近日，在uAInnovation2025联影创新大会上，中山大学肿瘤防治中心副院长孙颖说，她所在的医院要求影像报告要在48小时内出来，有一天，报告拖时了，她去问原因，原来是AI坏了，医生想等AI修好了再写报告。
她举这个例子想说明的是医生们对AI的赋能“越来越爱”。
今年以来，随着DeepSeek出圈后，医院加速拥抱AI，医院的诊疗方式面临改变。在这之前，医院的影像科，率先投入AI。这些年，医疗设备厂家陆陆续续在摸索，如何将AI植入设备中，提高医生工作效率。
现如今，不管是在医院的影像科室，还是在医疗设备行业，AI不再是一个陌生的词语。
在刚刚结束的第91届中国国际医疗器械（春季）博览会（CMEF）上，医疗设备厂家展出的产品中，AI功能几乎成为标配。
联影集团董事长薛敏说，医疗领域里，AI会带来很大变化，这只是刚刚开始，还有大量的工作要做，希望在未来，跟医院协同发展、协同创新上，人工智能在医疗垂直领域里的应用可以走出一条新路。“AI的出现是一个必然趋势，在地球学里有个说法‘寒武纪大爆发’讲的是四五亿年前地球生命从单一细胞进化到多类现代生物体的时刻，当前，人工智能的发展也处在这样一个即将大爆发的时刻。”
倒逼
早在七八年前，AI对医疗设备行业的革新，悄然开始。
2016年，国产超声企业开立医疗率先在医疗设备行业布局AI技术。2017年底，联影集团也组建了联影智能公司。
国际品牌中，GE医疗、西门子医疗等这些年都在密集布局AI。
中国患者数量多、医疗资源分配不均，这些在倒逼设备厂家如何想方设法帮助医生提高工作效率。
“比如CT，在美国，一台机器一天扫描的病人数量可能是20个，但在中国，扫描的病人数量可以达到上百个，数量是几倍，这给医生们带来超负荷工作量。中国医疗市场，对AI的需求很大。”GE医疗中国首席技术官孙旭光对第一财经记者说。
锐达医疗创始人兼CEO荣辉亦对第一财经记者分享了一个小故事，他们合作的医院，有一天，医院的信息系统出了故障，导致AI模块无法正常工作，超声科的医生们着急了，因为没有了AI的辅助，工作量太大了。
AI应用到医疗端带来的效率提升也是肉眼可见。孙颖提到她所在的中山大学肿瘤防治中心，放疗的12个流程中有9个贯穿了AI元素，剩下3个也实现自动化。以前患者的放疗时间是以天来计算，现在可以控制在24分钟。
复旦大学附属中山医院党委书记顾建英说，经常碰到医生说要空间，有了空间以后要设备，有了设备以后又没人，永远是一个无解。
设备的智能化，给这些问题提供了解决方案。
孙旭光说，原本一些性能是需要靠强大的硬件实现的，但现在，在标准的硬件面前，借助人工智能，也可以实现同样的性能。“比如说图像的清晰度，原来对核心部件探测器硬件要求较高，现在软件和算法可以和硬件互补，通过软件补充可以达到同样的图像质量。”
孙旭光在GE医疗工作了长达33年时间，这些年，他目睹了AI对于中国医疗设备创新带来的变化。“我们现在做了很多AI产品和项目，中国市场是首先推出的，六个月或一段时间以后再推向全球。”
孙旭光说，从他们这些年与中国医生磨合的情况看，明显感受到中国医生的AI接纳度在提高。“2023年我们在全球做了一个调研，从调研结果看，中国医患在参与调研的国家中，对人工智能的信赖度最高。”
进化
在此次CMEF上，AI成为一个高频词语，每家医疗器械厂商都在秀出自家的AI产品。
此次展会上，GE医疗携近80款产品盛大亮相，并且所有展出产品100%融合数字化及AI技术。其中，全新发布的24款新品中，中国团队主导研发占比高达50%，数量达到12款。
开立医疗展出的河图S80和梦溪P80搭载全新C-field+天工智能平台，全新定义超高端智能超声。基于独有的场成像发射、自适应聚合重建技术，从最前端提升图像信噪比，可以获取更精准、更高分辨率的图像。
深睿医疗联合创始人兼CEO乔昕对第一财经记者表示，在医疗器械行业，不管是从深度，还是从广度，人工智能有了很大的发展，首先从深度上，在原来功能的基础上，增加了很多新的功能；从广度上来说，医疗设备行业正在全面拥抱AI，AI的应用范围非常广。
“这几年，从国家药监局审批的三类医疗器械注册证，影像这块是人工智能相对来说落地最早，而且随着国家政策的逐渐支持，在医院的使用率也在逐年上升。很多前沿的人工智能技术，往往先从大医院开始用，逐渐下沉到基层医院。”乔昕说，大模型的出现，给医疗又提供了很多可能性，原来很割裂的使用场景、使用流程，逐渐把它串起来，变成一个相对比较完整的工作流程。”
在医疗设备行业，AI的赋能发展到何种阶段？
开立医疗董秘李浩说，在医疗设备行业，AI可以起到辅助诊断的角色，以设备的基础功能为主，然后通过AI功能的导入，能够降低这个临床医生的工作量，减轻他们重复性的劳动，降低对疾病的误判和漏诊率，这是AI现阶段在做的事情。AI在医疗设备行业进化的第二个阶段，就是要帮助一些低中年资的医生找到一些难以发现的病变。
“比如说，对于一些腺瘤或者说是一些疾病的分型，AI能够通过很多特异性病例的输入学习，我觉得这是AI第二步要做的这个事情。”李浩说，对于公司来说，也是遵循这个步骤，先把技术版本推出来，完善辅助诊断功能，然后第二步才是开展疑难疾病分型工作。
开立医疗副总裁陈刚亦向第一财经记者表示，他们也会和一些AI公司进行合作，下一步也在探索能否做大模型，把公司在一些疾病和病种诊断能力积累应用到相关领域上。
AI对医疗设备行业的颠覆，正从效率工具转变为“智能协作者”。
在uAInnovation2025联影创新大会上，联影亦发布了“元智”医疗大模型，并同步推出覆盖影像诊断、临床治疗、医学科教、医院管理、患者服务等多场景的10余款医疗智能体。
以DeepSeek为代表的通用大模型取得突破性进展，不仅降低大幅训练大模型的算力消耗，还极大提升推理能力。此外，由于开源模型解决医院本地化部署的数据安全问题，它正成为数智化医院建设的软性“基础设施”。
然而，通用大模型在当前许多医疗细分场景中，性能还远未达到临床应用的要求，医疗领域仍然需要有专业的团队来构建垂域、多模态的大模型，来应对复杂多样的医疗需求。
薛敏也表示，大模型的竞争已经从单纯的“参数竞赛”，逐渐转向围绕“生态协同和场景落地”的下半场比拼。未来由文本、影像、混合模型能力驱动的大模型基建，将有机会全面重塑AI产品的应用形态，催生一系列能够持续学习进化的智能体，最终将智能真正转化为生产力。
融合
在医疗行业，人工智能的迭代正在加速，行业还有很大的拓展空间。
联影智能联合创始人、联席CEO周翔说，大模型的到来就像春天一样春意盎然、生机勃勃，一些以前靠医生的知识储备、记忆力和通识进行推理的工作可能很快会被人工智能取代，整个行业正迎来一场巨变。
不过，周翔表示，医疗行业决策是各种模态的整合，如血检、尿检、家庭病史、影像以及未来的基因学等新技术，综合起来才能对复杂的健康问题、医疗问题给出正确的答案。所以，多模态诊断是行业面临的一大挑战，现在行业仍处于发展初期，医疗AI的发展依旧任重道远。
“当前，大模型仍很难替代医生，目前在数据获取、学习能力、问题的可学习性上都存在挑战。大模型的学习能力虽然非常强，但医疗领域很多东西它仍然没有学会，大模型可能会存在幻觉。医疗领域很多问题也不是那么容易解决的。”周翔说。
面对AI医疗行业发展面临的困局，行业的生态合作在加快，这既有设备厂家与厂家之间的抱团合作，也有设备厂家与软件厂家之间的协同合作。
CMEF期间，在盈康生命组织的一场AI医疗应用圆桌论坛上，周翔也参与讨论其中。
盈康生命副总经理、盈康一生医疗服务CEO马安捷对第一财经记者表示，据不完全统计，目前在全球围绕肿瘤患者的诊断、治疗、康复的AI已经有将近500种。国内某三甲医院应用12个AI产品涉及9个厂家，在每一次服务一个患者去调用各个不同厂家AI的时候，要花费的时间超过20分钟。
盈康生命也发布了AI创新应用平台，积极推进医疗数据与场景融合，实现数据的整合与共通。
“盈康生命联合联影智能等多个生态方共建AI创新应用平台，就是解决医疗多场景与AI产品多样化的难题，从患者、临床和管理三个维度融入AI，构建面向患者的智能交互平台和面向医护技的临床创新平台。”马安捷说。
CMEF期间，GE医疗发布了上海创中心的三大数字化生态平台，包括影像数字化生态平台“源啓”（AW Insight），云端数字化生态平台“E影”，以及超声数字化生态平台“超智汇”。
GE医疗上海创中心作为浦东大企业开放创新中心（GOI）的重要成员，自2023年11月启用以来，已汇聚10家创新企业入驻孵化，涉及人工智能、高级视觉、远程医疗、数字化手术等领域。该中心通过全链条赋能，整合资源加速创新技术孵化与临床转化。
孙晓光说，GE医疗正在做开放平台，进行合作共研，要是退回几年前，都是各自做各自的，现在都是融合共赢，这点非常不一样。
“在医疗领域，有个‘不可能三角’，即不可能在质量、成本、可及性三者兼得，但有了智能体、人工智能、大模型的爆发后，我们看到未来的医疗有可能在这三者做到‘又快又好又经济’。”周翔说。
