【行业研究】AI筛查技术及相关产业链分析

据每日经济新闻报道，2026年10月10日钟南山院士团队联合金域医学发布的DeepGEM 2.0，标志着AI筛查技术正经历一次关键范式转换。该模型依托“AI初筛+特定基因靶向验证”模式，可在1分钟内完成EGFR、KRAS、ALK、ROS1、TP53等12个肺癌靶点基因的预筛，覆盖当前国内肺癌获批靶向药对应的全部基因。其核心突破在于将病理图像与基因突变信息进行跨模态关联，从8000多份病理样本中学习规律，实现了“看图识基因”的推理能力。

这一技术路线的本质是多模态大模型在垂直医疗场景的落地。传统AI筛查多聚焦于单一模态的图像识别（如肺结节检测），而DeepGEM 2.0展示的是“视觉、语义、基因组”三层信息的融合推理，这代表着AI筛查正从辅助阅片工具向临床决策引擎演进。结合政策端五部门联合推动的“人工智能+医疗卫生”应用发展实施意见，明确提出到2030年基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，技术演进方向与政策导向形成了合力。

以下对AI筛查的技术、市场及核心产业链龙头企业进行系统分析：

一、技术分析

当前AI筛查技术已从早期单一的图像分类，演进为多模态数据融合的深层分析框架。以肺癌筛查为例，2026版专家共识明确提出，技术路径已整合卷积神经网络、影像组学、病理组学及多模态数据融合分析，覆盖肺结节早期精准检出、良恶性鉴别、数字病理亚型识别、驱动基因无创预测以及随访动态风险预警等全链条环节。

北京协和医院联合多中心完成的亚洲首个肺结节AI辅助良恶性鉴别临床试验中，DeepFAN模型创新性地整合了视觉Transformer（捕捉结节及周围微环境的全局特征）、细粒度3D残差网络（提取密度、分叶、毛刺等局部细节）以及图卷积网络（实现两者深度融合），基于11438枚病理确诊肺结节进行训练。

在病理筛查领域，AI技术正从辅助阅片向全切片智能分析跃迁。AI筛查技术的竞争焦点已从算法精度转向临床工作流嵌入能力。单纯的高准确率不再是壁垒，如何将AI无缝嵌入医生现有的阅片、报告、随访流程，并实现与医院信息系统（HIS/PACS）的数据互通，才是决定商业化成败的关键。多模态融合是技术演进的主线方向，但数据标注质量、跨中心泛化能力仍是制约因素。

二、市场维度

1、市场规模

根据IIM信息预测，2026年中国肿瘤早筛与分型诊断AI市场规模预计达85亿元人民币，同比增长约32%，国内肿瘤早筛AI服务总需求量约1.2亿人次。

全球维度看，2025年全球AI肿瘤早筛市场销售额约11.7亿美元，预计2032年达21.69亿美元，复合增长率9.4%。

中国市场增速显著高于全球均值，驱动力来自两个层面：（1）供给侧。AI筛查的成本优势正在被验证，DeepGEM 2.0有望将肺癌基因检测费用从万元级降至数百元区间，基层医疗机构的可及性大幅提升；（2）需求侧。肺癌居我国发病率和死亡率首位，大量地市级、县级医院缺乏NGS检测条件，AI预筛能够实现患者的初步分层分诊，减少盲目转诊和全面扫描。

2、国内政策

2025年12月，国家医保局印发《病理类医疗服务价格项目立项指南（试行）》，明确病理AI辅助诊断可作为扩展项收费，各省物价部门据此定义收费标准，首次形成了可落地的收费闭环。

2026年4月1日起，AI辅助诊断服务正式纳入国家医保乙类目录，以肺结节CT筛查为例，三级医院单次约150元，AI作为扩展项整合其中，个人实际自付仅需22.5至45元。

3、商业模式演变

行业收入模式正从“免费试用、科研合作、一次性项目建设”向软件授权与按量付费转型。

目前行业主要存在三类收费模式：一是软件系统销售或项目制采购；二是按检测量或病例量付费；三是病理科整体共建模式，采用平台化服务收费或按收益分成。部分地区的单例收费标准在75至105元之间，2026年企业正推动从单点医院部署向区域化打包式覆盖升级。

三、产业链分析

上游：数据资源与硬件设备。包括病理切片数字化设备（全自动玻片扫描仪）、医学影像设备（CT/MRI/DR）以及高质量标注数据集。AI筛查模型的能力上限，高度依赖上游数据的规模与质量。

中游：AI算法与诊断服务平台。包括病理AI、影像AI、基因组AI等算法开发企业，以及第三方医学检验机构。这是当前价值创造的核心环节，也是竞争最为激烈的赛道。

下游：临床场景与健康管理入口。包括医院、体检中心、基层医疗机构等。DeepGEM 2.0的基层赋能逻辑，本质上是打通中游算法能力与下游基层场景之间的最后一公里。

1、金域医学：AI病理数据+场景双引擎

金域医学此次与钟南山团队联合发布DeepGEM 2.0，其战略价值在于打通了数据、算法、场景的闭环。作为国内第三方医检龙头，公司拥有海量病理样本资源和覆盖全国的基层服务网络，这使其在AI病理领域具备天然的数据壁垒。

DeepGEM 2.0的落地将直接增强公司病理检测业务的附加值和客户粘性。AI赋能下的病理检测从人力密集型向算法驱动型转型，利润率有提升空间。但AI模型的临床验证周期和商业化推广节奏存在不确定性。

2、联影医疗：AI原生硬件

公司在AI筛查领域的独特优势在于全链路AI原生，从底层硬件、探头到算法实现了端到端的AI赋能，贯穿从探头激活到输出报告的全过程。计划推出的新一代智能悬吊DR及三维乳腺影像系统，通过AI影像能力进一步提升乳腺筛查效率。

联影医疗2025年实现营收138亿元、同比增长33.98%，归母净利润18.69亿元、同比增长48.14%。AI能力内嵌于硬件产品中，形成设备+算法一体化交付模式，在高端医疗装备国产替代浪潮中具备差异化竞争力。但高端影像设备的采购周期受医院预算和招投标节奏影响较大。

3、美年健康：AI筛查的C端流量入口

美年健康2025年全年营收103.6亿元，其中AI相关业务收入3.71亿元，同比大增71.89%，涵盖心肺联筛、AI-MDT报告、肺结宁、数智云胶片、眼底AI、脑睿佳等核心产品。截至2025年底，旗下550余家体检中心上线肺结节AI辅助诊断模块。

美年健康的核心价值不在于AI算法本身，而在于其掌握的海量C端体检流量和健康数据入口。AI产品能够以极低的边际成本嵌入既有体检流程，AI相关收入增速（71.89%）远超传统体检业务，商业模式的可扩展性强。但传统体检业务受宏观消费环境影响较大，AI业务的绝对收入体量尚小。

4、鹰瞳科技：视网膜AI

鹰瞳科技2025年实现营收1.73亿元，同比增长10.8%，净亏损同比收窄90.2%。其中视网膜检测AI产品线收入1.21亿元，同比增长7.2%，是公司的现金牛业务；近视防控产品线收入4390万元，同比增长55.7%，成为新的增长极。

公司亏损大幅收窄，商业化能力持续改善。视网膜AI筛查具有无创、快速、可大规模复制的特点，在基层慢病筛查场景中具备独特优势。目前收入体量较小，单一产品线依赖度较高，盈利拐点尚未完全确认。

5、润达医疗：医学实验室的AI操作系统

润达医疗基于数据基座CDx打造了“良医”医疗智能体和“晓慧”健康智能体，前者涵盖病情分析、病历生成、患者管理、病例质控等八大功能模块，后者聚焦C端健康管理。公司已携手华为、华鲲振宇发布智慧医院AI一体机全场景解决方案，推动AI能力向基层医院下沉。

润达医疗定位是AI能力的分发管道，将检验数据入口与AI应用层对接，在医院智慧化改造的大趋势下具备平台化价值。但AI新业务尚处于投入期，对短期利润贡献有限。

6、万孚生物：以投资布局构建AI病理生态

万孚生物通过参股和产业基金布局了三家AI应用公司。其中赛维森医疗于2025年获得国内首张宫颈细胞学AI辅助诊断三类医疗器械注册证，产品已落地国内外百余家医疗机构。

公司自身打造的“万孚智检”AI平台已在出凝血疾病、肿瘤、妇幼疾病、急危重症等多个场景落地。以内生+外延双轮驱动构建AI医疗生态圈，三类证的获取是AI病理商业化的重要里程碑。参股模式下的业务协同效应需要时间验证，投资收益的波动性较大。

7、华大基因：基因组学与AI融合

华大基因将基因组学、转录组学与大语言模型结合，设计了高精度早产风险预测模型；基于粪便DNA甲基化的结直肠癌筛查产品累计检测已超过235万例。公司预计2025年实现营收36亿至39亿元，亏损较2024年大幅收窄。

华大基因的差异化在于基因数据+AI的交叉能力，在肿瘤早筛和遗传病辅助诊断领域具备独特的数据壁垒。公司仍处于亏损状态，终端服务及产品价格持续下降，盈利改善的持续性需要观察。

四、核心风险提示

AI筛查行业正处于政策红利释放与技术成熟度提升的共振期。医保支付的实质性突破为行业注入了确定性的收入预期，但价格锚定效应也意味着企业必须在规模化中求利润。

1、数据合规与隐私保护。医疗AI的数据合规是首要法律难题。部分机构未经患者同意即收集数据用于模型训练，违反“告知-同意”核心原则；数据脱敏不彻底、存储防护薄弱，易引发黑客攻击和内部信息泄露。训练数据的结构性偏差和样本不均衡还可能导致算法歧视，进一步放大了合规风险。

2、算法泛化能力不足。跨中心、跨设备、跨人群的算法泛化能力仍是行业普遍短板。AI模型在单一中心验证时表现优异，但在真实临床环境中的表现往往显著下降。NMPA已明确要求“制定算法透明度要求和模型验证规范，加强模型算法、数据资源、基础设施、应用系统等安全性合规性”。

3、支付机制的可持续性。虽然医保支付通道已经打开，但单例收费75至160元的水平能否支撑企业的研发投入和运营成本，仍需观察。癌症早筛领域的费用问题更为突出，行业人士呼吁尽快推动早筛项目纳入医保目录，探索按疗效付费模式，例如早筛降低治疗费用后返还部分筛查成本。

4、竞争格局分散。AI筛查行业目前仍处于百舸争流阶段，尚未形成清晰的寡头格局。上游核心元器件占行业总成本的42%，但国产化替代正在加速，2025年中国企业在医疗AI芯片领域的自给率已突破29%，较2022年提升12个百分点。中游算法开发企业数量众多，但真正获得三类证并实现规模化收入的企业仍然有限。

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