央广网北京7月5日消息（记者 樊瑞）7月4日，医疗AI全域生态创新研讨暨iMedLoop全球医疗影像数据平台发布会在北京举办。会上，德适科技自主研发的面向医疗AI行业的iMedLoop全球医疗影像数据平台正式上线，并达成30多项战略合作，为政产学研医协同推进医疗AI高质量发展搭建了实践载体。

医疗AI全域生态创新研讨暨iMedLoop全球医疗影像数据平台发布会现场。（主办方供图 央广网发）

生物信息学家、中国科学院生物物理研究所研究员陈润生指出，人工智能已深度融入医学影像领域，正成为重要的分析工具。“人工智能能够集成各个医学影像专家的资料，集中多种分析手段，提供非常优质的影像学分析能力。”陈润生认为，人工智能的优势不仅在于处理海量影像数据，更在于汇聚多位专家的知识与经验，突破单一视角局限，这是传统人工判读方式难以企及的。

中国科学院院士、浙江大学医学院附属邵逸夫医院院长蔡秀军表示，医疗AI的核心价值在于切实解决临床实际问题、有效提升基层医疗服务能力、持续优化患者就医体验。他认为，数据质量、数据规模与数据安全是制约AI在医疗领域应用发展的关键因素，数据不规范、不标准将直接拉低AI的“智商”水平，进而影响其临床应用价值与推广前景。他呼吁行业高度重视医疗数据的标准化治理与安全合规体系建设，为AI深度赋能医疗筑牢根基。

中国工程院院士、清华大学临床医学院院长、北京清华长庚医院院长董家鸿认为，随着AI医疗器械产品化、医疗大模型临床推理能力接近专科医生水平、AI智能体走向工程化三大支柱同步成熟，AI医院的工程化条件已经具备。他表示，不同于智慧医院、互联网医院和医联体，AI医院以数字孪生为基本架构，AI原生作为核心运行逻辑，深度重构医院的感知、认知、决策与服务全链路，实现线上线下深度融合、覆盖全生命周期的主动健康照护，真正实现AI Healthcare（AI健康）。

会上，德适科技董事会主席、首席执行官宋宁正式发布iMedLoop全球医疗影像数据平台。他介绍，全球医疗影像按适应症分类超过3000项，传统AI模型训练通常需要数十万张标注数据，而标注一例数据约需一小时。

面对模型训练对标注数据的过度依赖，德适科技于2025年5月推出全球同领域最大参数规模的医疗影像基座大模型iMedImage。据宋宁介绍，基于该基座模型，专病模型训练对标注数据的需求量降至原来的二百分之一，开发周期缩短至十二分之一，开发成本与算力支出均降至十分之一。依托该模型，德适科技先后参与了6项国家级及省部级重大专项，并在过去12个月与87家三甲医院合作训练了145个垂直模型。

宋宁表示，平台致力于推动技术、数据与应用场景的深度融合，在医院、科研机构与科技企业等多方共同努力下，中国医疗AI产业有望成为全球健康产业的新支柱。