战略合作与定位 - 公司与杭州市数据集团签署战略合作协议 成为杭州城市可信数据空间首批共建和生态运营单位[1] - 作为唯一第三方医学诊断企业参与共建 将牵头建设医疗诊断行业可信数据子空间[1] - 合作目标包括构建可信数据空间基础设施 探索数据要素市场化配置机制 促进数据资源高效流转[1] 数据资源与技术基础 - 依托服务22000多家医疗机构积累的海量医检数据 覆盖肿瘤 感染 慢性病 妇幼健康等领域[2] - 已打造高质量数据集并在实验室场景及临床实践中落地应用 相关数据已入驻可信数据空间[2] - 采用大数据 人工智能 物联网技术构建数智化生态 实现与合作伙伴间大数据互联互通[2] 具体合作内容 - 合作构建医疗特色数据要素合规交易平台 联合建设医疗行业垂直数据空间[2] - 共同开发高质量数据集 包括数据标注 AI模型训练及AI医疗产品合作开发[2] - 合作开发区域公共卫生监测平台 为政府部门提供疾病预警和防控策略优化服务[2] 未来发展规划 - 公司将从数据提供者升级为数据运营者 服务赋能者和价值共创者 构建"数据-服务-应用"闭环生态[3] - 通过深度运营医疗数据资产 加速AI模型在辅助诊断 健康管理及CRO领域的迭代优化[3] - 形成"数据反哺技术-技术驱动服务-服务激活数据"良性循环 实现医疗数据价值规模化释放与商业化落地[3]

高耀宗认为，AI医疗产品可以理解为类似虚拟医生的角色，但这也并不代表未来其将会代替医生的职 位。我认为医疗领域上人工智能和医生是相互共生的，我们希望AI应成为医生的辅助工具，能够自动 完成初诊报告撰写、病灶识别与测量等繁琐任务，并为低资历的医生提供诊断建议和罕见病提示，缓解 医生的负担。未来若想实现更高自主性，比如说代替医生，仍需解决医疗伦理、责任认定等关键问题。 目前，人机协同是公认的最优解。 近日，聚焦于AI技术对医学影像市场的变化与未来发展趋势，联影智能高级研发副总裁、首席科学家 高耀宗接受了21世纪经济报道记者的专访。 (作者：郑世凤,杨坪,宋晨曦编辑：巫燕玲,视频编辑胡凯文) ...

上海市政府促进高端医疗器械产业发展 - 上海市政府常务会议原则同意《上海市促进高端医疗器械产业全链条发展行动方案》 聚焦重点产品方向集中力量攻坚力争取得标志性成果 [1] - 高端医疗器械迭代升级速度日益加快 放大创新策源的研发优势 [1] 医疗器械行业政策与市场前景 - 医疗器械板块迎来政策转折 集采规则优化下相关企业盈利能力有望改善 [1] - 板块估值处于相对低位 下半年部分重点领域基本面或有明显改善预期 [1] - 集采影响逐步消化 行业从规模扩张转向更高层次发展阶段 [2] 医疗设备领域投资机会 - 医疗设备以旧换新政策驱动叠加医疗行业合规影响渐弱 设备厂商渠道库存出清业绩有望迎来拐点 [1] 高值耗材与IVD领域发展 - 高值耗材端集采影响逐步出清 关注基本面好转的个股 [1] - 集采和DRG政策影响导致IVD企业业绩短期承压 关注相关企业出海进展 [1] - 骨科耗材和电生理行业的国产份额稳步提升 [2] 新技术方向与行业创新 - AI+医疗和脑机接口等新技术领域政策利好频出 产品商业化应用加速 [1] - DeepSeek等大模型助力医疗效率提升与资源优化 AI医疗领域有望持续扩容 [2] - 行业依托企业技术平台化、AI诊疗拓展和消费医疗延伸突破实现多维发展 [2]

AI医疗行业现状与趋势 - 95%受访者认为AI将对医疗行业带来革命性影响，超8成医疗服务者和公司领导预计AI将在3-5年内重塑临床决策[6] - AI主要影响环节为临床决策(超8成)和自动化降本，部分受访者关注收入增长潜力[7] - 制药领域对AI态度相对谨慎，仅57%高管认为AI将在十年内推动多数新疗法发现[8] - 目前54%医疗公司已观察到AI应用首年产生有意义的投资回报率，但仅50%公司制定明确AI战略[10] AI应用落地进展 - 45%医疗用例处于构思或概念验证(POC)阶段，医疗服务机构POC实验领先(46%投入生产)，付款方和制药公司多停留于构思阶段[10][12][14] - AI医疗笔记抄写员是落地最广泛的应用，30%供应商已全系统部署，22%正在实施，40%积极试行[12] - 仅30%完成POC的项目能投入生产，大型医疗服务商转化率最高(46%)[14] - 公司AI探索主要受外部压力驱动(如董事会要求)，早期AI采用者更易推进生产[15][16] 规模化障碍与预算动态 - 四大扩展障碍：安全问题(最高61%付款方)、缺乏内部AI专业知识(最高52%制药公司)、整合成本高(51%付款方)、数据准备挑战(47%制药公司)[17] - 60%受访者表示AI预算增速快于一般IT预算，付款方最积极(65%)[17] - 资金非主要障碍，54%公司愿与早期初创合作，但仅48%倾向创新性初创而非成熟科技公司[18][19] 初创公司竞争策略 - 仅32%受访者认为初创公司AI解决方案优于科技巨头[21] - 成功路径包括：选择高影响力场景延伸上下游功能[22]、快速证明ROI(60%买家期望12个月内见效)[28]、共同开发模式(64%买家接受)[29] - AI Dx指数三大维度：机会分数(痛点强度+手动工作量)、采用分数(开发阶段加权)、发展战略(竞争格局)[23][24][25] 未来赢家关键特征 - 需深度嵌入工作流程、提供可量化ROI、与高层建立信任、重构端到端复杂问题解决方案[36][38] - 商业模式需与价值匹配，AI可挖掘医疗管理支出中80%-90%未被软件覆盖的价值[32] - 行业进入共同开发时代，医疗机构同时运行数十个AI试点项目但多数难规模化[34][35]