图片来源：徽声在线记者 罗雪琳 摄

10月22日，2026年《财富》中国500强论坛在成都盛大启幕。本次论坛以“焕新竞争力”为核心主题，吸引了全球近50位重量级嘉宾齐聚一堂，共同探讨企业在复杂多变的市场环境中，如何找到提升竞争力的确定路径。

在论坛期间，通用技术集团健康管理科技有限公司（以下简称通用技术健管公司）的董事长兼总经理彭佳虹，接受了徽声在线记者的独家采访。她深入分享了AI在健康筛查及癌症早期筛查领域的应用现状与未来展望。

通用技术健管公司自2023年3月8日成立以来，便作为中央直管国有重要骨干企业通用技术集团旗下的健康产业与数字科技产业专业化平台，致力于健康管理服务、企业健康解决方案以及数字健康技术的研发与应用。值得一提的是，在7月28日揭晓的2026年《财富》世界500强排行榜中，通用技术集团凭借2025年高达440.3亿美元的营收成绩，连续第九年荣登榜单，位列第361位，较上一年度跃升了138位。

近年来，AI技术在医学影像识别、体检报告深度分析以及疾病风险精准评估等领域的应用日益广泛。针对AI在癌症筛查方面的当前发展水平，彭佳虹指出，AI在从影像中识别早期癌症方面展现出显著优势，能够更迅速地捕捉到微小病变，有效降低人工阅片时可能出现的遗漏风险，但其本质仍是一种辅助工具，无法完全替代医生的专业判断。

AI筛查：从病灶识别迈向综合健康风险评估

在AI筛查技术的推进上，彭佳虹详细介绍了通用技术健管公司的两大策略。

一方面，公司积极与成熟的AI产品供应商建立合作关系，将这些先进技术融入实际健康管理服务中。“例如，我们与树坤等前沿技术方展开合作，将他们的成熟产品应用于肺部、心脏以及B超等检查领域，极大地提升了我们的服务质量和效率。”彭佳虹如是说。

另一方面，公司正致力于探索如何整合不同来源的检查结果和影像数据，并结合个人全周期的生活方式指标，进行综合健康风险评估。

彭佳虹强调，传统体检往往只是将各项检查指标单独列出，但面对一份包含众多指标的体检报告，即使是经验丰富的医生也难以迅速、全面、系统地判断一个人的主要健康风险及其等级。

“我们基于先进的数字模型，开发了一个能够全面汇总各类健康数据的系统，包括血液检测、影像检查以及生活方式等，以此构建一个全面的风险评估模型。”彭佳虹介绍道。

她进一步表示，检测与综合评估是两个截然不同的环节。过去，我们更多地关注于检测本身，而全面评估仍有巨大的发展空间。目前，公司已经成功构建了相关模型，并在持续服务客户的过程中不断积累反馈数据，以迭代优化模型。

影像AI：技术瓶颈待突破，医生把关不可或缺

彭佳虹 图片来源：徽声在线记者 罗雪琳 摄

当被问及AI是否能够重构传统体检流程时，彭佳虹认为，影像类辅助AI有望显著提升检查效率和质量，但不同检查技术的发展进度存在差异。

她以肺结节筛查和B超为例进行说明，肺结节AI辅助技术已经得到广泛应用，而B超由于具有动态成像的特点，检查过程中涉及不同的操作手法和图像变化，因此技术实现难度相对较大。

彭佳虹表示，尽管目前已经有B超AI产品问世，但相关技术仍需进一步改进和完善。她坚信，影像检查将成为AI发挥重要作用的领域之一。

除了影像识别外，AI还可以用于体检报告的综合分析。彭佳虹指出，不同总检医师对体检报告的结论可能存在差异，未来AI可以进一步整合各项检查结果和相关因素，形成更加系统的风险分层，而不是简单地将各项指标分段呈现。

然而，她强调，现阶段AI在医疗服务和体检场景中仍主要承担辅助功能。“无论是在伦理角度还是职业风险角度，全球范围内AI都只是作为辅助手段存在，最终仍需要医师的签字确认和把关。”

AI癌症筛查：仍以影像辅助为主流

针对公众普遍关注的AI癌症早筛问题，彭佳虹表示，目前行业内尚未出现完全独立于传统检查手段之外的AI癌症筛查路径。以肺癌为例，相关筛查仍然依赖于肺部CT及肺小结节识别等影像检查。

她解释说，从影像角度发现早期癌症时，AI能够更快速地识别出微小病变，降低人工阅片时可能遗漏病灶的风险。

“如果从影像角度来发现早期癌症，那么AI能够更迅速地识别到一些早期的微小病变，这些病变如果仅靠人眼观察可能会被忽略。”

彭佳虹认为，AI能够帮助提高影像类肿瘤早期发现的效率，但仍需要医生参与判断。AI识别出可疑病灶后，如何进一步评估其性质、确定后续检查和诊疗方案，仍是医疗流程中不可或缺的重要环节。

AI筛查商业化：仍需时间推进，设备与算法融合或成未来方向

在谈及中国AI筛查市场未来三至五年的增长空间时，彭佳虹表示，目前部分AI产品仍处于免费试用阶段，市场需求有待进一步明确和挖掘。她认为，AI在短期内仍将作为医疗服务的辅助工具存在，其市场发展还需要紧密结合实际应用场景和需求。

在她看来，未来值得关注的方向之一是将AI能力与医疗影像设备及相关系统进行进一步整合。

彭佳虹以CT设备和影像存档与通信系统（PACS）为例说明，目前医疗机构使用的设备和AI产品可能分别来自不同供应商，下一阶段有望推动设备、影像系统与AI技术的一体化发展。

“下一阶段应该是一体化发展，即设备、PACS和AI技术形成紧密的一体化解决方案。”她表示，公司也在积极探索将不同AI能力整合到自身的PACS能力中，以形成更加成熟、完善的产品和销售体系。