近年来，AI技术在医疗领域的应用日益广泛，成为推动医疗行业变革的重要力量。2024年，《政府工作报告》首次提出“人工智能+”行动计划，明确将医疗列为重点赋能领域。政策的大力支持为AI医疗技术的落地提供了路径，并从医保支付、数据开放、证照审批等维度打通了产业堵点。在技术层面，以大模型为代表的AI技术展现出颠覆性潜力，推动医疗行业向智能化、精准化方向发展。
一、AI 医疗智能体给破除医疗不可能三角带来希望
在医疗领域长期存在一个被称为“不可能三角”的困局，即高质量、低成本与广覆盖三者难以兼得。
随着AI技术的飞速发展，AI医疗智能体正逐渐打破这一僵局，为医疗行业带来前所未有的变革。AI医疗智能体通过多模态感知、推理与执行能力，正在重新定义医疗服务的边界。例如，联影的「有爱小山-病历助手」通过语音转录和多模态交互，将病历书写时间从20分钟缩短至5分钟，大幅提升医生效率。
AI医疗智能体将有望弥合医疗资源分布不均的鸿沟。例如，联影的「核医学智能体」融合文本、影像等多模态大模型，可一键生成结构化图文报告及检查结论，已在 100 多家医院落地应用。伴随着核医学“一县一科”进程的加快，核医学智能体有望帮助基层医院实现与三甲医院同质化的诊断水平，为更多基层提供公平的就医机会。
AI医疗智能体的出现，正在全面提升医疗服务的效率和质量，扩大覆盖范围。AI医疗智能体正推动医疗行业从专科化、碎片化的模式走向全周期、全人群的覆盖。正如中山医院党委书记、副院长顾建英所言：“AI正在让医疗从专科化、碎片化的模式走向全周期、全人群的覆盖。”通过智能体的协同，医疗行业正逐步实现“又快、又好、又经济”的动态平衡。
二、垂类AI医疗模型与市场需求的深度适配，重塑医疗行业新格局
在4月9日，在由联影举办的uAInnovation2025创新大会上联影重磅发布「元智」医疗大模型，并同步推出覆盖影像诊断、临床治疗、医学科教、医院管理、患者服务等多场景的10余款医疗智能体。
根据亿欧统计，目前已有超过100款AI医疗软件产品获得了第三类医疗器械注册证，这一趋势不仅反映了AI技术在医疗领域的广泛应用，更反映了通过深度适配医疗场景，垂类AI医疗模型能够整合多模态数据，满足不同科室、病种和诊疗环节的复杂需求。
- 诊疗流程智能化：提升医疗效率与精准度
随着AI大模型技术的快速发展，医疗行业正迎来一场智能化革命。国家卫健委发布的《“十四五”全民医疗保障规划》明确提出，要推动人工智能、大数据等技术在医疗领域的应用，提升医疗服务效率与质量。联影的uAI Avatar医疗专家智能体与uMetaImaging影像全智能体正是这一趋势的典型代表。
uAI Avatar通过语音识别、多轮对话交互与医疗混合大模型技术，成为医生的“智慧特助”。它不仅能够辅助医生完成复杂问诊，还能在手术场景中实时操控设备，提升手术效率与安全性。这种多模态交互能力，正是医疗行业对高效、精准医疗服务需求的直接回应。
在影像诊断领域，uMetaImaging影像全智能体通过“一扫多查”技术，一次胸部CT扫描即可检出37种异常，并自动生成结构化报告。这种跨病种、跨模态的智能诊断能力，打破了传统AI模型的专科壁垒。这种从诊断到报告生成的全流程智能化，正是医疗行业对效率与精准度双重需求的最佳回应。
- 诊疗融合创新：从设备到解决方案的生态闭环
诊疗一体化是医疗行业近年来的重要发展趋势。国家卫健委在推动优质医疗资源下沉的同时，强调了诊疗融合的重要性，以提升基层医疗机构的服务能力。联影的经皮介入手术机器人uInterv C550正是这一趋势的典型代表。
经皮介入手术机器人uInterv C550通过实时CT引导与主从协同操作，克服了呼吸与心跳运动对穿刺精准度的影响，开启了微创伤手术的智能化新时代。其“触手可及”的精准操作能力，不仅提升了手术的安全性，更为基层医院开展复杂手术提供了技术支撑。
经皮介入手术机器人uInterv C550利用CT影像实时引导，赋能医生全程“实时可见”地观察到病灶、靶点、危险器官和穿刺手术器械的位置关系；结合主从协同操作的模式突破时空壁垒，医生可远程控制手术机械臂精准入路，实现“触手可及”。该系统真正克服了经皮介入术中呼吸、心跳运动的影响，更加精准地直达靶点，尤其针对微小、深度和复杂部位的病灶，最大程度地提升手术精准性与安全性，开创业界CT“实时可视化”经皮介入临床新范式。
- 健康管理升级：政策推动下的全周期守护
“健康中国2030”战略明确提出，要构建覆盖预防、筛查、诊疗、康复的全周期健康管理体系。联影的心血管健康管理解决方案正是这一政策导向下的创新成果。
联影很早就开始了针对健康管理与医疗可穿戴“核心技术”的业务布局，尤其是芯片和算法，集团先后自主研发一系列包括Soc芯片、全栈全谱AI、混合大模型在内的先进技术, 让医疗可穿戴，一问世即具备最顶级的性能。作为国内首个获得 NMPA 认证的 12 导联可穿戴心电设备，该系统采用国际标准的 10 电极布局，可同步采集 12 导联心电数据，实现对房颤、早搏等 28 种心律失常的精准识别。通过 AI 算法与医疗大数据的深度融合，检测准确率大幅度提升。同时，该设备创新采用一体化柔性电极技术，突破传统导联线分体电极的舒适性瓶颈。医用级胶材配合仿生学设计，使设备与皮肤贴合度提升 80%，即使剧烈运动或睡眠中也能保持信号稳定，伪差心博平均占比低于 5‰，是行业平均水平的 1/10。
这种“无感监测・主动防护”的模式，不仅提升了患者的依从性，更为基层医疗提供了轻资产运营的全新路径。
三、AI医疗智能体的临床困局与突破瓶颈
医疗AI大模型虽在技术层面取得突破，但临床应用仍面临三大核心障碍。首先，医疗数据的结构性缺陷严重制约模型训练：数据孤岛现象导致跨机构共享困难，多模态数据（影像、文本、基因组）整合复杂，加之罕见病等领域的知识碎片化，使模型输入端存在天然缺陷。其次，幻觉问题成为技术瓶颈——大模型在处理复杂病例时可能生成逻辑自洽但事实错误的诊断结论，这种"伪正确"输出可能直接威胁患者安全。最后，医学诊断的不确定性本质与AI确定性输出模式存在根本冲突。当面对模糊症状或低质量数据时，模型易陷入"过度自信"的推测陷阱。
医疗AI大模型在数据质量、学习能力和可学习性等方面仍需进一步优化。未来的发展需要在数据共享、模型优化和不确定性处理等方面取得突破，才能真正实现医疗AI的可靠性和临床价值。
四、AI医疗智能体的未来：从技术突破到人文关怀
AI医疗智能体正在以“破局者”的姿态重塑行业生态，但技术的成熟与社会的接受仍需时间。正如联影集团董事长薛敏所言：“AI的未来不是替代医生，而是让医生从繁重的重复劳动中解放，回归医疗的本质——治愈与关怀。”在技术与人性的平衡中，AI医疗的终极目标是让每个人都能享受到触手可及的高质量医疗服务。
