優質醫療資源的結構性失衡，是當前醫療健康體系最棘手的供給側難題——三甲醫院人滿為患，基層機構陷於「人才空心化」局面，而資深診斷醫師培養周期超十年，供給增速遠不及老齡化與慢病帶來的需求井噴。

這正是醫療AI持續獲得政策紅利與資本押注的底層邏輯。醫學影像是AI落地較快的方向，影像數據規模大、診療高頻、流程標準化程度高，且相關醫生供給存在結構性缺口。如何將分散的影像數據、專家經驗、模型訓練能力與臨床應用場景連接起來，已成為行業下一階段競爭的關鍵。

智通財經APP獲悉，7月4日，德適-B(02526)「醫療AI全域生態創新研討暨iMedLoop全球醫療影像數據平台發布會」在北京舉辦，正式發布最新產品——iMedLoop全球醫療影像數據平台。活動匯聚了醫療AI領域政產學研醫多方主體，來自中國科學院、中國工程院、全國衛生產業企業管理協會、中國信息通信研究院、浙江省委網信辦、浙江省腫瘤醫院、上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院、杭州數據集團、聯想控股等機構的百餘位代表參會。此次發布圍繞了醫療影像數據、醫學影像基座模型、專病專科AI應用、臨床協同及產業生態展開，標誌着德適在醫療影像AI平台化、規模化和生態化方向上進一步推進。

iMedLoop：告別「一病一模型」，AI醫療開啓工業化全流程時代

德適此次發布的iMedLoop，並非單一AI工具，而是面向醫療影像AI開發與應用全流程的基礎設施，覆蓋數據治理、專家標註、模型訓練、模型服務和臨床應用等關鍵環節，目標是提升醫學影像AI應用開發效率，推動專病專科模型從項目化開發走向標準化、規模化和持續迭代。如果說福特流水線，讓汽車從少數人的奢侈品變成大衆可及的交通工具，那麼醫療影像AI的工業化生產線，最終要解決的是家家戶戶都能享受到優質醫療服務的問題。

從產業邏輯看，過去醫療影像AI常常採取「一病一模型」的開發方式。不同疾病、不同科室、不同影像模態往往需要重新組織數據、重新標註、重新訓練、重新驗證，開發周期較長，成本較高，跨場景複製能力有限。隨着臨床需求不斷擴展，單點模型模式已難以滿足多病種、多科室、多層級醫療機構的應用需求。

iMedLoop試圖解決的核心問題，是將醫療影像AI從「單個模型開發」升級為「平台化模型生產」。通過統一的數據治理、專家協同、模型訓練、模型管理和應用部署流程，平台可以支持更多專病專科模型的孵化和轉化，提升醫療AI應用從科研、驗證到臨床落地的效率。

在數據治理層面，醫療機構長期積累大量影像數據，但數據能否用於AI訓練，取決於授權、脫敏、清洗、結構化、質量評估和安全管理等多個環節。iMedLoop將數據治理作為底層能力之一，有助於把分散沉澱的影像數據轉化為可管理、可標註、可訓練、可追溯的數據資源。

在專家協同層面，醫療AI訓練高度依賴高質量標註。影像標註不是簡單的數據處理，而是醫生臨床經驗和診斷判斷的結構化表達。通過標準化標註和質控流程，平台可以將專家經驗沉澱為可複用的醫學知識，進一步提升模型訓練質量和臨床可信度。發布會上，德適還發布了新一代智能標註工具iMedStudio，具備多模態融合、人機協同、精準分割、智能仲裁四項核心能力，以解決當前全球標註工具普遍存在的格式雜亂、手動標註效率低下、精準度參差不齊、多人協作質控困難四大痛點。

在模型訓練層面，德適已構建iMedImage®醫學影像基座模型，是全球首個千億級參數跨模態醫學影像大模型，支持19 種影像模態、覆蓋超90% 臨床場景，突破傳統單一模態技術侷限，可作為專病專科模型開發的底層引擎。據德適科技董事會主席、首席執行官宋寧在發布會上介紹，基於該基座模型，專病模型訓練對標註數據的需求量降至原來的二百分之一，開發周期縮短至十二分之一，開發成本與算力支出均降至十分之一。依託該模型，德適科技先後參與了6項國家級及省部級重大專項，並在過去12個月與87家三甲醫院合作訓練了145個垂直模型。基於醫學影像基座模型，醫院、科研團隊和產業合作方可在已有模型能力基礎上進行適配開發，從而降低專用模型開發門檻，縮短模型開發周期。

在模型服務層面，醫療AI應用並非一次性交付即可完成。隨着臨床場景變化、數據持續積累和監管要求提高，模型需要持續評估、調用、管理、升級和迭代。iMedLoop平台化能力的意義在於，使模型可以在統一體系內持續服務，而不是停留在單個軟件版本或單次項目交付。

在場景應用層面，iMedLoop可承接影像輔助診斷、病理分析、介入醫學、報告質控、科研分析、專病篩查、縣域醫共體和基層輔助診療等多類場景。AI在其中承擔輔助作用，通過提高效率、一致性和可追溯性，幫助醫生完成臨床工作。最終診斷仍由醫生負責，AI的價值在於提升醫學能力的可及性和服務效率。

本次會議吸引了來自政產學研醫各界的百餘位代表參會，中國科學院院士陳潤生指出，AI能集成多位專家經驗、突破單一視角侷限；中國科學院院士蔡秀軍表示，數據不規範將拉低AI"智商"，呼籲重視數據治理；中國工程院院士董家鴻認為，AI醫院工程化條件已具備；中國工程院院士詹啓敏指出，AI可為每位腫瘤患者定製治療方案；全國衛生產業企業管理協會會長竇熙照表示，行業競爭是數據、標準、場景、生態的綜合較量；浙江省腫瘤醫院院長張宏認為，AI進醫院需滿足效率、簡便、安全三條件；中國信息通信研究院任九選透露，行業正建設"實驗室測試+臨床驗證"雙軌評測體系，國內AI產品豐富度已超美國；浙江省工商聯原副會長鄭明治表示，未來醫學屬於能正確運用AI的人。

發布會上，杭州數據集團、聯想控股、溫州市衛健委、鄭州人民醫院、浙江師範大學數理醫學院、推想醫療科技等數十家機構與德適達成戰略合作簽約，各方將依託iMedLoop平台，在數據治理、算法創新、模型研發、臨床驗證等環節協同推進，構建醫療AI全域生態創新體系。

政策東風與商業飛輪：從「賣產品」到「賣能力」

「人工智能+醫療衛生」已成為醫療數字化的重要方向。相關政策提出，到2027年建立一批衛生健康行業高質量數據集和可信數據空間，形成一批臨床專病專科垂直大模型和智能體應用；到2030年，推動二級以上醫院普遍開展醫學影像智能輔助診斷、臨床診療智能輔助決策等應用。這意味着醫療AI行業未來將從試點示範進入規模應用階段，平台型基礎設施的重要性進一步提升。

德適此次發布iMedLoop，正好契合這一趨勢，其通過平台連接數據、專家、模型和場景，有望在醫療影像AI規模化落地過程中形成更強的生態協同能力。對於醫院而言，平台有助於降低專病專科AI應用開發門檻；對於科研機構而言，平台有助於提高醫學影像數據轉化效率；對於產業合作方而言，平台則提供了模型開發、應用驗證和商業轉化的基礎能力。

德適成立於2016年，長期專注於醫學影像產品及服務開發，已形成覆蓋醫學影像軟件、醫療設備、試劑及耗材等方向的產品組合。公司核心產品AI AutoVision®是一款染色體核型輔助診斷軟件，面向染色體核型智能分析場景，擬用於出生缺陷產前診斷、輔助生殖診斷等領域，是國內首款進入國家藥監局創新醫療器械綠色通道的染色體AI 產品，臨床識別準確率99.86%，數目異常檢測靈敏度與特異度均達100%，將傳統30 天診斷時長壓縮至4-7 天，2024 年以30.6% 的市佔率打破德國蔡司、萊卡的國際壟斷，穩居國內染色體核型分析領域第一。

AI AutoVision®可對核型數字影像進行自動染色體分割、計數、排列及病例級異常檢測，幫助醫生提升染色體核型分析效率。該產品所處領域具備較高專業門檻，既需要算法能力，也需要醫學知識、臨床驗證和醫療器械註冊經驗。德適在該領域的積累，為其向醫學影像AI平台化延伸提供了業務基礎。

除核心產品外，其還擁有AutoVision®染色體分析軟件、MetaSight®自動細胞顯微圖像掃描系統、KayoFlow®自動細胞收穫儀、KayoFlow®製片染色一體機，以及多款試劑和耗材產品。相關產品覆蓋染色體分析、細胞樣本處理、顯微圖像掃描、輔助生殖等場景，形成了較完整的生殖健康及細胞遺傳學產品體系。

從平台業務看，德適已推出iMed MaaS®平台，提供從數據上傳、處理到模型訓練、發布的全流程服務，支持零代碼醫學影像模型訓練流程構建。目前iMedLoop平台已正式開放，據發布會披露數據，已有超過3000名專業標註人員入駐平台，2895萬條高質量數據集與100多個醫療AI模型完成部署，多家數據要素供應商、AI醫療科技企業等生態合作伙伴積極參與平台共建。iMedLoop的發布，可被視為公司在iMedImage®醫學影像基座模型和iMed MaaS®平台基礎上的進一步升級，推動公司從產品型企業向平台型企業延伸。

商業化的數據也釋放了明確信號：2025年前九個月，德適的技術許可收入達5736.7萬元，佔總收入比重超五成；全年收入和毛利均明顯增長，毛利率同步提升。技術許可和平台服務正成長為新的核心增長極，而不再是設備銷售的附庸。這一收入結構的質變，意味着公司價值錨點正從「賣產品」轉向「賣能力」，走向持續性服務。

醫療影像AI的競爭壁壘，也在同步遷移——算法精度的先發優勢窗口收窄，真正的競爭壁壘來自數據資產、專家網絡、臨床驗證、合規註冊、模型迭代與生態合作的複合循環。德適通過iMedLoop構建的平台能力，有望在這些環節形成「滾雪球」效應，未來業務模式有望進一步從單一產品銷售擴展至技術許可、模型服務、聯合開發、專病模型孵化、醫療器械轉化和生態合作等方向。

招股書顯示，截至2025 年9 月30 日，公司產品覆蓋全國31 個省市400 餘家醫療機構，國內前100 頂級醫院入院率達40%，北京協和醫院、復旦大學附屬中山醫院等標杆機構均為其客戶。目前，德適已聯合多家醫院孵化前沿影像專用模型，覆蓋多個人體器官和疾病方向，相關產品已進入數百家醫療機構。這意味着公司不只是進行技術展示，而是在逐步形成從模型孵化、臨床驗證到商業轉化的閉環。隨着平台能力增強，更多專病專科模型有望在統一體系內實現開發、驗證和推廣。

對資本市場而言，其新產品iMedLoop發布的意義在於，德適的業務敘事正在從「醫療影像產品公司」升級為「醫學影像AI平台公司」。公司既有染色體核型分析等細分場景的產品基礎，也有醫學影像基座模型、MaaS平台和技術許可業務的延伸能力。若平台生態持續擴展，公司未來成長空間有望進一步打開。

終點不是替代醫生，而是讓優質醫學能力更普惠

醫療AI的目標從來不是替代醫生，而是讓優質經驗被沉澱、複用和擴散。越是高質量的AI，越需要專家深度參與和臨床驗證。

其終極命題關乎公平：偏遠山區與一線城市的母親，面對同一張影像，獲得準確判斷的機會能否對等？正如福特流水線讓汽車走進千家萬戶，醫療影像AI要解決的是優質醫學能力的可及性問題——讓基層醫生獲得輔助參考，讓專家經驗服務更多病例，讓患者不必為一次影像診斷遠途奔波。

德適從染色體核型分析切入，如今以iMedLoop為支點，推動醫療影像AI從「少數人的福音」走向「多數人的標配」。技術許可收入攀升、數百家醫院落地，背後是專家經驗被編碼、複製、分發，抵達此前難以觸及的角落。iMedLoop連接沉睡的數據、專家經驗與大模型，構建可持續生產醫學智能的基礎設施，讓封存的醫學寶藏轉化為可科研、可驗證、可共享的健康價值。

當AI成為醫學溫度的放大器，我們見證的不只是一家公司的轉型，更是一個時代對健康公平的回應——讓優質診斷突破圍牆、穿越山海，抵達每一個需要它的人。