一枚智能指环戴在手上
，几分钟后便可生成一组健康数据；面对患者的血管影像，医生可以在数字模型中模拟血流 ，预判手术方案；医院后台则通过AI（人工智能）筛查检验结果
，主动召回高风险患者……

　　在第五届全球数字贸易博览会（下称“数贸会”）数智医疗展区，AI与医疗的融合 ，不再仅体现在单一算法、单一设备中。从数据平台 、标注工具到数字病理
、辅助诊断
，再到个人健康管理，AI已全面渗透到诊疗全链条 ，为健康产业提质增速 。

　　从单点模型到数据底座

　　AI医疗向产业链上游延伸

　　上海证券报记者在大会现场了解到
，随着医疗AI应用不断落地，行业关注重点正从终端应用向前端基础环节转移
。数据集建设、数据标注和数据治理等上游环节 ，成为AI医疗向临床深度渗透的核心支撑
，AI也从单一技术工具，升级为连接数据 、产品
、医生和患者的产业底座能力。

　　德适科技高级市场经理柳天虹告诉记者 ，7月公司发布了iMedLoop数据平台，以自研医疗影像基座大模型为底层根基
，前端搭载智能标注工具，后端配套在线模型训练与发布平台 ，实现从数据治理到模型落地的全链路闭环 。

　　“在模型的上下两端
，我们都做了触角延伸，不仅关注模型本身 ，还聚焦数据的标注与治理环节
。 ”柳天虹表示
，通过数据标注工具，临床医生可高效参与数据标注 ，为专科模型训练筑牢高质量基础。

　　记者还了解到
，AI数智技术正在推动医疗创新从单点突破迈向多场景融合、生态化协同 。

　　浙大二院在大会上展示的“全血管数字人
”产品，就是一个典型案例
。展台工作人员介绍 ，该产品融合医学影像 、AI算法
、血流动力学仿真和高精度三维建模等技术
，依托临床血管数据构建数字模型，用于疾病筛查、术后管理 、术前规划等环节。

　　近来  ，浙大二院已建成依托数字病理云平台的全数字化临床应用级病理科，年数字切片量近200万张
，医院在此基础上分层推进病理AI研发与应用 。据介绍，浙大二院已建成约1.2万例结直肠癌高质量数据集 ，用于算法研发
、多中心验证和临床转化
。

　　从临床诊疗到健康管理

　　AI医疗加快走进真实场景

　　在技术向产业底层渗透的同时
，AI也在不断拓宽应用边界，AI从院内临床走向院外健康管理 ，从本土市场走向全球市场
，在更多场景中释放价值。

　　一方面，AI与传统医疗设备相结合 ，正在破解不少传统诊疗痛点 。例如
，美年健康与阿里达摩院共同研发，推出了“超级CT一扫多查”方案。

　　美年健康展台工作人员告诉记者 ，使用“一扫多查 ”的方案
，一次检查可完成肺部、心脏 、骨骼、胰腺等四大脏器的风险筛查
。在此基础上，美年健康还将AI辅助诊断与CT平扫结合 ，用于胰腺癌风险评估。

　　“胰腺位置隐蔽
、体积较小，且容易受到肠道气体等因素干扰
，传统彩超或CT检查有时存在发现困难的问题 。
”美年健康展台工作人员表示，AI已嵌入原有的体检流程 ，能够帮助提升筛查效率和疾病风险识别能力
。

　　另一方面
，AI也从医院临床走向居民日常生活，重构个人健康管理模式。例如 ，微泰医疗聚焦动态血糖监测
，探索AI在慢病管理中的深度应用 。

　　在大会现场，微泰医疗执行董事、首席战略发展官兼高级副总裁施永辉告诉记者 ，动态血糖监测可持续产生实时健康数据
。未来
，有望通过AI算法为用户提供运动 、饮食等个性化健康建议，实现从“健康监测”到“健康管理 ”的升级。

（文章来源：上海证券报）