醫保影像AI識圖大賽來了！加速中國醫療AI出海

今年8月至10月 ， 以“慧眼識圖 ， 影領未來”為主題 的 全國醫保影像AI識圖大賽 ， 將在廣西舉辦。

作為全國首個國家級“AI+影像識別”專業賽事， 該 大賽聚焦人工智能技術在醫學影像輔助診斷中的深度融合 ，強調真實場景下的醫學影像 AI 應用。

以從業者的視角來看，該大賽的舉辦無論是對業內企業的發展模式，還是對中國醫療 AI 的出海布局，都有著重大的引領作用 ，可能會是決定未來行業格局的一個里程碑事件。

從“技術競爭”走向“場景競爭”：

醫保真實世界吹響醫療AI實戰號角

醫療健康是人工智能應用最廣泛、產業價值和社會價值最大的領域之一，健康智能體作為健康新質生產力，正迎來結構性的底層重塑。

國家醫保局大數據中心主任付超奇 此前在談到“個人醫保云”的建設時指 出，當前全球人工智能競爭正加速從以算力、基礎模型為核心的“技術競爭”，轉向以AI智能體為核心的“場景競爭” ， 在健康智能體領域搶占先發優勢，亟須充分發揮我國高效有力的體制機制優勢，在嚴格隱私和保密基礎上打通全國、全民、全量醫療健康數據 。

這 一頂層設計的 方向 ，在本次全國醫保影像AI識圖大賽中得到了最直接的體現 ： 大賽覆蓋 病種 多 、 影像模態全 、 任務豐富，評判標準中除了準確性，還對模型的國產適配 、 模型效率等方面進行綜合考評， 特別是 評測標準非常貼切真實場景 。

大賽 設置 的 8個專業賽道，全部基于真實臨床路徑與醫保審核規則設計 ， 聚焦基于CT的肺癌與腎癌智能檢測、基于CTA的顱內動脈瘤智能檢測、基于MRI的腦膠質瘤與前列腺病變智能檢測、基于乳腺鉬靶的乳腺癌智能檢測、基于超聲的甲狀腺癌智能檢測以及基于胸部X光的多種疾病智能檢測 。

這些賽道覆蓋了疾病負擔重、誤診漏診風險高、基層薄弱的病種 ，是社會最為關心的領域。這也意味著， 所有的參賽模型與技術成果必須直接面對醫保智能審核、基金異常監管、跨院檢查結果互認等實戰考題 。

同時，本次 大賽搭建起超1000P算力支撐的高性能服務平臺，支持近千支隊伍同場競技。在這種高強度的真實世界實戰中，算法的兼容性與跨設備互通能力將接受最嚴苛的檢驗，從而推動行業從“各自為政”走向統一標準與可復用生態。

筑牢底層數據“石油”底座：

“活的AI”破局轉化堵點

面對醫保真實場景與精細化治理的嚴苛檢驗，唯有擁有扎實內功與深厚技術沉淀的行業方案，才能在這場實戰大考中真正破局。

長期以來，醫療 AI 在成果轉化上面臨著數據安全紅線、標準不統一等共性痛點。

令人欣喜的是，本次大賽并沒有停留在傳統的 “ 比完就完 ” ，而是展現出了極具前瞻性的機制設計：大賽通過構建國家級的 “ 醫療可信數據空間 ” ，采用 “ 數據可用不可見、可算不可取 ” 的創新安全模式，目前已成功歸集并完成嚴格質控合格了 13.4 萬例高質量影像數據集、并在超 1000P 算力支撐的高性能服務平臺上對全行業有序開放。

這種創新機制的設計堪稱中國數字健康治理的里程碑，也讓身處一線的科技創業者們備受鼓舞。

就自身而言，大賽體現出的這種以 “ 底層數據要素規范流通 ” 倒逼產業升級的實戰導向，與我們自 2015 年投身醫療影像 AI 賽道以來的底層邏輯是不謀而合的。

作為國家級專精特新 “ 小巨人 ” 企業，我們深知如果僅僅從影像科的應用層進行單點切入，醫療 AI 很容易變成無源之水，高質量的圖文配對數據集，就是大模型時代難以復制的 “ 戰略石油 ” 與關鍵 “ 燃料 ” 。

在十余年的跨周期發展中，我們依托與全國數百家三甲醫院的深度科研合作，積累了超過 1 億條高質量醫療數據集。當我們將這種標準化的 “ 數據石油 ” 底座，與擁有 13B 參數量的多模態大模型精準診療決策進行深度融合時， AI 所表現出的秒級影像特征識別與結構化診斷報告自動生成能力，讓我們真正看到了健康智能體作為健康新質生產力的巨大爆發力。

如果說以往的實踐只是我們一家企業的努力，那么此次大賽所展現的在更高層面實現數據互通的可能性就更加令人遐想：大賽不僅在政策端形成了完整的配套機制，更在產業端落地了 100 億元的人工智能產業投資基金、最高 2000 萬元的單項產業化扶持、以及第二類醫療器械優先審評審批的綠色通道，構建起 “ 研發 — 集成 — 轉化 — 應用 ” 的完整閉環。

這也是我在這些年的行業實踐中所逐步意識到的——獨木難成林，只有在國家級平臺和體制機制優勢的引航下，將高質量數據要素流轉與前沿大模型算法實現深度聯動，醫療 AI 才能真正跨越商業化的盈利拐點，將我國獨特的數據要素資源優勢，切實轉化為人工智能產業牢牢搶占全球制高點的核心競爭優勢。

從“產品出海”到“標準出海”：

以廣西為窗口繪就數字健康全球新藍圖

值得關注的是，本次全國醫保影像AI識圖大賽將“東盟合作”列為四大緊扣方向之一，特邀東盟、上合組織及“一帶一路”沿線國家專業隊伍參賽，其國際化定位不僅彰顯了數字健康的中國治理智慧，更為中國醫療AI企業走向世界舞臺搭建了核心戰略支點。

廣西作為我國面向東盟開放合作的前沿窗口，具備得天獨厚的海外轉化條件。這里不僅擁有豐富的東盟語料資源和扎實的語言人才基礎，更坐擁防城港國際醫學開放試驗區、中國—東盟信息港等跨境合作平臺，且已獲批開展數據跨境流動試點。

在大賽的機制設計中，建設“面向東盟的醫學影像數據共享中心”被提上了日程。這意味著，中國醫療AI走向國際，將不再僅僅停留在單點設備或軟件算法的“產品出海”階段，而是開始依托跨境醫療協作網絡，推動跨境數據傳輸、安全分級、交易機制的規則共建，真正邁向“標準出海、模式出海、治理出海”的全新階段 。

事實上， 這種以“技術輸出”解決區域醫療資源痛點的前景，在過往的國際醫療合作中已經被證實是完全可行的 ： 自2020年以來 ，匯醫慧影自研的 醫學 AI 影像識圖系統已經 在英國、俄羅斯 、 意大利 、 墨西哥、哥倫比亞 、 巴西 、 厄瓜多爾 、 泰國、馬來西亞 、 加納等全球多個國家的專業醫療機構落地應用。

那次實踐讓我們深刻意識到，許多國家 都 面臨著基層影像資源短缺、診療技術薄弱的 問題，全世界醫生和患者的痛點是相通的，如果能夠克服各國在語言文化、監管標準等方面的隔閡，人類是可以凝聚起全球的力量來對抗疾病挑戰的。

而今，隨著大賽配套的東盟多語種醫療AI服務體系的建設，跨境診療的語言與文化壁壘將 有望被 徹底 打破 。 而 通過大賽的強大牽引作用，中國優質的醫療AI算法、數據質控體系以及云平臺解決方案 也 將形成集群式輸出，讓“中國醫學AI標準”成為東南亞及更多海外區域醫療數字化的 認可 標準。

站在2026年這個全新的發展節點上，未來3—5年將是智慧診療解決方案全面規模化落地與深度融合的黃金期。

個人非常期待，通過本次國家級大賽的引領，中國人工智能產業能夠將無可比擬的數據規模優勢，切實轉化為全球數字健康領域的競爭優勢與治理智慧。匯醫慧影也將 努力把握 這一歷史性機遇，深化與海內外醫療機構、科研院所的成果轉化合作，以高質量數據要素為底座，用硬核的科技創業實踐，共同繪就數字健康全球合作的嶄新藍圖。

作者簡介

郭娜

匯醫慧影聯合創始人、總經理

2015年聯合創辦匯醫慧影公司并兼任總經理，是醫學影像人工智能行業早期創業公司創始人之一，具有豐富的市場推廣和業務拓展經驗，對醫療人工創新性企業的商業路徑實現有著深刻的認知和極強的業務落地能力，帶領匯醫慧影完成從天使輪到D輪共5輪融資，完成新三板掛牌。獲“2017、2018年值得關注的女性創業者”、“十大科技女性創業家”、“2024年感動海淀·巾幗榜樣”等榮譽。

參與國家醫保局影像AI、影像質控及影像平臺政策和技術規劃建議，2025年公司獲全國智慧醫保大賽二等獎。

清華大學本碩?TEEC（清華企業家協會）會員，2021到2024年非執行理事分管思源項目、現任北京分會副主席。清華思源校友會會理事等職務；長江商學院CEO16期、清華五道口金融CEO領航6期。

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