从Tempus AI到德适：AI4S时代，医学数据正在被重新定价

近期海外医疗 AI 标的 Tempus AI（TEM.US）价值飙升，市场开始重新审视 AI4S 中「临床数据资产」的投资价值。

9月14日至17日，Tempus AI连续四个交易日上涨，累计涨幅高达36.18%。9月17日晚，股价盘中一度涨超16%，最高触及81.28美元，对应市值约147亿美元。这一轮大幅上行，核心正是二级市场重新定价高质量、可商业化复用的医学临床数据资产。

拉长时间维度，该标的自 8 月阶段低点启动，依托临床数据资产商业化兑现预期，走出一轮持续性估值修复行情。

股价的快速上行，反映二级市场对 “临床数据‑模型‑商业化” 闭环范式的交易热情。AI 技术推动产业总盘子持续扩容，市场也逐步形成共识：单纯依靠人力输出劳务较难充分分享产业升级红利，具备可迭代 AI 数字资产的企业，有望获得更大的价值重估空间。

它的成长故事，给国内医学 AI 领域提供了重要参照。中国市场拥有截然不同的临床环境、数据基础与商业化土壤。放在这一视角下重新审视德适-B（02526.HK），看见的不是一次简单的海外复刻，而是正在走出一条属于本土的模型飞轮之路。

浪潮彼岸：临床数据，构成医疗 AI 的核心资产底座

大洋彼岸，Tempus AI 的崛起，本质是二级市场对可商业化的高质量医学临床数据资产进行价值重估，这为整个行业撕开了一道全新的认知窗口。

过往临床病例多作为诊疗记录沉淀在系统内部；伴随 AI for Science 产业演进，经过合规治理的临床数据，已经成为驱动医疗大模型迭代的核心生产资料。

2026 年第二季度，Tempus 数据许可与建模业务同比增长 36%，海外药企端对高质量临床洞察的采购需求持续提升。资本市场进一步厘清 AI 时代资产的核心：价值重心正在从单次项目劳务交付，转向可以循环复用、持续产出服务的数字资产。医疗数据的价值不在于静态存量规模，而在于能否建立可持续流转、迭代的商业化闭环。

“临床使用沉淀数据，数据滋养模型迭代，模型反哺科研与诊疗”，这套闭环构成 Tempus 成长的底层逻辑。但海外成熟的多组学商业化路径，不能直接复制到国内市场。国内医疗体系架构、数据合规监管要求、医疗机构实际业务痛点，要求本土企业探索适配自身环境的解决方案。

通用大模型可以学习海量互联网公开文本，但医疗 AI 的训练素材，必须来源于真实临床场景、医学影像以及临床医生长期积累的专业判断。谁能够搭建合规且可持续运转的数据‑模型闭环，就有望掌握医疗 AI 领域的核心资产。

本土扎根：千万临床样本之上，构建国内医疗 AI 迭代飞轮

医疗技术的进步，不止停留在论文与算法层面，最终需要落地到真实的临床实践当中。

德适积累千万级别的临床影像案例，每一份病例均来源于真实诊疗过程，沉淀一线医生阅片研判结果，构成iMedImage® 医学影像基座大模型的训练基础。

平台对外公开看板显示，目前已有2901.5 万已标注样本、466.8TB 接入影像总量，同时配备 3172 位全球认证专家持续参与数据标注治理。这套平台并非静态的数据仓库，依托业务落地，能够源源不断获取新增临床影像数据，持续扩充、迭代高质量医学数据集。存量数据打底，增量数据持续注入，构成德适数据资产的长期增长根基。

静态的数据本身不产生商业价值，真正释放数据价值的是iMedLoop™全链路平台搭建的完整业务闭环。

区别于行业内逐个病种独立开发模型的模式，该平台依托基座大模型，仅需少量新增标注样本即可快速孵化专科垂类模型；临床应用过程产生的专家修正、判读反馈，在合规授权前提下回流至平台，反哺模型迭代；迭代优化后的模型再次落地医院，服务日常诊疗工作。

由此形成德适特有的数字资产飞轮：依托临床经验、专家专业判断与 AI 算法形成可持续循环迭代体系。平台资产具备持续自我迭代能力，可以源源不断输出新的服务能力，价值不会随单次项目交付而终止。

上述平台能力已经在财报中得到商业化验证。 2026 上半年，德适总收入达到 1.0869 亿元，模型服务收入 9454.1 万元，同比大涨 101.1%，占客户合约总收入 87.1%，已经成为第一大核心增长引擎，综合毛利率维持 74.1% 高位。

从硬件设备供应商转向 AI 模型平台服务商，并非简单业务结构切换，本质是企业持续沉淀可循环 AI 数字资产的过程。

跳出对标：以影像为锚，开辟本土医疗 AI 发展路径

市场习惯以海外对标标的快速建立认知，“中国的 Tempus AI” 可以作为理解德适的切入点，但不会局限于此。

Tempus 从肿瘤多组学业务切入，主要面向海外大型药企客户；德适以医学影像作为业务锚点，优先解决国内医疗机构现实临床痛点，再逐步向科研、产业端延伸拓展。

公司手握全球首张基于基座大模型路径的染色体核型分析三类医疗器械注册证，实现大模型产品落地真实诊室；血液肿瘤、病理、产科超声等多条管线同步推进。业务交付同时支持 MaaS 云端服务、SCTI 本地化一体机两种形态，既适配省级医疗平台云端协同场景，也满足医院内网数据安全部署需求。

与浙江安诊儿——省级标杆型医学影像数字化平台达成三年框架合作，正是资产价值持续兑现的鲜活注脚。双方共建省级数智影像基座，大胆探索 Token 化模型付费、基层检查搭配云端阅片的新模式，试图为国内医疗 AI 趟出一条全新的商业化道路。

携手香港理工大学共建联合实验室，则打通科研与产业之间的壁垒，让高校前沿的思考，能够更快转化为服务患者的力量。

站在中长期视角，如果未来能够与基因检测生态开展深度协作，打通影像特征、分子信息与临床结局数据，公司业务有机会延伸至患者分层、疗效评估、新药研发辅助等方向。

如果市场仅以当前已经落地的影像诊断产品对公司进行估值，容易低估整套平台体系带来的长期成长潜力。海外对标只是认知起点，并非企业价值的天花板。

面向未来：人机协同，探索医疗 AI 迭代方向

当前 AI 产业普遍讨论资产分配逻辑：AI 可以做大产业整体体量，但单纯输出人力劳动很难充分分享行业红利；拥有可迭代 AI 资产是参与产业红利分配的重要路径。

通用大模型领域在探索 AI 自我进化，但医疗行业直接完全自主演化并不现实，医疗场景的迭代，更适合走人机协同的渐进路线。

iMedLoop 平台承担海量临床反馈处理、数据治理、模型微调等重复性工作，释放医生的工作精力；人类专家负责质控把控、业务方向判断，守住医疗业务的安全底线。AI 负责高效执行迭代，人类把控医学专业底线，二者协同，持续增厚医疗数字资产价值。

AI 的定位并非替代临床医务工作者，而是作为能力延伸工具，缩小不同区域之间医疗资源差距，助力基层获得高质量 AI 辅助诊断能力。

医疗从来都是一场长跑，合规、临床验证、商业化落地，每一步都需要沉下心慢慢行走。德适借鉴了海外飞轮的底层代码，却走出一条扎根中国临床现实的道路。它正在持续沉淀属于本土的医疗 AI 资产，在 AI 重塑产业的时代，搭建起一套可以持续生长的价值体系。

当 iMedLoop 的飞轮持续转动，一批又一批经过临床淬炼的垂类模型奔赴各家医院，这套本土的 AI4S 平台，终将书写属于中国医学智能化独有的篇章。