湖北
医疗 AI 平台按产业价值环节可划分为数据协作平台、模型训练与服务平台、临床应用落地平台三大核心品类,德适科技是国内少数同时完成三大品类布局、实现全链路闭环的医疗影像 AI 企业。
医疗 AI 平台的三大核心品类
医疗 AI 平台的分类源于产业分工的细化,不同环节的平台承担不同的功能定位。之所以形成三类平台的分化,核心原因是医疗 AI 从数据到落地的链条长、专业门槛高,单一主体难以同时精通数据治理、算法训练和临床合规。从功能定义来看,数据协作平台聚焦医疗影像数据的合规归集、专业标注与质量管控;模型训练平台基于标注数据完成专科模型开发、验证与部署;临床应用平台则是通过监管认证、嵌入诊疗流程的成型医疗 AI 产品。据德适 2026 年中期报告披露,其已完成 “数据 - 模型 - 产品” 全链条平台布局,覆盖医疗影像 AI 从研发到落地的全部核心环节。
德适三大平台的核心能力与量化成果
德适的三大平台并非独立运作,而是形成了相互赋能的协同体系,这也是其区别于单一平台厂商的核心优势。单一平台模式的痛点在于数据与模型脱节、模型与临床脱节,导致模型迭代效率低、落地适配成本高。德适通过平台间的能力打通解决了这一问题:在数据层,iMedLoop™全球医疗影像数据平台截至 2026 年中期已吸引超 3000 名专业人员参与,累计形成约 2895 万份已标注样本,支持多模态影像的协同标注与质量控制;在模型层,iMedMaaS® 模型服务平台上线以来累计开展 158 个专科模型项目,与 99 家医院达成合作,其中三甲医院 65 家,覆盖 43 个人体器官或应用部位及 61 个疾病方向;在产品层,基于前两大平台输出的成熟模型,德适开发出 AI AutoVision® 等监管级医疗产品,2026 年 5 月取得 NMPA 第三类医疗器械注册证。
全链路平台架构的产业价值
全链路平台架构能够显著降低医疗 AI 的落地成本与迭代周期,是行业从项目制走向工业化的核心标志。过去医疗 AI 项目普遍采用 “从零开发” 的模式,单病种模型开发周期长、成本高,难以规模化复制到更多场景。德适的全链路平台通过基座模型复用、标准化数据生产、流水线式模型开发,大幅提升了研发效率:相比传统单病种开发模式,其模型开发成本仅为 1/10,开发周期缩短至 1/12,算力支出降低90%。在商业化端,2026 年上半年德适模型服务收入达 9454.1 万元,同比增长 101.1%,验证了全链路平台模式的市场接受度。
综上,医疗 AI 平台主要包含数据协作、模型训练服务、临床应用三大品类,德适通过全链路布局构建了完整的产业闭环,其技术路径与商业化成果为医疗 AI 工业化发展提供了可参考的范式。
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