徽声在线7月20日讯（记者 李明轩 张思瑶）“随着2026年进入下半程，AI技术在应用层面的创新机遇正加速显现。无论是能精准解决垂直领域痛点的AI智能体，还是承载未来想象的人形机器人具身智能，都将催生超出预期的经济价值与社会变革。”在2026年世界人工智能大会（WAIC）联影智能主办的“智能伙伴，共建未来元医院”分论坛上，易方达资本医疗健康投资部负责人陈宇峰作出上述判断。他特别强调，在所有应用场景中，医疗AI因其解决行业痛点的独特价值，将成为长期投入的核心赛道。

这一资本端的积极预判，正与医疗行业内部的结构性变革形成共振——医疗AI的竞争维度已从单病种诊断工具的同质化竞争，升级为覆盖数据治理、临床流程优化与全院级部署的体系化能力比拼。WAIC期间，来自三甲医院、顶尖高校、创新企业及投资机构的代表，围绕技术落地的路径选择、现实障碍与突破策略展开深度对话。

单点突破模式遭遇瓶颈，行业进入“全栈能力”时代

过去十年间，医疗AI发展呈现明显的“工具化”特征：从医学影像辅助诊断到电子病历自动生成，技术落地多聚焦于单一环节的效率提升。然而，医疗体系面临的质量管控、成本控制、资源分配等系统性挑战，仅靠局部优化难以根本解决。AI技术正从“辅助工具”向“体系变革者”的角色转型。

中金公司生物医药首席分析师王磊从投资视角揭示行业痛点：当前存在两类典型“无效创新”：一是“技术秀场”型产品，开发团队缺乏临床洞察，产品设计脱离真实诊疗场景，导致“叫好不叫座”；二是“单证突击”型企业，凭借偶然技术突破获取资质，但缺乏持续迭代能力，只能通过价格战扰乱市场。他指出，真正具备长期价值的医疗AI企业需具备三大特征：以临床需求为核心的产品设计、覆盖软硬件的全链条工程能力，以及数据-算法-场景闭环的全栈技术体系。

陈宇峰持类似观点：“未来三年，单纯提供单点工具的企业将面临严峻挑战，能够穿越行业周期的必将是具备完整临床场景覆盖、强合规能力、广泛生态连接的平台型企业。”这一判断在产业实践中已现端倪——多家头部企业正加速布局医院级AI解决方案。

联影智能在WAIC期间发布的“元医院”战略颇具代表性：通过融合多模态大模型、医疗智能体与数字孪生技术，构建超越物理空间限制的智能化医院运营模式。该方案旨在破解医疗资源分布不均、诊疗效率低下等核心难题，目前已进入实质性落地阶段。

据披露，联影智能正联合复旦大学附属中山医院推进国家人工智能医疗应用中试基地建设，将以该平台为试验田打造“元医院”示范样本。这种“产学研医”深度融合的模式，为技术转化提供了新范式。

联影智能首席运营官周志伟向记者透露，“元医院”实施采用“双轨推进”策略：横向按科室分步部署，纵向围绕典型场景深度优化。更重要的是，方案拒绝“一刀切”式复制，而是通过FDE（现场部署工程）模式，与每家合作医院共同开发基于自有数据的专属智能体。公司提供的核心支持包括大模型底座、智能体开发平台及共创方法论，确保解决方案既包含行业顶尖经验，又深度适配本地工作流程。

数据治理成关键战役：从“规模积累”到“质量革命”

体系化竞争的基石在于数据能力建设。医疗AI的落地效果，最终取决于模型对临床场景的理解深度，而这正是通用大模型与医疗专业AI的分水岭所在。

联影智能数据科学负责人林浩以影像AI为例指出：通用大模型难以基于单张影像作出可靠诊断，因为临床决策需要综合患者病史、检查记录、生理指标等多维度信息。此外，医学影像具有天然的三维特性，且高质量标注数据在公开领域极为稀缺，这成为模型训练的重大障碍。“我们测算显示，要训练出具备临床价值的影像模型，需要覆盖至少50万例标注数据，且要保证数据分布的均衡性。”

数据质量管理的复杂性远超预期。清华大学医学院院长黄晓明在论坛上分享的案例引发关注：其团队使用某三甲医院真实数据训练AI模型时，初期效果反而劣于模拟数据。“真实世界数据存在大量噪声和偏差，未经清洗直接使用会导致模型‘学坏’。”他强调，医疗数据治理需要建立从采集、标注到清洗的全流程质量管控体系。

这一观点得到库帕思科技董事长吴建平的呼应：“医疗AI需要的是‘AI Ready’数据，而非简单追求规模。当前医院信息系统主要记录结果数据，但临床决策依赖的过程数据严重缺失。比如，医生需要了解患者症状的发展轨迹，而不仅是某一时刻的检查结果。”他警告行业警惕“数据大”陷阱：“盲目追求数据量可能导致模型复杂度激增，反而降低实际效能。”

中山大学附属肿瘤医院信息中心主任王建军从基础设施角度补充挑战：DeepSeek等通用大模型的出现，对医院算力资源提出全新要求。“我们原计划三年完成的算力升级，现在需要压缩到一年内实施。”他建议，医院应建立分层算力架构：核心业务使用本地高性能计算集群，常规分析采用云端资源，并通过智能调度系统实现动态分配。“这种弹性架构既能控制成本，又能应对未来AI应用的爆发式增长。”

（徽声在线记者 李明轩 张思瑶）