醫學影像數據大爆炸：一脈陽光如何用「數據煉金術」重塑醫療未來？
引言：医学影像的黄金十年与数据革命
过去十年，中国医学影像行业经历了数字化到智能化的飞跃，堪称“黄金十年”。在分级诊疗政策的推动下，人工智能（AI）技术突飞猛进，医疗数据资产化进程加速，医学影像行业的发展驱动力正从设备转向数据。一脉阳光（02522）创新性地将“影像医联体服务”、“医学影像数据”和“医学影像AI基座大模型”三者融为一体，不仅成为区域医疗资源均衡化的重要力量，更凭借高质量的数据资产，构筑了难以复制的商业壁垒。
2025年3月7日，一脉阳光正式纳入港股通标的，这不仅意味着其流通性和交易量得到保障，更标志着资本市场对其商业价值的重新评估。市场关注的焦点已不再局限于传统的医疗服务收入，而是转向数据资产与AI技术的协同效应。作为中国最大的第三方医学影像检查服务机构（截至2024年中已拥有105家影像中心），一脉阳光每日新增2-3万例标准化影像数据。叠加数据资产化政策的红利，正推动该公司从“专业技术服务商”向“数据资产运营商”转型。
一、医联体服务+AI技术：破解分级诊疗难题的区域枢纽
区域影像共享中心：让基层医院“看得清、看得准”
分级诊疗是国家医改的核心目标之一，但基层医疗机构长期面临“缺设备、缺人才、缺能力”的困境，影像诊断尤其薄弱。一脉阳光通过建设医学影像区域共享中心和专科医联体，将三甲医院的影像诊断能力“下沉”至县、乡。
一脉阳光的模式实现了横向互联和纵向赋能：它打通了区域内各级医院的影像数据，基层医院只需完成扫描，疑难病例便可实时上传至共享中心或医联体内上级医院，由专家进行会诊，从而实现“基层检查、上级诊断”。此外，AI集成平台的辅助诊断系统还可以对基层影像进行初步筛选，自动标注病灶、生成结构化报告，降低基层首诊的误诊率。
这一模式与国家政策高度契合。2024年11月，国家卫生健康委等7部门发布指导意见，要求到2025年底，各紧密型医联体实现医联体内医疗机构间全部项目互认，到2030年，基本实现常见检查检验结果跨区域、跨医疗机构共享互认。同年11月，国家医保局印发《放射检查类医疗服务价格项目立项指南（试行）》，将数字影像处理、上传与云存储纳入放射检查的价格构成。2025年2月，国家医保局发布《“医保影像云索引”方案》，旨在推动检查结果互认、减少重复医疗支出。一脉阳光的模式是医保控费与资源优化的双赢实践。影像数据和检查结果的互联互通互认需要区域医疗信息平台的支撑，而第三方医学影像的服务模式可以通过合作共建区域共享影像中心、提供远程诊断服务等方式，切入公立医院资源整合进程，形成“公私互补”的格局。预计到2030年，中国医学影像市场规模将超过六千亿元，政策驱动下，第三方影像机构也将从“补充角色”转型为“医疗生态关键节点”，成为数据共享网络的核心参与者。AI科研产出、5G远程影像、区块链存证等技术将成为行业竞争的门槛，头部企业的优势将进一步凸显。
影像专科医联体：从“单点突破”到“生态协同”
一脉阳光进一步深化布局，联合地区市一级三甲医院，打造地区市-县-乡影像专科医联体，形成了“技术输出+人才培养+科研反哺”的闭环：
技术及规范标准化： 针对运营过程中发现影像检查部位名称无序多样的现象，一脉阳光于2021年1月启动《医学影像检查项目名称及编码标准》的制定工作，并通过人民卫生出版社下属人卫研究院组织专家组进行修订审核，最终于2024年正式发布并在集团内全面推行。在统一的影像采集与质控标准下，最大限度地确保基层数据质量，满足AI训练的需求。
人才孵化： 一脉阳光通过远程培训与实操带教，为基层培养了大量影像技师。在数据规范化采集的基础上，集团自有医生专家团队在日常工作中将数据标注工作形成固定动作，为影像智能化打下高质量的数据基础，同时也对数字革命时代影像技师、影像医生的专业化工作提出了更精细的要求。
科研反哺： 医联体内部的数据共享机制，为AI模型的迭代提供真实世界数据（RWD），形成“临床-技术-数据”的正向循环。中信证券报告指出，这种模式“通过生态协同降低AI落地门槛，是医疗影像行业规模化扩张的关键路径”。
二、AI+生态：从医学影像基座大模型到产业联动，构建开放护城河
医学影像基座大模型：为垂类AI产品训练提供“基座动能”
2025年1月10日，一脉阳光孵化的人工智能企业影禾医脉正式发布全球首个全模态全流程医学影像基座大模型，引领医学影像AI行业进入2.0时代。这相当于“为医学影像人工智能行业打造了一套基础标准化的AI产品开发平台”。该医学影像基座大模型的核心竞争力源于一脉阳光千万例高质量的标准化结构化影像标注数据。模型通过预训练覆盖全身200+常见病种，具备极强的全模态泛化能力。与传统单病种AI工具开发模式相比，其AI工具产出的思路另辟蹊径：在具备通用能力的基座模型上，进一步开放数据生态，向第三方开发者提供API接口，医疗机构可基于该模型快速开发专科应用。
基于统一标准的检查部位编码，一脉阳光目前已联合华西医院、天坛医院等顶级三甲专家团队，针对性地开发L1路径级垂类工具（如肺部+CT、颅脑+MRI）。在这种AI设计思路下，所需的数据需求量减少60%，算力成本降低50%。这意味着在这个“根模型”的基础上，只需喂入少量的数据和算力，就可以提炼出医疗诊断级别的实用AI单元（AI Unit），实现快速投产。
下一步，数据飞轮将实现生态协同增效。基层医院通过API调用“克隆医生”（“专家级”AI工具），实现三甲医院水平的病灶识别与报告生成，从而达到降本增效的目的。此外，随着更多拥有使用场景的医疗机构和科研机构接入，基座模型开放的接口也将持续提升算法精度，形成“模型优化-数据回流-商业变现”的闭环，进一步巩固技术壁垒。
这一布局与中信证券提出的“大模型将重塑医疗影像价值链”的观点不谋而合——基座模型将极大地降低AI开发成本，而生态伙伴的接入将进一步巩固一脉阳光的行业枢纽地位。
产业联动：技术巨头+顶级医院的“黄金三角”
一脉阳光的数据生态版图远不止于此。
一脉阳光+讯飞医疗： 通过一脉阳光的重资产投资经验与讯飞的智医系统相结合，以硬件+软件的形式推进业务覆盖版图的扩张，并在双方自有业务的基础上进行产品整合，互为渠道、互成销售。后续，结合讯飞领先的医疗垂类认知大模型以及影禾医脉的医学影像基座大模型，共同构建医学影像诊断环境的诊前、诊中、诊后全周期场景的AI应用。
一脉阳光+华为云： 基于“医学影像+云计算+数据服务”领域进行合作，利用各自领域的优势，共同开拓市场，实现联营联运，提升智慧影像AI的使用场景覆盖。双方将持续布局，协同“云、网、边、端、平台”一体，激发医疗数据潜力，支撑医学影像迈向全新发展格局，推动医学影像服务数字化的演进。
一脉阳光+华西： 一脉阳光作为西南重大产业化项目引进，成为华西创新生态合作伙伴。后续，双方拟在医疗人工智能、医学影像产业链服务、医学影像成果转化项目等方面开展全面合作，依托一脉阳光在医学影像领域的优势资源，共同打造医学影像产业集群，联合训练罕见病专项模型，推动武侯区医疗人工智能、医学影像产业集聚发展。
一脉阳光+联仁健康： 探索创新合法合规的技术合作和产品共建，从医疗人工智能产品和解决方案入手，赋能医学影像领域的数据资产管理、数据共享、AI科研人工智能孵化及AI产品运营四大方向进行专项研究，推进数据增值服务，加速业务模式创新，拓展营销新业态。
这种“技术+临床+产业”的三角协同，不仅加速了AI产品的商业化落地，更让一脉阳光以影像为纽带，成为医学人工智能新质生产力的关键节点。
三、医学影像数据价值发挥：从数据沉淀到AI时代的业务发展引擎
高质量数据：AI时代的“石油”与“货币”
一脉阳光十年间累计清洗、整理、去隐私化并标准化了数千万例医学影像图像，形成了中国境内单一机构数据体量最大、数据累计增速最快、人群覆盖面积最广、病种最全的医学影像数据库之一。作为高质量影像数据的生产者和管理者，拥有当前存量并且不断增加的基数数据，为后续商业价值的跃升持续蓄能。
效能叠加： 通过“线下服务+线上数据”驱动，一脉阳光实体影像中心在使用其AI服务的同时，持续贡献标注数据，形成“越用越智能”的增强回路。同时，随着影像中心网络扩张带来的高质量数据生产基池扩宽，也进一步保证了“高质量数据-AI智能训练”间的循环。
利润转化： 近期，首都医科大学宣武医院宣布与北京国际大数据交易所合作，成功完成了北京市首笔公立医院数据交易。2024年1月，国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，其中明确提到选取医疗健康等12个领域，推动发挥数据要素乘数效应，释放数据要素价值。数据可直接授权药企用于新药研发（如肿瘤疗效评估），或向AI公司收取模型训练费用。此次宣武医院通过北数所将该数据集进行评估和数据资产登记并完成了首笔医疗数据交易，迈出了数据驱动医疗创新、推动高质量发展的崭新一步，也为一脉阳光等具有可观高质量数据的机构将数据转化为数据资产提供了现实意义的参考路径。此前，一脉阳光也在江西获得数据资产登记证书。据行业人士分析，数据资产毛利率超70%，将成为高利润增长极。但同样重要的是，作为中国医学影像服务的领头企业，在数据带来的利润转化之下，一脉阳光如何通过数据流通为健康中国注入新动能，将数据资产与实体研发紧密结合，打造影像数据健康产业的活水。
国家医保局发布的《医保影像云索引》政策明确要求建立统一影像数据目录，一脉阳光的标准化数据库成为天然适配者。
AI+医疗时代下，数据护城河与医学影像服务行业终局思考
一脉阳光的商业逻辑清晰地展现了数据时代的竞争法则——早期重投入构建数据资产，中期通过生态扩张放大网络效应，后期以数据复用实现边际成本递减。
通过构建从自有影像中心网络到AI大模型应用的全链路闭环生态体系，一脉阳光率先打通了医学影像AI商业化落地的核心路径。其价值逻辑在于将物理层的高质量数据生产入口、技术层的模型训练与应用层的场景落地深度融合，形成自循环的增强回路。在物理层，覆盖全国的影像中心网络既是获取海量影像数据的天然入口，也是AI产品落地的终端场景，这种“数据-场景一体化”结构解决了医疗AI行业长期面临的数据孤岛与应用场景割裂的痛点。在数据层，依托标准化影像设备与统一质控体系形成的高质量结构化数据，为训练具备临床实用性的医学影像基座大模型提供了燃料。这种经过严格质量控制的专病数据集相比开源数据具有更高的标注精度与临床一致性，能够突破传统AI模型因数据噪声导致的泛化能力瓶颈。在技术层，基于真实场景数据持续迭代的基座大模型通过自适应学习机制不断优化诊断精度，反哺影像中心的智能阅片系统、辅助诊断工具等应用模块，形成“数据喂养模型-模型优化服务-服务产生新数据”的增强闭环。这种生态闭环对一脉阳光的战略价值体现在三重维度：首先，通过数据资产化设想激活影像数据的潜在价值，将原本沉淀在检查存储环境中的数据转化为驱动AI进化的战略资源；其次，在运营层面实现诊断效率的指数级提升，AI预筛机制可缩短常规病例阅片时间，使影像医生能够聚焦复杂病例，同时降低基层机构对高端人才的依赖；更重要的是，构建起AI赋能分级诊疗的基础设施，使基层医院具备三甲级的影像诊断能力。这种“技术平权”效应将重构医疗资源配置格局，而一脉阳光凭借生态闭环中持续强化的数据壁垒与场景掌控力，正在确立医学影像AI商业化的范式标准。
一脉阳光的终局目标不仅是医疗服务提供商，更是医疗影像数据的“新基建”。其三大战略支点已清晰：数据基池，通过医学影像服务网络和专业能力加工持续扩大高质量数据规模；生态引领，医学影像基座大模型泛化能力+工具转化吸引机构接入，形成垂类工具产出标准，主导AI工具开发与分发；政策红利，紧跟《”数据要素×”三年行动计划》，成为医疗数据确权与流通的首批受益者。
未来，随着医疗数据确权、流通机制的完善，一脉阳光或将从“专业技术服务商”进化为“数据资产运营商”，真正成为医学影像行业的“基础设施”，而这正是其在数据时代最大的先发优势。相信在政策红利、技术迭代与资本助推下，一脉阳光“三位一体”的模式正在数据时代书写医学影像行业的终极答案——谁掌握数据，谁定义未来。
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