夜雨聆风
AI影像软件“内卷”严重?差异化竞争的2个方向,脱颖而出
出品：医洲(ID:MedicalContinent)
作者：医洲团队
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当AI医学影像产品扎堆获批遍地开花，当价格战从暗涌到明面，这个曾经被誉为“医疗AI皇冠上的明珠”的赛道，正经历着从蓝海到红海的残酷蜕变。
01 内卷困局：从技术狂欢到同质化泥潭
回望AI医学影像行业走过的十年，我作为一名在智慧医疗影像领域深耕的从业者，目睹了这个行业从萌芽、爆发到如今深陷同质化竞争的完整周期。
根据中商产业研究院的数据，2024年中国人工智能+医疗影像行业市场规模为76亿元，同比增长109.94%。预测显示，2025年中国AI医学影像市场规模将超150亿元，2026年将达235.7亿元。
数字背后，却是残酷的现实。
单单截至2024年6月，获得NMPA三类医疗器械注册证AI医学影像产品，主要覆盖心血管疾病、肺部疾病、脑血管疾病、骨科检查、眼底疾病、乳腺疾病等领域。
其中，心血管疾病27款，占比29.3%；肺部疾病24款，占比26.1%。深睿医疗、数坤科技各有13款AI医学影像产品获得NMPA三类证，推想医疗8款，联影智能7款。
这种“扎堆”现象导致了严重的同质化竞争。设备厂商如联影医疗和万东医疗依托硬件优势构建“设备+AI”一体化生态；纯AI企业如推想科技和深瞳科技以算法为核心提供订阅服务；互联网巨头如腾讯觅影、百度灵医整合大数据布局C端+B端双线模式。
然而，商业模式却面临严峻挑战。曾经被寄予厚望的“按例收费”模式被证明是难以落地的伪命题，多数产品最终沦为按套销售的系统工具，且作为二类医疗器械，其售价仅维持在几万元至十几万元区间。
伴随市场竞争的白热化，部分企业甚至以免费模式抢占市场，进一步加剧了商业模式的崩塌。
02 技术瓶颈：单点突破难以满足临床全流程需求
传统影像AI多采用针对单一部位、单一病种的专用模型，如肺结节、眼底病变检测等。这种“窄AI”范式存在固有缺陷：研发成本高、泛化能力差，模型在不同医院、不同设备间的表现可能大幅下滑。
更重要的是，它加剧了“数据孤岛”。每个厂商的模型都是封闭的“黑箱”，其训练和优化依赖私有数据，难以跨机构协作与持续进化。
中国科学院杭州医学研究所的石磊教授指出，临床需要的并非针对单一病灶的孤立识别，而是对特定解剖区域进行整体评估的服务。
然而，现实却是市场上充斥着肺结节软件、脑梗死软件等聚焦单病种、单征象的碎片化工具。这种单点突破的研发路径与影像科医生需要全面阅读影像、综合分析、发出完整报告的服务模式和工作链条相去甚远。
数据显示，2025年医学影像AI阅片时间较人工缩短53%，病灶检出率提升17.6%，召回和活检的阳性预测值分别高出18.3%和9.3%。
但这些效率提升往往局限于特定场景，未能深度融入诊疗全流程。一、二级医院中近半数医生已使用AI临床决策支持系统，11-15年工作年限的医生使用率高达72.7%，但场景化AI工具仍被视为可有可无的“外挂”工具，而非必需品。
03 支付困境：价值与收费通道的断裂
中国缺乏类似美国那样的、为AI辅助诊断单独设立的医保支付代码体系。医院采购AI软件，无法通过医疗服务项目向患者或医保收费，只能将其成本摊销在检查费中或动用医院自身的信息化预算。
这使得采购行为变成纯粹的成本中心。当预算紧张时，价格高昂的专用软件自然成为首先被削减的对象。
数据显示，3000家医院中仅3%愿意为影像AI产品付费，部分企业产品进驻300家医院后，因无收费代码被迫免费开放，最终因现金流断裂陷入经营危机。
产品价值与支付通道的断裂，使得任何按例收费或高额授权的设想都沦为空中楼阁。
04 突破口一：从“单点工具”到“全流程智能体”
2026年医疗AI影像的核心技术突破，集中体现在多模态大模型的规模化应用，彻底打破了传统AI“单模态依赖”“泛化能力弱”的技术瓶颈，构建起“影像-文本-临床数据”协同分析的全新范式。
联影智能于2025年推出的元智医疗多模态大模型，成为行业技术革新的标杆。该模型以五大核心架构构建技术基座，其中影像大模型依托数千万级医疗影像训练数据与数十万级精细标注，300余项影像分割任务准确率超95%。
其创新的多模态融合能力实现了“看、听、想、读”的协同赋能，例如通过文本大模型就可以注入医学专业知识；视觉大模型支持4D建模等全场景视觉需求，为临床提供更丰富的分析维度。
这种技术架构的革新，核心在于通过跨模态数据关联，建立病灶间的全局视野，弥补了传统AI“见木不见林”的短板。
NVIDIA最新发布的《2026年医疗健康与生命科学AI现状报告》显示，行业对自主决策系统的接受度远超预期：47%的受访者表示所在组织已经在使用或正在评估AI智能体，其中22%已实际部署，另有19%计划一年内部署。
智能体应用场景中，医疗技术板块的知识管理用例占比47%，文献综述40%。这表明AI正在从被动工具向主动协作者转变。
临床全流程智能体的三大特征
第一，从“病灶识别”到“路径级诊断”
影禾医脉联合四川大学华西医院、华为医疗团发布的“河图计划”核心成果——胸部CT路径级辅助诊断AI工具，实现了从“单病种、单病变”到“单部位多病种”的跨越。
该工具通过覆盖病变部位多病种的方式，从“路径级辅助诊断”入手，核心上解决了过往医学影像产品与临床需求错配的局面。
一次胸部平扫，同时检出包括肺结节、肺炎、肋骨骨折、食管裂孔疝等31种常见病变；并且，可以实现自动生成结构化报告，在检出病变的同时，标示其精确位置、形态特征、严重程度等，极大助力医生阅片。
第二，从“影像分析”到“诊疗决策支持”
未来的医疗AI不仅能看片子，还能独立撰写诊断报告。这种多模态报告生成模型，能够融合CT影像、血液生化指标及病人的主诉信息，输出一份结构完整、逻辑清晰的诊断报告。
为了杜绝AI可能产生的“医疗幻觉”，CVPR 2026年的研究热点是“证据根基”。该技术要求AI生成的每一句诊断结论，都必须在原始影像上精确框出对应的病灶区域作为证据，让AI的诊断过程变得透明、可追溯。
第三，从“辅助工具”到“主动协作者”
AI系统将逐步承担医疗机构50%以上的病历结构化、影像初筛、用药推荐等标准化工作，释放医生生产力聚焦复杂病例和人文关怀。
基于生成式AI构建的“虚拟标准化病人”系统可模拟上万种临床场景，实现住院医师的个性化培训。
05 突破口二：从“辅助诊断”到“预后预测”
2026年正在进行的一个重大概念转变，是从将影像作为纯粹的诊断工具，转向将其作为预后和预测资源。
影像组学和机器学习方法从扫描图像中提取肉眼不可见、但与疾病行为相关的量化模式。这些技术已在肿瘤学中探索，用于预测治疗反应、复发风险和可能的生存轨迹。
在心血管医学中，影像生物标志物被用于评估哪些斑块最有可能破裂，以及哪些患者有进展为心力衰竭的风险。
影像不再仅仅显示疾病今天的样子，而是开始为临床医生提供它明天可能如何演变的线索。
这一转变与精准医疗的理念紧密契合。预后影像支持基于风险分层的治疗规划，帮助医生使治疗方案与每位患者的生物特征相匹配。
随着这些工具在2026年走向成熟，预计将有更多影像报告在传统描述性发现之外，包含量化指标和预测性见解。
预后预测的三大应用场景
第一，肿瘤疗效预测与个性化治疗
在肿瘤免疫治疗中，AI通过分析治疗前后CT影像的纹理变化，可早期预测疗效响应，准确率超85%，帮助医生及时调整治疗方案。
多模态融合技术在复杂疾病的诊断中表现出色，如肿瘤的精准定位和分期。未来，多模态影像融合技术将进一步发展，结合更多类型的影像数据和临床信息，提供更精准的诊断结果。
第二，心血管疾病风险分层
AI辅助冠脉CTA分析，评估冠脉狭窄和血流储备分数，将成为心血管疾病诊断的重要手段。
通过影像生物标志物评估斑块稳定性，预测哪些患者有进展为心力衰竭的风险，实现从“诊断”到“预防”的跨越。
第三，神经系统疾病早期预警
AI医学影像在脑卒中、脑肿瘤等神经系统疾病的快速诊断和治疗规划中具有广阔应用前景。
在神经退行性疾病中，AI辅助的脑PET量化分析有助于早期诊断阿尔茨海默病、帕金森病，并监测疾病进展。
06 技术前沿：三维分割与可追溯诊断
在医学影像分割领域，SAM已成为过去式，研究前沿已转向更具挑战性的3D Volumetric SAM。针对CT和MRI等3D数据，核心难点在于如何保证三维空间内分割的一致性，并精准识别如早期肿瘤般的极小病灶。
结合交互式分割技术，即医生仅需在病灶上点击，AI便能自动完成精准分割，这被视作最贴近临床实际需求的应用场景，能极大提升医生的诊断效率。
未来的医疗AI不仅能看片子，还能独立撰写诊断报告。这种多模态报告生成模型，能够融合CT影像、血液生化指标及病人的主诉信息，输出一份结构完整、逻辑清晰的诊断报告。
为了杜绝AI可能产生的“医疗幻觉”，CVPR 2026年的研究热点是“证据根基”。该技术要求AI生成的每一句诊断结论，都必须在原始影像上精确框出对应的病灶区域作为证据，让AI的诊断过程变得透明、可追溯。
07 产业生态：从产品竞争到生态协同
2025年，医学影像AI领域正在进入新的变革时代。“创新产品实现引领-创新数据保障研发-创新联盟协同发展”的机制正在形成。
会上发布的多项重磅成果，均在向外界表明：医学影像AI领域正在进入新的变革时代。
高质量医学影像语料库的构建
以往医学影像数据面临多重问题：一方面，行业缺乏标准化高质量训练集。尽管医学影像数据量多，但是大多数数据来源不明，而要想从头部医院获取高质量数据仍旧面临一定挑战。
此外，医学影像数据可能面临病种较为单一、部分疾病的数据量严重不足等情况。另一方面，行业欠缺统一的数据训练集标准。各家企业采用的数据训练集标准多样，十分不利于行业间的交流。
“高质量医学影像语料库”正式发布。行业有望借助该语料库，加快创新医学影像AI模型的打造。
目前，该语料库围绕“规模、多样性、质量、合规”等四大核心维度，构建起了高覆盖、高可用、高可信、高安全的数据体系，以进一步强化AI模型的泛化能力与鲁棒性。
在数据规模方面，语料库具备超千万例数据，覆盖全病种多模态。截至2025年8月4日，语料库总影像数达12116964例，汇聚多地区、多品牌机型的全病种数据，并覆盖CT、MR、DR、PET/MR等主流影像模态，囊括胸部、头颅、腹部、脊柱等11大身体主要部位，可满足不同疾病领域的AI研发需求。
08 政策驱动：从“技术试点”到“规模化落地”
2025年作为“十五五”规划开局关键年，AI医疗行业迎来从“技术试点”向“规模化落地”的决定性转型。
政策层面，顶层设计日趋完善，监管从“观望限制”转向“规范赋能”。2025年11月，五部门联合发布相关实施意见，明确2027年建成一批高质量数据集与智能体应用，2030年基层智能辅助基本全覆盖；2026年底前，二级以上医院AI辅助诊疗系统覆盖率不低于70%，三级医院核心科室全覆盖。
2024年发布的应用场景指引，明确84个细分场景，形成完整政策体系。
国家医保局首次将AI辅助诊断纳入立项指南，五部门明确8大应用场景、24项具体举措，推动AI影像从“院内试点”走向“规模化普及”。
截至2025年4月，国内排名前100的医院中98家已完成大模型部署，33家医院研发出55个垂类大模型，形成“通用模型理解需求+专用工具解决场景问题”的“通专融合”发展格局。
09 未来展望：人机共融的新时代
AI正在深刻改写医学影像学科的发展图景。从放射到超声、核医学，从辅助诊断到全程管理，从技术工具到生态重构，AI带来了前所未有的机遇与挑战。
我们应主动拥抱变革，以开放协作的姿态推动技术创新、标准共建与人才培养，凝聚行业智慧，共创智能时代医学影像学科高质量发展的新篇章。
未来3-5年，AI医疗将进入高质量、规模化、规范化发展新阶段，呈现四大趋势。
趋势一：政策持续完善，监管细化审批、数据安全规范，扩大医保支付范围，2027年将形成四级智能诊疗平台。
趋势二：技术向精准化、可解释化、普惠化发展，专科大模型提升精度，多模态推动个性化医疗，AI向基层深度下沉。
趋势三：应用场景拓展，形成全产业链生态，AgenticAI进入实战，推动AI从“被动工具”向“主动协作者”转变。
趋势四：商业化路径清晰，盈利模式多元化，预计2030年中国市场规模突破3000亿元，形成成熟商业生态。
10 差异化竞争的本质是价值创造
AI医学影像行业的内卷困局既是挑战，更是机遇。当同质化竞争将行业拖入价格战的泥潭时，真正的破局之道不在于更低的价格、更多的功能堆砌，而在于更深的价值创造。
从“单点工具”到“全流程智能体”，本质上是将AI从医生的“外挂工具”转变为“临床伙伴”，深度融入诊疗全流程，实现从影像采集、处理、分析到报告生成、治疗规划、预后预测的全链条智能化。
从“辅助诊断”到“预后预测”，则是将AI的价值从“事后分析”延伸到“事前预警”，从“描述现状”升级到“预测未来”，真正实现从“治病”到“防病”的医疗理念转变。
这两个差异化方向，不仅代表了技术的演进路径，更体现了医疗AI从“效率工具”向“价值创造者”的角色转变。在医疗资源日益紧张、人口老龄化加剧的背景下，这样的转变不仅是商业上的必然选择，更是社会责任的历史担当。
未来已来，唯变不变。在AI医学影像这条赛道上，那些能够跳出同质化竞争、真正创造临床价值的玩家，终将在洗牌中脱颖而出，引领行业走向更加智能、更加人性化的医疗新时代。
参考资料：
1、中商产业研究院，《2025年中国AI医学影像行业市场前景预测研究报告》，2025年3月
2、智研产业研究院，《2025-2031年中国人工智能+医疗影像行业市场竞争现状及发展趋势研判报告》，2025年9月
3、一心一医智能科技，《2025年AI医疗行业深度洞察：技术落地、现状痛点与未来趋势》，2026年3月
（正文结束）
封面图片由AI生成
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