高端有源医疗装备技术展了解到，在行业竞争格局不断演进的过程中，人工智能（AI）技术已成为推动医学影像和放射治疗领域创新发展的关键驱动力。

 

随着人工智能技术的深入应用，AI辅助诊疗正逐步从“可选”转变为“刚需”。

 

目前行业内的医学影像诊断设备与放射治疗设备正广泛集成AI技术，以优化检查和诊断、以及放疗流程，而临床机构在采购设备时，也越来越倾向于选择具备AI辅助诊断功能的产品，如肺结节检测、脑出血筛查、冠脉CTA分析、骨折检测等。

 

现阶段，医学影像和放射治疗领域对AI技术的应用需求，主要体现在提高诊疗效率、提升诊断精准度、充分提高设备利用率（老旧设备“焕发青春”）几个方面。

 

同时，AI的深度融合不仅加速了智能化医疗的发展，也在企业竞争中扮演着核心驱动力的角色：

• 一方面，临床用户对设备与AI的适配的全面性和精确性提出了更高要求，AI不仅需要覆盖从图像采集、重建、分析到智能诊断的完整工作流，还要在CT、MR、X光、PET/CT等多种设备上实现智能优化，全面提升设备的使用效率和诊疗价值。

 

• 另一方面，AI的核心在于算法和数据，算法的精准、高效、稳定、准确性以及数据的全面和专业性等方面，直接决定了智能辅助诊疗系统的智能化价值。

 

• 最后，合规是医疗器械产品进入全球市场的基本前提，也是衡量设备安全性和有效性的核心标准。因此，获得NMPA（国家药监局）医疗器械注册证、FDA（美国食品药品监督管理局）认证、CE（欧盟医疗器械认证）等国际权威资质许可，直接影响智能化影像诊断和放疗设备在不同市场的准入门槛和推广速度，也能够增强医院和医疗机构的采购信心，加快创新产品在全球范围内的广泛落地应用。

 

在全球医疗影像企业都在卷AI技术的大背景下，作为国产影像代表的联影医疗做到了什么？

 

– 01 –

优势：平台化创新策略、临床化产品开发、智能化技术应用

 

联影医疗通过平台化创新策略、临床化产品开发以及智能化技术应用，在AI赋能医学影像和放射治疗领域构建差异化优势。

 

首先是平台化的创新策略，联影医疗始终秉持“技术创新与临床需求并重”的双轮驱动策略，采用平台化研发模式，以数智化技术赋能各产品线。

 

联影医疗打造了跨产品线的完整数智化超级平台，公司的各产品线均已完成了智能化技术平台的开发和搭载，实现了AI技术的源头级赋能，推动了多模态、跨尺度诊疗技术的创新。

 

具体而言，如CT的uSense主动感知技术平台、MR的uAIFI类脑平台、分子影像设备的uExcel无极技术平台、XR的uAid以及uVera Technology DSA智慧仿生技术平台、All-In-OneSolution一站式放疗平台等。

 

在MR领域，AI应用主要体现在成像加速、病灶检测和检查流程优化，公司磁共振设备的快速成像技术行业领先，搭载uAIFI技术平台的MR可以实现0.5秒/期快速动态高清成像；

 

在CT领域，AI技术实现低剂量扫描、影像分析和快速图像重建，提升了图像质量、提高了检查效率；

 

在MI领域，AI应用主要集中在放射性示踪剂分析和图像配准，未来将进一步推动分子标志物发现和治疗反应监测的发展；

 

在X射线领域，AI技术提供了图像增强、辅助诊断和病灶检测，有利于实现即时影像解读和大规模筛查；

 

在RT领域，AI的应用可以协助靶区勾画、自动化分割图像，提高治疗的同质化和可及性，从而有利于解决放疗质量参差不齐、人才稀缺等问题。

 

这些发展方向共同助力个性化医疗、实时自动化诊断，并为医生提供更多智能辅助和决策支持。同时，也正凭借平台化研发模式，联影医疗能够快速推出行业领先、填补技术空白的创新产品，包括全球首款5T磁共振产品uMI Jupiter、新一代分子影像产品uMI Panorama系列以及高效精准的CT图像引导放疗系统系列。

 

其次是临床化，联影医疗深知临床需求的复杂性和多样性，始终以临床用户为中心，研发智能化解决方案。

 

针对基层医疗机构影像技术人才短缺的困境，2024年联影医疗推出智能CT——uCT Orion（天启CT），作为业界首款基于深度学习的AI质控CT，聚焦精准质控、智能诊断和高性价比三大核心问题。产品配备双摄协同智能感知系统，结合金属异物侦察与呼吸运动伪影检测，提升影像质量；内置AI辅助诊断平台，覆盖脑出血、肺结节、脊柱与骨骼分析，助力常见病精准诊断；硬件兼具性能与稳定性，同时搭载智能应用，降低使用成本。自2024年第四季度上市以来，天启CT中国市场累计订单已超百台，并计划于今年上半年推向国际市场。

 

此外，联影医疗的悬吊DSA系统uAngio AVIVA支持多方位扫描与智能视觉建模，并搭载业界首创语音交互系统，提升操作精准度与安全性。

 

在放疗领域，中山大学肿瘤防治中心基于uRT-linac 506c的All In One（AIO）技术，实现将鼻咽癌放疗准备时间从数天缩短至二十几分钟。

 

这些应用不仅增强了产品的市场竞争力，也为医生提供了更多的智能辅助与决策支持，推动了个性化精准医疗的快速发展。

 

– 02-

医疗AI的商业模式呈现3大变化

 

现阶段AI在医学影像诊断与治疗领域的应用，处于快速发展阶段，虽然已取得了长足的进步，但从更深层次来看，医疗AI的应用尚未全面渗透至各级医疗机构，医生的临床使用习惯也仍在培养之中。

 

因此，如何进一步挖掘市场潜力、扩大应用规模，使医疗AI真正体现出价值，成为医生“离不开、放不下”的工具，实现更广泛的市场渗透和深度临床赋能，仍是目前整个行业发展的关键。

 

尽管如此，行业已迎来积极变化。在技术层面，在DeepSeek等开源大模型的推动下，大幅降低了文本处理和语言理解的技术门槛，使得AI技术更加普惠。这种“AI民主化”带来了多个关键变化，各级医疗机构和临床用户开始更积极地拥抱AI技术，同时临床用户对医疗AI的发展也有了更长远的预期；此外，也加速了医疗文本大模型的轻量化、本地化部署，降低了AI在医疗场景中的落地门槛。

 

但尽管AI技术的基础能力在大模型时代大幅提升，医疗AI仍然具有人才、数据、场景适配、合规监管等多重壁垒。这些壁垒不仅提高了行业进入门槛，也决定了企业的核心竞争力。

 

在这一领域，拥有跨学科人才、长期积累的私域数据、深厚的临床合作经验以及完善的合规体系，将成为企业在医疗AI赛道中脱颖而出的关键因素。

 

首先是跨学科专业融合的人才壁垒，医疗AI领域对复合型人才的要求极高，需要结合人工智能算法、医学知识和数据工程，才能开发出真正可落地的产品。因此，拥有复合型人才团队的企业更具竞争力，而这一人才储备也成为行业进入门槛之一。

 

其次是私域和垂域的临床用户数据壁垒，医疗AI的核心依赖于大量高质量的私域数据、垂域数据和临床用户特定数据。然而，这类数据往往难以在公开领域获取，数据壁垒使得企业必须通过长期合作或自建数据体系才能积累优势。因此，掌握优质垂直数据的企业，在模型训练和优化方面拥有显著领先地位。

 

与此同时，监管与合规也是医疗AI可持续发展关键。医疗行业对AI的数据安全、隐私保护和合规要求极高，产品不仅需要符合医疗器械法规（如FDA、NMPA认证），还要满足GDPR、HIPAA等国际隐私标准，这些要求大幅提高了行业进入门槛。

 

2024年11月国家医保局发布立项指南，首次从官方层面认可AI在医疗行业的价值。这一政策信号标志着医疗AI应用正式迈入政策认可的新阶段，为行业发展提供了全新的机遇。

 

随着人工智能技术的不断突破发展，AI在医疗行业的影响力将持续深化，未来的商业模式也必然发生重大变革。随着AI成为医生日常工作不可或缺的一部分，医疗AI的商业模式将从当前的设备附加功能模式逐步转向智能决策支持为核心的全链路服务模式。也就是说：未来，影像AI不仅仅是辅助筛查与诊断，而是深度参与临床决策，为医生提供精准、智能、个性化的诊疗方案，实现疾病的全流程智能管理。

 

这一演进趋势体现在几个方面：

• AI将从单点应用走向全链条赋能，覆盖诊前预测、诊中决策、诊后随访等多个环节；

 

• AI将从被动辅助向主动决策支持转变，成为医生精准决策的“智囊团”；

 

• AI服务模式将从设备绑定向独立SaaS发展，实现跨机构、跨科室的智能医疗服务。

 

这些转变将在政策推动、数据共享机制完善、医院数字化建设加速的背景下，为AI在医疗领域的广泛应用创造有利条件。

 

联影医疗将结合AI、云平台、大数据等前沿科技，加快多模态精准放疗、智能放疗、云放疗等创新技术的研发和临床应用。

 

· END ·

 

文章来源： Med空间站

 

若涉及侵权，请立刻联系删除

 

关键字：

 

联影

 

AI