近日，《2025年度AI十大趋势报告》在MEET2026智能未来大会上正式发布。该报告由量子位智库打造，基于对全球AI技术发展、产业应用和社会影响的深度调研与分析，全面勾勒出人工智能领域的最新发展现状，精准预判了未来行业演进趋势。

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      报告核心揭示，2025年人工智能正加速从“工具时代”迈向“伙伴时代”，这一转型将深刻重塑经济结构、社会形态与人类生活方式，其中十大关键趋势更是锚定了行业发展核心方向。值得关注的是，报告明确指出，在医疗健康领域，AI技术在处理复杂医学影像、识别早期病灶等关键场景中，表现已媲美甚至超越人类专家，成为驱动医疗行业变革的核心力量。

痛点与破局：AI医学影像的“价值高地”

      医学影像为何能成为AI医疗的“价值高地”？英伟达发布的《医疗健康和生命科学领域AI现状及2025年趋势》调研报告给出了答案：在医疗健康领域的各类AI用例中，医疗影像和诊断以47%的占比高居榜首，远超其他应用。

      相关数据显示，我国医学影像领域长期面临多重挑战：优质医疗资源分布不均，偏远地区疾病误诊率达城市的2-3倍，基层医疗机构“看片难、诊断准”问题突出；影像科医生资源严重短缺，2021年我国影像科医生配置仅为0.17人/万人，难以应对每年数十亿人次的影像诊断需求；同时，影像数据解读难度大、耗时久，早期病灶识别难、诊断标准主观性强等问题，进一步加剧了误诊、漏诊风险。

      在此背景下，AI技术与医学影像的融合成为破局关键。AI大模型可深度融入医疗场景，通过学习海量医学数据为基层医生提供精准诊断建议；正如行业共识所示，AI不仅能高效处理海量图像数据、提升诊断效率，更能以高精度分析减少误诊漏诊，同时通过挖掘健康数据构建疾病预测模型，实现早筛早诊与资源优化分配，成为推动医疗资源均衡化的核心力量。

范式革新：从单一模型到通用大模型

      然而，传统AI影像产品的发展一度受困于“单病种、单模态”的藩篱。这些模型如同一个个功能单一的“螺丝钉”，研发成本高昂，泛化能力差，难以应对临床复杂且多样的需求。真正的突破，源于底层技术的革新——通用大模型的崛起。

      在这场革新中，德适生物走在了全球前列，自主研发出iMedImage™医学影像通用大模型，具有跨模态预训练架构，使单一统一模型能支持19种医学影像模态，包括染色体、CT、MRI、超声、病理等，覆盖超过90%临床医学影像场景。该模型荣获“沙利文全球医学影像基座大模型创新奖”等权威认可，标志着行业正式告别“工具时代”，迈入“通用平台”的智能化新阶段。在性能表现上，iMedImage™具备“少样本、低算力、快训练”的优势，仅需数百例样本，数月的训练周期，就可以训练出专病模型，实现智能化、标准化的诊断工作流程。

      依托这一技术底座，德适生物构建了多元化的智能装备及配套产品矩阵，包括AutoVision®染色体核型分析系统、MetaSight®自动细胞显微图像扫描系统等，形成“基座模型－智能医疗器械－试剂及耗材－大模型服务”全流程端到端 AI 医学影像解决方案组合，为临床多场景需求提供场景化解决方案。

      站在 AI 医疗发展的黄金时代，德适生物深知底层技术创新是行业进步的核心引擎。未来，德适生物将持续深耕医学影像 AI 领域，以 iMedImage™大模型为核心，不断拓展技术边界与应用场景，持续赋能全球医疗机构的科研创新与临床实践，让AI+医疗解决方案惠及更广泛的群体。