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　　“从上班就开始‘看图说话’，一坐就是一天，有时候连喝水都顾不上。”北京某三甲医院影像科的阅片室内，一位副主任医师向记者感慨。

　　这是当下医学影像诊断领域真实情况的缩影——海量影像数据积压、医生工作负荷繁重、专业人才供给紧张。而AI技术的深度渗透，正为这一行业痛点带来一场变革。

　　《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》明确提出，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。

　　政策蓝图已然绘就，AI医学影像的发展现状、临床价值、市场潜力与破局路径，成为行业关注的核心焦点。

　　价值落地：重构诊疗场景

　　医学影像(X光、CT、MRI、超声等)是医生诊断疾病的重要依据。近年来，AI技术与医学影像加速融合，成为人工智能在医疗领域最早落地、最成熟的场景之一。

　　那么，医学影像遇上AI，会擦出怎样的火花？

　　对顶尖医院的专家来说，AI的核心价值是把医生从重复劳动中解放出来。AI凭借强大的图像识别与数据分析能力，弥补人眼判读局限，成为医生诊断的得力助手，在病灶筛查、疾病鉴别、急症救治等多个临床场景中发挥关键作用。比如，在肺部CT筛查中，AI可快速扫描海量影像切片，精准捕捉3毫米以下微小结节，区分结节性质与风险等级，及时发现极易被肉眼忽略的早期肺癌病灶，筑牢癌症早筛防线。

　　对基层医疗机构而言，AI的价值更侧重于“能力下沉”与“质量提升”。

　　数坤科技股份有限公司首席技术官郑超对《证券日报》记者表示：“我们与头部三甲医院专家联合训练模型，在持续临床验证和打磨后，再将相关能力向基层场景延伸，相当于为基层医生配备‘三甲医生助手’。”

　　北京医院医学影像中心主任、中华医学会放射学分会主任委员陈敏告诉《证券日报》记者，AI能有效降低基层误诊漏诊率，推动常见病就近诊治，缓解患者向三甲医院集中的压力。

　　随着临床需求释放，AI医学影像行业市场规模高速增长。从市场格局来看，目前已有多家龙头企业布局AI医学影像领域，形成多元化竞争态势。

　　阿里巴巴达摩院发布“一扫多筛”技术：单次低剂量胸部CT，即可同步排查急症、评估肿瘤风险，并筛查脂肪肝、肌少症等慢性病。阿里巴巴达摩院医疗AI实验室商务合作副总经理王桐对《证券日报》记者表示，这突破了“一个检查对应一个结果”的老模式，用更便捷、更普惠的方式实现早期风险预警。

　　科大讯飞股份有限公司副总裁、讯飞医疗科技股份有限公司执行总裁鹿晓亮对《证券日报》记者透露：“本公司基于多模态大模型的AI系统，在报告生成环节医生接受率已达70%；在医保监管中，重复检查识别准确率超过95%，性别年龄核验准确率超过98%。这意味着AI不仅能辅助看病，还能帮医保基金‘省钱’。”

　　底座筑牢：破解数据难题

　　临床价值日益清晰，但AI医学影像要真正实现规模化落地，还面临一个根本性难题——全国统一数据库尚未建成。没有高质量、大规模、可互通的数据为基础，再聪明的算法也寸步难行。

　　中国科学院院士滕皋军在接受《证券日报》记者采访时表示，医疗数据方面长期存在两大难题：一是“物理孤岛”——各家医院数据不互通；二是“隐私安全顾虑”——医院之间不敢共享数据。在A医院训练出来的AI模型，到了B医院就“水土不服”，难以泛化应用。

　　清华大学助理研究员李淼对《证券日报》记者表示，相关企业推广AI产品往往只能一家家医院去谈，成本高、难度大。

　　国家医疗保障局主导的“医保影像云”平台建设，正试图系统性破解这一难题。其目标不仅是存储，更是构建一个连接全国、标准统一、安全可信的数据流通与计算平台。

　　国家医疗保障局大数据中心副主任曹文博表示，近年来医保部门在数据基础能力建设上持续发力，建成全国统一医保信息平台，推动医保影像云在全国范围建设取得较好成效。

　　截至3月25日，国家医疗保障局已累计归集医保影像索引3.66亿条。同时，国家医疗保障局今年还启动“个人医保云”建设试点，整合了参保人分散在医疗机构、药店、体检机构、可穿戴设备等渠道的医疗健康数据。

　　滕皋军介绍，江苏的实践初见成效。江苏省卫生健康云影像平台已接入近2000家医疗机构，完成1.8亿例影像存储，实现了4962万例跨院影像调阅。这为AI大模型的训练与部署提供了前所未有的“数据底座”。