医疗大模型领域即将迎来又一家上市公司。
港交所披露易消息显示，德适生物已于日前通过聆讯，即将以“医学影像大模型第一股”实现IPO。
而推动德适生物成功通过聆讯，与国家政策对医学影像智能辅助诊断领域的确定性需求，以及德适生物进入成果验证期的医学影像基座大模型可充分承接这一需求密切相关。
01
国家层面推动“智慧医疗”建设，市场增长需求“明确性”信号已释放
医学影像对于医生诊断疾病、制定治疗方案以及评估治疗效果等方面有着至关重要的作用。目前医院的医疗数据90%来源于影像，而且正以30%—40%的速度增长；影像报告在临床诊断信息中的贡献度大于70%。1
但是医院医学影像科室的发展面临多重困境。一方面，弗若斯特沙利文数据2显示，2021年中国影像科医生配置约为0.17人/千人。而培养一名合格的影像科医生，从本科起算，至少需要8至10年之久。增长的医疗需求与医疗资源短缺间存在矛盾；另一方面，医学影像误诊漏诊概率极高。仅以肺癌为例，一项研究3指出，肺癌伴大量胸腔积液时，肿瘤包埋于不张肺组织内，观察不全时容易漏诊，漏诊率甚至可以高达27.18%。
为解决上述问题，国家日益重视“智慧医疗”的建设发展。
去年10月，国家卫生健康委办公厅等联合发布《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，在总体要求中明确表示，“到2030年，基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，推动实现二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等人工智能技术应用”。
政策量化了建设指标。根据《2024中国卫生健康统计年鉴》，医疗机构数量自2015年以来仍在逐年增长，仅2023年二级及以上医院整体数量已经达到15801家。按照政策规划，这意味着需要对总计多达上万家的二级及以上医院院内医疗基础设施进行建设，增加医学影像智能辅助诊断设备及应用的覆盖。
数据来源：《2024中国卫生健康统计年鉴》；动脉网制图
这是一个可以想见的规模庞大的市场，仅以医学影像AI应用覆盖来看，预估其规模可能高达百亿元。而需求“明确性”信号的释放，对智能医学影像行业发展而言无疑是重大利好。
02
AI辅助诊断应用数量占比约不到3%，通用基座大模型有望解决这一难题
但是，现实仍旧充满挑战。
二级以上医院普遍开展智能医学影像智能辅助诊断的前提，是市面上提供丰富的AI应用产品。但仅从医学影像智能辅助诊断应用的数量来看，截至2024年6月，中国仅92款产品获批医疗器械三类证，涵盖肺部、心脑血管、骨科、眼底、乳腺等细分领域4。而据不完全统计，国内现有3285项医学影像检测项目。即AI智能辅助诊断应用占比约不到3%。另一个事实是，医学影像智能辅助诊断应用的开发已达数余年。
造成这一局面的原因，与高开发门槛、长周期投入、低效产出等有关。具体而言，传统专用模型的开发通常需耗费上千万元资金、数万张标注影像数据训练，而研发周期则长达2年以上。即便成功开发对应AI应用，仍旧可能面临设备兼容性差、临床场景适应性弱等问题。
有行业人士判断指出，如若继续仰仗传统专用模型开发对应AI应用，可能难以在2030年完成既定的医学影像智能辅助诊断二级以上医院覆盖目标。
针对这一行业难题，德适生物提出的解法是提供通用大模型iMedImage®，将医学影像基座模型能力开发给行业从业者。
该模型是德适生物自主研发的世界上参数规模最大的通用型医学影像基座模型、唯一与预训练医学影像技术深度集成的、首个跨模态医学影像基座模型。iMedImage®基座模型参数规模达千亿级、采用模块化设计，通过涵盖CT、MRI、超声、核型分析、内镜等19种临床影像模态的海量数据集进行预训练，覆盖超过90%的医学影像场景。而大规模统一预训练机制融合协同自监督与弱监督学习策略，使得该模型能够在多中心、多疾病、多模态数据集中发挥优势效力。
iMedImage®模型主要可以从以下维度助力行业从业者AI医学影像产品的研发：
（1）速度快。开发周期从行业平均3—5年压缩至数月内完成；
（2）费用低。AI研发投入减少90%以上，投资回报率显著提升；
（3）适配广。支持CT、MRI、超声、核型分析、内镜等19种临床影像模态 ，广泛覆盖影像检测场景。
从实际合作案例来看，德适生物合作机构采用仅200例影像数据，且训练周期短至数周，即完成了专科模型构建，数据依赖度远低于传统开发模式，研发成本降低近九成。这一技术特性也使得中小型设备厂商，甚至临床医院亦可轻松切入AI赛道。
为了推动行业发展，在2024年9月，德适生物便推出了基于iMedImage®医学影像基座模型独立开发的云端AI服务平台iMed MaaS平台，为医疗机构、学术科研机构及区域医疗系统提供“即用即取、按需服务”的智能影像AI能力。而如今，德适生物可为有需求的企业提供基座大模型“技术许可”，按需实现云端或本地化部署。
03
能力已验证，染色体核型分析突破外企垄断位列国内市场第一
对行业而言，更为重要的是，AI医疗大模型的能力是否已在临床医疗场景中得到验证。
当前，德适生物已在染色体核型分析这一临床细分场景中跑通。德适生物招股书显示，2024年按照销售收入计算，德适生物已占据中国染色体核型分析市场30.6%的份额，位列市场第一。其一举打破了海外企业的市场垄断局面。以往，染色体核型分析市场由具备光学硬件优势的国际厂商蔡司（与MetaSystems公司合作）、徕卡（Leica）等主导，两者的分析软件在2021年合计占据90%的市场份额。
而让德适生物选择染色体核型分析这一场景作为验证，与以下因素有关：
一方面，显微影像领域（以染色体核型分析、病理切片为代表）是当前中国医学影像检测市场中最为重要的增长点之一。弗若斯特沙利文数据显示，我国医学影像检测市场有望在2030年达到1590亿的市场规模。而显微影像领域正在成为关键的增长引擎，2024年至2030年，该细分领域预计将以14.9%的复合年增长率增长，明显高于整体市场8.1%的增速。
图源：德适生物聆讯后资料集
另一方面，医学影像智能辅助诊断有望解决染色体核型分析面临的困局。染色体核型分析是临床中对出生缺陷与遗传疾病、复发性流产及血液恶性肿瘤的重要医学影像检查方法。传统染色体核型分析中，医生须手动检查数千条染色体影像，以判定样本中每个细胞的染色体数量与结构是否正常，而每份样本通常需要分析数百个细胞。传统报告平均周期通常需30天。显而易见，传统方式不仅高度依赖医师手工操作，分析耗时、劳动强度大，而且解读报告面临医师主观性等问题。通过引入自动化设备及人工智能算法，无疑有望提升检测效率及结果均一性和标准化。
德适生物目前已经提供了一套覆盖核型检测流程的解决方案：其中包括一套全面的染色体核型分析软件及设备，涵盖样本制备及结果分析的全流程，包括KayoFlow®自动细胞收获仪、KayoFlow®制片染色一体机、MetaSight®自动细胞显微图像扫描系统以及已获批的AutoVision®染色体分析软件。
图源：德适生物招股书；图表为德适生物产品涵盖流程阶段
其中，德适生物在2019年获批的染色体分析软件AutoVision®提供局部自动化染色体核型数字影像计数及排列，并不支持染色体分型中病例级核型异常检测功能。而基于德适生物医学影像基座大模型iMedImage®，德适生物打造的核心重磅产品AI AutoVision®，其配有专有AI算法，可快速识别异常。该产品预期适应症为采用羊水样本的出生缺陷产前诊断；采用外周血样本的辅助生殖诊断。根据招股书，多中心临床试验显示，该产品在检测异常数目方面灵敏度达100%、特异度达100%；在检测结构异常方面灵敏度达94.05%、特异度达100%。
AI AutoVision®的产品优势，也让其屡获各种奖项：2023年9月，其获得“中国出生缺陷干预救助基金会科技成果奖一等奖”；2025年10月，其荣获“全国妇幼健康科学技术奖科技成果一等奖”。
04
生态持续构建、收入快速增长，基座大模型未来增长可期
在染色体核型分析等单场景应用能力的突破，意味着德适生物基座大模型的能力得到验证。而这也意味着——
一方面，德适生物可以进一步横向迁移基于iMedImage®基座大模型打造创新医学影像软件产品的能力。例如，目前德适生物研发中的管线还包括血液细胞分析软件、组织病理分析软件、产科超声分析软件、智能掌上超声分析软件等。而它们面向的市场都有着极为旺盛的需求。
图源：德适生物招股书
另一方面，在打造智能医学影像产品的同时，对AI应用的开发也将进一步验证与反哺德适生物基座大模型的能力。而它有望促成更多医学影像领域的从业者采用德适生物的基座大模型。值得一提的是，2025年3月，德适生物与腾讯正式签署战略合作协议。同年12月，腾讯发布基于德适生物iMed MaaS平台的最新智能预标注功能。德适生物与腾讯的深度合作从最初的战略携手、生态共建，全面迈入创新功能规模化部署为核心的新阶段。而随着德适生物未来基座大模型的能力得到进一步巩固，越来越多生态合作伙伴加入，无疑有望进一步推动德适生物的整个生态应用的繁荣。
德适生物医学影像基座大模型的能力，也在带来其营收的快速增长。招股书显示，德适生物的营收已经从2023年的5284.4万元，增长至2024年的7035.2万元。而截至2025年9月底，这一数据已经破亿，约为1.12亿元。其中，表现尤为亮眼的无疑是基座大模型“技术许可”费用，该数据从2024年的1953.9万元暴涨至2025年9月底的5736.7万元。它也从侧面说明了德适生物基座大模型能力获得了第三方的认可。
图源：德适生物招股书
而伴随更多临床机构打造的智能医学影像应用推广覆盖至其他医院、赋能各个科室，最终，基于德适生物构建起的智能医学影像生态体系，将更好地解决当前医疗资源不平衡的局面。作为优质解决方案之一，其将助力“实现二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断”，真正赋能广大医院，实现“医疗平权”，让更多患者享受到真正的医疗便利。
* 参考资料：
1、中华医学会放射学分会.大咖论道 | 刘士远教授：医学影像科高质量发展的时代机遇与挑战[EB/OL]. 2024-11-14.
2、弗若斯特沙利文.《AI医学影像行业发展现状与未来趋势蓝皮书》.2024
3、徐凤,李琦.肺癌CT漏诊常见原因分析及影像表现[J].实用放射学杂志,2024,40(12):1964-1967.
4、弗若斯特沙利文.《AI医学影像行业发展现状与未来趋势蓝皮书》.2024
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