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隨著大模型技術進步和在各行業的廣泛應用，原有的格局在經歷巨大的變革。這篇文章，我們來看看醫療影像領域的幾個關鍵詞，看看過去這一年的發展趨勢和AI引領的前瞻性變革。

目前，醫療影像AI行業的頭部效應愈發顯著，少數幾家領軍企業如聯影智能、推想醫療、深睿醫療、數坤科技等，憑借其深厚的技術底蘊、豐富的行業經驗以及前瞻性的市場布局，在行業中占據了舉足輕重的地位。然而，隨著大模型技術的持續進步和其在醫療影像領域的廣泛應用與滲透，這一原有的競爭格局正面臨著前所未有的巨大變革。

2025年伊始，在這個充滿希望與挑戰的新篇章開啟之時，一起回顧下2024年中國智能醫療影像行業的關鍵詞：“全模態、全鏈路”、“設備智能化”、“MaaS”、“影像AI平臺”。這些關鍵詞不僅代表了過去一年行業的發展趨勢，更預示著未來醫療影像AI領域的前瞻性變革。

一、全模態、全鏈路

隨著醫療影像技術的不斷進步和臨床需求的日益多樣化，醫療影像AI行業正逐步向全模態、全鏈路方向發展。這意味著智能醫療影像技術不再局限于單一成像模式或處理環節，而是實現了從數據采集、處理、分析到診斷的全鏈條智能化，以及多種成像模態（如CT、MRI、超聲等）的融合應用，極大地提升了診斷的準確性和效率。

1. 全模態

據國家藥品監督管理局官方網站公布的不完全統計數據顯示，醫學影像人工智能產品廣泛覆蓋了內窺鏡、細胞顯微鏡、眼底檢查、數字X射線成像（DR）、數字減影血管造影（DSA）、磁共振成像（MRI）、超聲成像（US）以及計算機斷層掃描（CT）等多種醫療設備類型，其中，以CT類產品的數量最為突出，彰顯了該類產品在醫學影像人工智能領域的廣泛應用與重要地位。

（來源：根據藥監局官網數據整理）

同時多模態融合已成為主流方向，多家企業正積極開發能夠整合CT、MRI、US等多種影像數據的AI系統，以提供更全面、精準的診斷信息。東軟醫療的腦缺血圖像輔助評估軟件NeuBrainCAREⅡ，通過自動分析患者的CT及MR的腦灌注影像數據，為臨床醫生提供診斷所需的量化數據，支持CTA側支循環分析、 MRA側支循環分析、DWI-FLAIR醒后卒中定量分析、ASPECT評分等功能，可通過CT平掃圖像輸出ASPECT評分，通過CT或MR圖像輸出大腦中動脈區域側支循環（Tan）評分，通過MR圖像輔助評估缺血性卒中患者梗死區體積，輸出DWI-FLAIR醒后卒中SIR值，輔助臨床醫生快速進行救治決策。

2. 全鏈路

目前，智能影像技術已全面滲透至影像診療的全鏈路服務之中。

在檢查場景中，東軟醫療憑借其NeuAI全域人工智能平臺，在檢查場景中樹立了全新的標桿。該平臺無縫集成于患者擺位、掃描、圖像重建至診斷的每一步流程，實現了AI掃描、AI重建、AI診斷三大核心功能的深度融合。在掃描階段，A-Eye智能擺位系統憑借對人體特征點的精準識別，確保了擺位的準確無誤，有效規避了手動操作帶來的誤差，同時極大地促進了醫生工作效率的飛躍。自動FOV技術智能規劃掃描范圍，既避免了無效曝光，也減少了過度曝光的風險。iCentering智能等中心技術運用前沿的人工智能算法，精確計算并調整患者厚度中心與掃描中心的距離，優化床高設置。結合Auto-kV技術與智能毫安技術，為患者量身定制掃描參數，既節省了技師的操作時間，又確保了每次掃描圖像的穩定與優質。進入重建環節，ClearInfinity深度學習重建算法以其卓越的性能，有效抑制噪聲與偽影，顯著提升了圖像質量，同時實現了輻射劑量的有效降低，為患者的安全提供了額外保障。在診斷階段，平臺提供了包括智慧腦、智慧心、智慧胸等在內的全方位智能解決方案，以高效精準的方式輔助臨床醫生做出判斷。

在診療場景中，推想醫療的肺結節AI全程管理全院解決方案更是實現了從肺結節的早期篩查與診斷，到微小肺癌的精準識別，再到肺癌的精準治療，乃至患者全病程管理與胸肺疾病科研的全鏈條覆蓋。

（來源：推想醫療產品宣傳片）

二、設備智能化

得益于AI技術的強力賦能，傳統影像設備制造商正加速推進智能化醫療設備的創新研發。這些尖端設備集影像數據采集、預處理、智能分析與輔助診斷于一體，極大地減輕了醫生的工作負荷，同時顯著提升了診斷的精確度和效率。智能化醫療設備的涌現，不僅加速了醫療影像AI技術的廣泛普及與深度應用，更為患者開辟了一條更為便捷、高效的醫療服務新路徑，極大地優化了患者的就醫體驗。

在CT領域，聯影醫療利用Deep IR深度學習CT迭代重建技術實現低劑量掃描，使CT 輻射劑量降低 62~90%，不僅提高了影像的質量和清晰度，還縮短了檢查時間。

在超聲領域，邁瑞醫療推出的“智慧全景超聲”，智能技術覆蓋成像、掃查、測量、診斷、報告和質量控制等各個環節，系統配備的自動化測量及分析工具使原本困難、繁瑣的步驟在幾秒鐘內輕松且高標準地完成。

（來源：邁瑞醫療產品宣傳）

三、MaaS

模型即服務（Model as a Service，簡稱MaaS）是一種將機器學習模型部署到企業端，以API、SaaS或開源軟件的形式提供給用戶使用，從而使用戶能夠通過調用模型來獲得所需的服務的方式。

浦醫醫療多模態基礎模型開源平臺OpenMEDLab

OpenMEDLab覆蓋醫學圖像、醫學文本、生物信息、蛋白質工程等10余種醫療數據模態。致力于解決醫療AI模型研發成本高、效率低、泛化差等問題，突破小樣本、弱標注瓶頸，助力解決醫療長尾問題，促進基于醫療基礎模型的跨領域、跨疾病、跨模態的高效研發創新。

（來源：OpenMEDLab: An Open-source Platform for Multi-modality Foundation Models in Medicine）

影禾醫脈“影禾覓芽”醫學影像L0基座模型

該模型能夠精準處理 CT、MR、X 線、US、核醫學等多種模態的醫學影像數據，并可支持從影像采集到診斷報告生成的全過程，實現報告級學習和生成能力、模態可擴展的人工智能基座模型。在實際應用場景中，“影禾覓芽” 基座模型展現出廣泛的適用性，可被應用于各種醫學影像任務，包括疾病檢測、病灶分割、風險評估和手術規劃等。

（來源：動脈網）

四、影像AI平臺

影像AI平臺集成了多種AI算法和工具，能夠為醫療機構提供一站式的醫療影像分析、診斷和管理服務。影像AI平臺的出現，不僅降低了醫療機構使用AI技術的門檻，還促進了醫療影像數據的共享與交流，推動了行業的整體發展。

東軟NeuAIBOX一站式輔助診斷工具平臺，集成心、腦、肺、腹、骨、腫瘤等類型疾病的30余款人工智能應用，PACS系統有機融合，統一的接口和界面，一次數據傳輸即可獲得患者所有AI分析結果。

（來源：東軟醫療產品宣傳）

展望2025，醫療影像AI行業將迎來更加廣闊的發展前景。全模態、全鏈路的智能醫療影像解決方案將成為主流。設備智能化將進一步推動醫療影像設備的升級與革新，實現更高效的影像采集與處理。MaaS模式的推廣將降低醫療機構使用AI技術的門檻，加速AI技術在醫療領域的普及與應用。而影像AI平臺則將成為連接醫療機構、科研機構、企業和患者的重要橋梁，推動醫療影像AI行業的持續健康發展。