“慢性病防控是长期管理过程,需应用大数据、大模型和人工智能赋能三级医疗卫生服务机构,充分发挥基层体系作用。”“癌症、心脑血管、呼吸和代谢性疾病防治研究”国家科技重大专项技术总师、中国科学院院士陈竺在2024年中国慢性病防控大会上的发言,为这场关乎亿万国民健康的攻坚战指明了方向,而AI技术正成为破局的关键力量。
近年来,随着我国人口老龄化加剧以及居民生活方式的改变,慢性病的发病率呈明显上升趋势。数据显示,全国慢性病患者数量已达3亿人,每年慢病医疗支出约占医保总支出的47%。如此庞大的患者基数和沉重的疾病负担,不仅严重影响着民众的生活质量,也给国家的医疗体系带来了巨大的经济压力,慢性病防控已刻不容缓。
技术基石:通用基座模型,破解基层AI应用瓶颈
慢病管理依赖持续的监测与评估,医学影像是重要手段。然而,基层医疗机构普遍面临专业人才短缺、设备算力有限、数据样本不足等难题,难以部署复杂的AI工具。
德适生物自主研发的iMedImage通用型医学影像基座模型,直击基层医疗痛点,其核心优势在于“少样本、低算力、快训练”。iMedImage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(如染色体、CT、MRI、超声及病理),并覆盖超过90%的临床医学影像场景,凭借统一基础能力、强大的泛化能力及可延伸架构工具,iMedImage为多模态、多任务及多场景的AI解决方案提供动力。这意味着,基层医院无需海量样本即可借助该基座模型,快速、低成本地训练出适用于常见慢病影像筛查与评估的轻量化专科模型,极大地提升了基层在慢病管理中的诊断水平。

这一创新思路获得了陈竺院士的高度认可。陈竺院士不久前亲自带队走进杭州智能健康谷,深入考察了“AI+医疗”领军企业德适生物在慢病防控领域的探索应用。他在了解该技术后指出,这种“通用底座+轻量化专科训练”的模式“思路正确、路径可行”,对提升医学影像行业效率、特别是基层诊疗能力具有重大意义。

基层落地:MaaS平台,让影像AI“即用即取”
正如陈竺院士所言,医学人工智能在打破慢性病诊疗瓶颈、提升基层诊疗能力方面展现出其独特优势和重大价值。德适生物iMed MaaS医学影像AI平台,正是这一理念的重要成果体现。
iMed MaaS平台是德适生物基于iMedImag通用型医学影像基座模型独立开发的云端AI服务平台。该平台旨在为医疗机构、学术科研机构及区域医疗系统提供“即用即取、按需服务”的智能影像AI能力。iMed MaaS集成多领域预训练模型,提供模块化功能接口,并采用无代码操作环境,显著降低医疗AI的采用门槛。即使缺乏专业AI开发资源,基层医院也能轻松构建经济实惠、可扩展且易于管理的AI驱动的医学影像生态系统,让前沿技术真正“下沉”到服务一线。

随着iMedImag通用型医学影像基座模型与临床医疗的深度融合,一条以AI打通慢病管理“最后一公里”的创新路径正清晰展现。在提升中国基层医疗水平的进程中,德适生物——这家来自杭州的企业,不仅承担着技术破局的重要使命,更肩负着将“中国智造”的 AI 医疗方案推向全球舞台的责任。
可以预见,在不远的将来,随着AI技术在慢病防控领域的不断深入应用,科技的温暖必将传递到每一个被慢病困扰的角落,为广大慢病患者带来更多的希望与福祉。
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