建立共赢互利生态圈，柏意慧心用物理仿真重新定义血管介入的“可预测科学”

近年来，AI医学影像软件的获证数量持续增长，应用场景从图像分割、病灶识别拓展至辅助诊断，产品形态日益丰富。但在真实临床场景中，却普遍面临落地难、闭环难的困境。究其原因，大多数产品仅解决“看得更清楚”或“筛得更准”的单点问题，未能深度嵌入核心诊疗流程，对后续诊疗贡献有限，难以形成明确的临床价值与付费逻辑。

面对这一困局，已有先锋开始尝试跳出单点辅助的既有框架，将软件能力向诊疗核心流程延伸。

在2026未来医疗100强大会上，基于先进仿真技术的医疗解决方案提供商柏意慧心荣获“中国医疗健康产业－最具投资价值企业50强”。这一荣誉，是市场对其新商业逻辑的肯定——不同于传统医学影像软件停留在辅助诊断的路径，柏意慧心从术前规划跨入手术仿真模拟，将能力深度嵌入介入诊疗的核心决策流：基于患者个体化数据构建数字孪生预演，在术前完成个体化方案设计与术后效果的精准预测；并通过“医院端+产业端”双向协同，实现医疗软件的商业化闭环。

柏意慧心荣获“中国医疗健康产业－最具投资价值企业50强”

“柏意慧心做的事情，本质上是帮医生把手术方案算得更准。”柏意慧心副总张浩楠告诉动脉网。

随着介入手术复杂度不断提升，临床对于医疗软件的需求也随之变化。在满足了“看清楚”后，医生更希望能在术前提前预测器械植入后的稳定性、受力情况以及潜在风险，从而提升手术确定性。

柏意慧心的产品演进正是沿着这一逻辑展开：早期产品血管介入手术计划软件DetecMicro^®（2023年获国内首张血管介入手术计划软件NMPA三类证）实现了血管解剖结构的精准重建与量化分析；而新推出的MediFit则进入功能学预测阶段，通过生物力学仿真与接触力学计算，在术前模拟器械植入后的形变、受力与血流变化及并发症风险，帮助医生提前预演整台手术从而制定更优策略。

这一能力在TAVR（经导管主动脉瓣置换术）场景中尤为关键。作为心血管介入领域的高难度术式之一，TAVR虽凭借创伤小、恢复快等优势成为主动脉瓣狭窄（AS）治疗的重要方案，但对术者经验依赖极高。由于患者解剖结构复杂、个体差异显著，临床真正关注的并不局限于“器械能否植入”，更在于植入后是否稳定、是否会出现瓣周漏和传导阻滞、是否影响冠脉血流，以及整体血流动力学是否受到影响……这些变量直接决定手术成败与患者预后，而传统影像工具难以给出答案。

柏意慧心MediFit TAVR术前仿真模拟，可对瓣膜选型、植入角度、深度及释放策略进行个体化数字孪生预演与量化评估

MediFit正是围绕这一临床痛点而生。医生导入患者影像后，系统即可按照真实临床路径，对入路选择、导丝导管路径、跨瓣过程、球囊预扩、瓣膜选型及释放策略进行全流程数字孪生预演，并通过计算后的量化的数值来评估瓣周漏、冠脉阻塞等风险。其自研的器械释放模拟平台是目前全球最快的同类平台，单次方案计算可压缩至数分钟以内，最终为医生提供一套基于客观力学数据的术前决策依据。

目前，MediFit已覆盖TAVR、EVAR（腹主动脉瘤腔内修复术）、TEVAR（胸主动脉腔内修复术）、TPVI（经皮肺动脉瓣植入）等多类介入术式，并支持本地化部署，满足医院数据安全要求。

相比传统AI模型依赖大量数据训练，MediFit的另一项差异化优势在于其基于第一性原理的物理仿真能力。只要器械厂商能够提供准确的CAD文件或相关技术参数，系统即可完成对应器械的模拟分析，这意味着市面主流瓣膜及介入器械均可纳入术前规划体系。

临床验证层面，MediFit已完成400余例回顾性验证及前瞻性临床验证，瓣膜形态整体评估精度超90%，关键截面形态平均误差小于4%，显著优于生物力学领域约30%及工业仿真领域约20%的平均误差水平。

凭借技术与临床的双突破，MediFit获得了国内外知名医疗器械厂商的青睐，用于推动其产品在不同人群及复杂解剖结构中的进一步验证，并为器械优化与适应症拓展提供依据。

MediFit之所以能在术前极速完成个体化的数字孪生预演，底层并非大数据模型的统计预测，而是物理第一性原理的工程计算——其核心支撑是柏意慧心自研的接触力学仿真求解器与独有的软组织属性无创检测技术。

传统有限元仿真虽在工业领域成熟，但移植到心血管临床却面临双重瓶颈：一是计算耗时长，单次分析动辄数天，无法满足急诊或紧凑手术排期的时间窗口；二是参数设置“一刀切”，通常采用均值化的材料参数（如统一设定血管硬度），忽略了个体差异，难以准确刻画心血管复杂的动态应力环境。

柏意慧心自研的接触力学仿真求解器，在TAVR手术等临床应用场景中将计算效率由原来的数天甚至数周压缩至单次手术方案分钟级以内，首次让生物力学仿真具备了临床实时决策的价值。

效率跃升之外，更关键的突破来自于软组织属性的无创检测技术。仿真效果要精确，其中一个关键信息是软组织的材料力学性能。柏意慧心通过利用自身独有的软组织材料属性无创检测技术，结合患者的术前CTA影像数据，能够精准地无创获取软组织材料属性信息并用作手术模拟仿真，大幅度提升仿真精度。

“无创检测技术不是基于大数据训练的深度学习模型，而是纯物理数学的方法。”柏意慧心强调，这意味着该技术不存在族群差异问题，也无需依赖海量患者数据堆叠，核心壁垒便是技术本身。

从术前规划到手术仿真，柏意慧心已经证明了其产品在临床层面的价值。但对于医疗软件而言，真正困难的往往不是把产品做出来，而是如何真正进入诊疗流程，并形成可持续的商业闭环。柏意慧心的思路，是同时打通医院端与产业端。

在医院端，医学影像软件服务的是医生，患者难以直接感知价值，医院又缺乏明确收费路径，因此大量产品停留在科研、试用或专家项目阶段，难以真正实现规模化落地。柏意慧心的破局策略，是让产品成为介入手术的决策刚需。以MediFit为例，其深度嵌入术前规划、术中决策到术后评估的全链条，临床价值明确。当软件成为手术方案不可或缺的一环时，医院采购便水到渠成。

在临床经济学层面，MediFit通过术前精准选型与释放策略优化，能有效降低瓣周漏等并发症风险，减少二次干预带来的额外消耗，并缩短手术时间、提升手术室周转效率。这些实实在在的运营效益，成为医院从“试用”迈向“采购”的关键驱动力。目前，柏意慧心已成功打通院端采购，并与国内的多家知名医院达成合作。

MediFit预演界面

而在产业端，随着心血管介入器械竞争进入深水区，耗材集采与研发内卷倒逼厂商寻求新的确定性。支架植入后是否移位？瓣膜受力是否均匀？不同解剖结构下器械表现如何？传统研发手段难以回答这些问题。柏意慧心通过仿真能力，帮助器械厂商预测不同患者体内器械的力学表现、评估不同释放策略对器械性能的影响，从而提升研发效率、拓宽适应症，实现降本增效。

张浩楠分享了一个案例：某器械厂商在研的一款产品原本被认为可能不适用于某类特定患者。通过柏意慧心的仿真分析，厂商优化了支架力学结构并获得血流动力学获益，后在真实患者血管数据库中持续模拟验证，最终证明风险可控、效果明确。在向主管部门更新相应数据后，最终帮助厂商将该产品成功拓展至该类患者，发挥了器械应有的效能。

在商业化落地的同时，柏意慧心也获得了行业与资本市场的认可。2024年，公司凭借“AI+仿真”技术获得Big Bang创新大奖；2025年完成由知名创投机构独家投资的数千万元A+轮融资。

更重要的是，其生态角色正在发生深层变化。在2026未来医疗100强大会上，其联合主办的血管与介入创新论坛呈现的并非单向产品推介，而是一个连接临床、产业与资本的创新共同体。这意味着柏意慧心不仅能从医院端获得采购与数据，还能从产业端获得持续的技术合作与器械参数反哺，形成双向增强的飞轮。

在医疗软件普遍困于“有证无市”的当下，柏意慧心无疑提供了一条值得被行业参照的新路：以自主仿真技术为支点，一端撬动临床刚需，一端撬动产业生态，把技术优势真正转化为可持续的商业化能力。这或许正是其获评“最具投资价值企业”的真正含义——它不仅重新定义了血管介入的精准诊疗路径，更证明了医疗软件可以真正跑通从临床价值到商业回报的闭环。

随着介入医疗不断走向精准化、数字化与智能化，这种深度嵌入诊疗决策流程的能力，也有望成为下一阶段医疗软件竞争的关键分水岭。