8月26日，《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》）落地，为AI医疗按下“政策红利+商业变现”双加速键。《中国AI医疗产业研究报告》显示，2023年中国AI医疗行业规模达973亿元，预计2028年将增至1598亿元。年复合增长率达10.5%，千亿市场规模触手可及。

在此进程中，如何通过数据资产打通商业闭环、以基础模型构建竞争壁垒，成为企业抢占价值制高点的关键。作为国内规模最大的第三方医学影像服务商，一脉阳光（02522）已通过“AI基座模型研发+数据治理与资产化”实践，走出可复制的盈利路径，其模式与政策导向高度契合，尤其在数据与技术层面的优势，为其在 AI 医疗赛道的领跑奠定了坚实基础。

《意见》将“提升模型基础能力”列为AI基础支撑的关键方向，明确要求“加强基础理论研究、支持模型架构创新、提升复杂任务处理能力”——这一导向与一脉阳光孵化的影禾医脉所推出的“影禾觅芽®”基座大模型研发逻辑高度契合，而该模型的技术突破，正成为一脉阳光撬动AI医疗价值的核心支点。

不同于传统医学影像AI“单病种、单任务”的研发困局（单个病种模型研发周期1-2年，临床需频繁切换系统），“影禾觅芽®”依托一脉阳光近十年积累的千万级标准化影像数据完成预训练，已实现覆盖全身200+常见病种、兼容CT、MR等12种影像模态的泛化能力。据测算，该模型将基层医院影像AI部署成本降低40%，同一模型即可完成胸部CT软组织解析、MRI神经解剖识别等复杂任务，直接解决基层“系统多、操作繁”的痛点。更具商业价值的是，其即将于2025年10月发布的胸部CT平扫AI诊断产品（AIR），可通过一次扫描同步完成肺部、胸膜等多部位病变检出，实现“一图多诊”，这一功能无疑将推动一脉阳光基层AI服务渗透率，进一步打开营收空间。

在临床价值转化上，“影禾觅芽®”推动AI医疗从“刚性输出”转向“人机协同”：面对肿瘤浸润、金属伪影等复杂场景，医生简单标注调整后，模型修正耗时仅为传统方法的1/3；放疗规划中，多器官标注时间从3小时压缩至1小时内。这种效率提升不仅可增强基层医院的合作意愿，更呼应了《意见》“赋能基层医疗”的核心要求，让一脉阳光的AI布局兼具社会价值与商业潜力。

《意见》强调“以应用为导向建设高质量数据集”“探索数据收益分成”，从国家战略层面为数据流通、资源利用打开AI医疗价值通道，但行业仍受困于数据质量参差、孤岛阻隔、安全隐私风险等痛点。而一脉阳光在数据治理与资产化上的先发优势，恰好切中这些痛点，形成差异化竞争力。

从数据储备来看，一脉阳光已构建国内单一机构中体量最大、覆盖最广的医学影像数据库：旗下115个影像中心日均新增2-3万例标准化数据，累计达千万级，覆盖全国16个省、自治区、直辖市的不同人群与病种。更关键的是，其早在2021年便联合人民卫生出版社编制《医学影像检查项目名称及编码标准》，并于2024年正式发布，通过统一采集与质控标准，确保数据符合AI训练的高质量要求——这一标准化能力，使其数据成为AI企业的“优质原料”，也为基座模型的泛化能力提供核心支撑。

同时，一脉阳光依托自主研发的 “一脉云” 平台，构建起覆盖云存储、远程诊断、AI 分析、数据治理的全流程数字影像解决方案，具备从临床原始影像数据到标准化、合规化数据产品的完整转化能力，进一步保障了数据的可用性与实用性。

在商业变现上，一脉阳光率先打通“合规流通+收益循环”路径，且实现多平台上架及首次数据交易突破：

此次在北数所的交易中，数据集已完成专业去标识化处理，严格遵循《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规要求，既保留医学影像数据的临床参考价值与模型训练价值，又充分保障信息主体合法权益。交易全流程依托北数所平台完成，从数据挂牌登记、供需撮合到履约监督、权益保障，均符合 “合法、合规、安全、可控” 原则，成功跑通 “数据合规治理→标准化产品化→平台挂牌→撮合交易→履约监督” 的全流程通路，标志着医学影像数据合规交易通路全面贯通。

这一系列成果不仅印证了一脉阳光数据产品的合规性与专业性，更开创了医学影像企业图像数据资产化的全新模式：将长期积累的高质量影像数据转化为可交易、可增值的数字资产，打破医学影像企业长期依赖传统医疗服务收费的盈利局限，打开 “服务 + 数据” 双驱动的增长第二曲线，也为整个行业数据价值发掘与影像基座大模型发展注入关键动能。

这将为一脉阳光数据资产业务奠定可持续发展基础，也响应了《意见》“探索数据收益分成”的政策号召。

AI与医疗的快速落地，核心并非技术或医疗的单向推进，而是两者的双向渗透与协同——既要让AI技术贴合临床实际需求，也要让医疗场景反哺技术迭代，这一逻辑在一脉阳光的实践中尤为清晰，而其数据与技术优势，也在跨界融合中进一步放大价值。

不同于纯技术企业“技术先行”或传统医疗机构“需求被动响应”的模式，一脉阳光以“医疗场景定义AI方向”为核心：一方面，依托全国影像中心网络，将基层医院的诊断痛点（如多模态影像切换繁琐、复杂病例处理效率低）直接转化为AI研发目标，避免技术与临床脱节；另一方面，通过医师团队深度参与AI产品的交互设计、结果校验，让AI辅助工具真正融入诊疗流程，而非“额外负担”，同时医师反馈也成为模型迭代优化的重要依据。

这种跨域融合的价值，最终指向《意见》“提升基层医疗服务能力”的目标。一脉阳光通过AI技术与影像服务网络的结合，既解决了AI落地的场景适配问题，也弥补了基层医疗资源的短板，形成“技术-医疗-场景”的正向循环。

数据是石油，基座模型是引擎，临床融合是方向盘——这三大要素的协同，正是一脉阳光实践的核心逻辑。这不仅构成了一脉阳光独特的核心竞争力，更为整个行业提供了可复制、可持续的价值落地路径。

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