作者/星空下的卤煮

编辑/菠菜的星空

排版/星空下的乌梅

2026年是#AI（人工智能，Artificial Intelligence）强势闯入普罗大众日常生活的一年，遇事不决问豆包成了越来越多人的习惯，“养龙虾”也成了风靡一时的社会热点话题。这也是中国AI公司产业化、商业化取得显著突破的一年，资本市场张开了双臂，正热情迎接AI公司，#年初智谱（02513）和#MINIMAX（00100）相继登陆港交所，市值惊人。

在医疗健康领域，医学影像AI赛道也迎来了历史性的一刻。来自杭州的#德适生物（02526）已经在3月20日成功上市，号称医学影像大模型第一股。其实AI辅助医学影像一直是人工智能在医疗健康各条赛道中应用最早也最成熟的细分领域，最先跑出上市公司并不令人意外。

不过这条赛道的大多数产品仍然依附于影像设备生产商的生态，或者在一级市场上求生。如何证明临床端的真正价值，如何真正把可持续的商业模式走通，是摆在行业面前的必答题。

一、现阶段AI最成熟的应用场景

医疗健康产业规模庞大，向来是诸多新技术和前沿科技的抢先应用场景。在国内大模型百舸争流的盛景下，医疗领域也出现了数百个垂直大模型。其中，医疗服务环节主要是一些文本类大模型，生物大模型在药物研发场景应用愈发深入。

而医学影像类大模型是所有医疗大模型里应用最成熟的，英伟达就在报告中明确提到，医学影像是现阶段AI应用和产生经济效益最显著的领域之一，七成左右的医疗机构已在诊疗中引入AI，而50%以上的医学影像AI项目可以看到明确收益。

医疗大模型各阶段 来源：公开信息，动脉智库分析

究其原因，一般会归结为医学影像资料量大且相对标准化，方便AI学习和理解。而且庞大的医学影像检查数据对医师来说一直负担不小，非常需要被从这些相对重复的工作中解脱出来。

基于AI的迅猛发展，相关配套政策也在陆续落地。继2025年11月卫健委等发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，提出84个具体应用场景后，2025年10月，卫健委又联合五部门印发了《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，明确提出推动二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断等应用。中美等国监管机构也设立了针对AI医疗器械软件的审批通道，加快上市应用。

自2020年首个AI医学影像产品获批医疗器械三类证后，已经有不少大医院用上了AI辅助医学影像诊断产品。根据弗若斯特沙利文的数据，2024年全球范围内的医学影像诊断市场为957亿美元，2030年会突破1338亿美元。中国市场势头更盛，2024年全国市场规模为999亿元人民币，预计2035年会突破2193亿元人民币。

二、专病模型VS通用模型

从国内产业链来看，其实布局了AI辅助影像诊断的企业很多。不光是较为纯正的初创期AI医学影像企业，也有像#联影医疗（688271）、#迈瑞医疗（300760）这样的影像设备龙头企业布局。总的来看，AI医学影像企业超百家，产品分布在眼部、肺部、心血管以及骨骼等方向。应用较多的当然是设备厂商的AI辅助诊断产品，毕竟这些产品直接搭载在各家自研设备上。

不过这条赛道其实更多地是设备厂商之外的AI公司，这些公司的产品有一个鲜明特点，那就是大多数产品应用场景很垂直，多针对一个部位甚至单一病种，这是专病模型的路线。

比如号称“医疗AI第一股”的#鹰瞳科技（02251）就专精于眼科/视网膜垂直领域，目前布局了三款分别针对视网膜检测、近视防控和抗压能力监测的AI产品。在2024年因渠道调整等因素导致收入同比下降23.3%至1.56亿元后，2025年受益于近视防控产品放量重回增长轨道，取得了1.73亿元收入且大幅减亏。

院内AI不同部位临床价值及技术壁垒 来源：数坤科技，头豹研究院

影像检查可是一个很庞杂的领域，包含超声、放射等多种手段高达数千种检查项目，所以也有厂商致力于通用医学影像大模型。比如德适生物开发的iMedImage，就是一个这样的医学影像基座模型，可以处理X光、超声等十余种影像模态，覆盖了绝大多数真实临床场景。

基于该基座研发的AI AutoVision是德适生物的核心产品，用于染色体核型辅助诊断。从多中心临床试验数据来看，AI AutoVision在大幅缩减样本处理时间的同时保持了99.45%的灵敏度。不过AI AutoVision暂时还没有拿到三类证，预计今年正式上市。

幸而德适生物的已有产品AutoVision、MetaSight（自动细胞显微图像扫描系统）等市场反响也不错，销量大增。更亮眼的是，来自大模型技术授权等业务的技术许可类收入有了突破性增长，占总收入比例已超过50%，推动公司营收从2023年的0.53亿元增长至2025年前三季度的1.12亿元。相较于在“染色体核型分析”这样的垂直领域取得领先，这块业务的进步才让德适生物“通用医学影像大模型”之名更加坚实。

可以看到，无论是垂直领域还是通用型的医学影像大模型，找准核心业务都起码能先把商业模式跑通。

模型效率对比 来源：德适生物官网

除了上市公司之外，也有不少医学影像大模型厂商暂未登陆资本市场。比如2017年成立的深睿医疗，在2021年收购依图科技旗下医疗业务后，产品迅速铺开，目前已和30多个省市的医疗机构展开合作。上海志御则专注于肝、脑影像AI，产品已在中山医院等顶级医院落地。

三、仍需证明价值在哪里

AI的发展速度无疑是远远超乎我们想象的，2023年国内各家企业全年发布了61个医疗大模型，而2025年上半年这个数字已经超过100个。虽然产品层出不穷，但整体渗透率仍然不高，即使是最成熟的医学影像领域，市场预计也仅在10%—20%左右，且预计更多的是联影医疗等设备厂商的附赠软件，属于“添头”性质。

当然，这一方面说明还有巨大的市场潜力有待挖掘。但另一方面，这也意味着现阶段人工智能辅助影像诊断仍然在临床层面面临诸多困境。比如基层医疗机构层面影像诊断能力不足，其实更需要AI辅助。但现实是只有大医院才能有资金也有人才配套去探索AI应用，虽然可以通过医联体模式来实现联动，但这种资源错配一时还难以解决。

“叫好不叫座”也是医学影像AI产品面临的难题，虽然AI提高了工作效率和诊断质量，但医院现阶段还难以基于AI技术来收费。对日益精打细算的广大医疗机构来说，动辄数百万元的硬件产品和后续而来的技术许可费用显得过于“奢侈”了。

在可预见的未来里，AI热仍将会继续如火如荼地席卷每一个场景。但在关乎生命健康的医疗领域里，AI仍然需要回答如何才能真正嵌入临床并产出可辨别的价值。

注：本文不构成任何投资建议。股市有风险，入市需谨慎。没有买卖就没有伤害。