科模型无需从零搭建，可快速适配，减少数据需求，缩短研发周期。

▍模型服务

将训练完成的模型统一封装、版本管理、部署发布、在线调用和持续评估，形成标准化模型服务能力。实现模型即服务，医疗机构与科研团队可基于平台快速开发专属应用。

▍场景应用

成果落地影像辅助诊断、病理分析、报告质控、基层诊疗等场景，AI作为辅助工具，持续创造可量化的临床与管理价值。

撑起这条“生产流水线”的，是技术、合规这两个最重要的支柱。

德适科技自研的iMedImage千亿医疗影像大模型是技术底座。1040亿参数，支持多种影像模态、覆盖26个临床专科，覆盖90%影像诊断场景，是国内参数规模最大、覆盖模态最广的医疗影像基座之一。基于该底座，部分专用模型仅需约200例数据、2-3个月即可完成适配。

而合规底座则来自可信数据空间。国家数据局印发的《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》明确提出，在服务领域大力培育医疗健康等行业可信数据空间。响应国家数据要素市场化部署，iMedLoop已接入杭州城市数据可信空间，以官方监管的可信合规体系筑牢数据流通与模型研发的安全底线，医院经官方授权上传的影像数据，全流程流通均受监管。

至此，iMedLoop打通了医疗AI产业化链路，串联起数据、专家经验与大模型能力，形成可持续迭代的生产体系，并且支持托管云与私有化部署，从而实现三重产业价值：医疗影像数据从静态存储变为核心生产资源，医生个体经验转化为可传承的标准化知识体系，AI大模型从前沿技术变为可批量落地的产业能力。

目前，全球医疗影像领域暂无同类型落地产品，德适科技成为了第一个吃螃蟹的人。

03、未来，工业化范式下的产业新图景

实力为底，才敢为天下先。真正的探路者，都是带着专业与底气，为整个行业蹚路。德适科技也不例外。

成立于2016年的德适科技，是全球首家以医疗影像AI基座大模型为核心的上市公司。创始人宋宁博士兼具医疗与AI交叉学科背景，深耕医疗影像、临床、遗传与计算机交叉领域23年以上，具备国际化视野，国内师从遗传学泰斗夏家辉院士，博士阶段师从非放射性原位杂交技术发明者、长崎大学Koji Takehiko教授。

市场层面，德适科技是国家级专精特新“小巨人”，拥有60余项核心知识产权，累计获得27项国内外医疗器械认证；核心赛道市占率30.6%居全国首位；产品与服务已覆盖全球六大洲70多个国家和地区，并在中国服务400多家医疗机构，具备全球化业务布局和丰富的临床应用基础。

多年的临床深耕与技术沉淀，成为德适科技探索行业新范式的扎实底盘。在此基础上搭建的iMedLoop生态体系，为我们展现了工业化范式下的医疗AI产业新图景。

iMedLoop作为生态中枢，通过连接医疗机构、科研组织、人工智能企业及产业伙伴，构建医疗影像AI从数据生产、模型训练、部署推理到应用反馈的完整闭环，推动医疗影像AI大模型由单点软件产品向可复用、可扩展、可持续迭代的平台化能力升级，内嵌三大核心模块：

iMedImage通用医疗影像基座模型，支持多种影像模态，覆盖90%影像诊断场景，目前国内参数规模最大的医疗影像基座模型，也是覆盖影像模态最广的医学AI系统之一。

以上，iMedLoop打通的是一条完整的医疗AI工业化链路：形成“医疗影像-智能系统-临床落地-平台生态”的正向协同，从根源上破解“一病一模型”的传统研发痛点。

针对医疗机构数据安全与自主可控的核心诉求，存算训推一体化方案以私有化部署形态，可将平台完整能力本地化交付，为医院打造自主可控的AI能力底座。

AI AutoVision、MetaSight等临床终端智能装备，是德适科技在细分领域的成熟落地范例，验证了从底层技术底座到前端临床应用的完整路径，为更多专科场景的规模化复制树立了可参照的样本。

单点技术的突破可以靠企业长期攻坚，但医疗AI要真正走向全行业规模化普惠，需要更多生态共创者。

这一判断，也于本次大会上达成共识。院士圆桌对话清晰指出：人机协同是未来主流形态，而生态化公共平台，是技术从实验室走向规模化落地的关键载体。

基于这一共识，本次大会也是一次医疗AI全产业链的生态共建集结。横跨数据流通、算力支撑、资源汇聚、能力共建、临床转化五大核心环节的战略合作在现场集中签约。

与杭州数据交易所合作，打通医疗影像数据可信流通通道；与联想控股达成算力战略合作；联合多地大数据集团、医疗机构、科研机构汇聚数据资源；与8家医疗机构、科创企业签约提供高质量标注支撑；联合卫健委、医疗机构、科技企业打通从科研到临床的全链路。

全产业链资源的系统性注入，将系统性沉淀进iMedLoop生态，形成“数据规模扩张带动模型能力提升、模型能力提升吸引更多场景接入”的正向飞轮，让德适科技从AI大模型厂商转向产业级生态服务商。

从估值维度测算，德适科技iMedLoop搭建起行业稀缺的全闭环生产力底座，覆盖数千家医院、上万种病种的模型开发需求，叠加MaaS订阅、模型授权、医疗器械注册商业化多重收入曲线，长期具备支撑千亿市值的产业基本面与增长空间，也是港股大模型、18A医疗AI赛道稀缺的平台型千亿级潜力标的。

弗若斯特沙利文数据显示，2026年北美仍保持全球最大医疗AI市场规模，但增速已低于全球平均；亚太地区成为全球增长引擎，其中中国市场贡献率超过60%，年复合增长率维持 45%以上，是全球医疗AI产业化落地最快的市场。

很幸运，我们正身处一个最好的时代。在第四次工业革命里，中国不仅是技术应用者，更是全球规则制定者与产业化落地的主导力量。