今年以来，越来越多医疗企业开始围绕具体疾病、专科和应用场景打造垂类AI，将人工智能与临床诊疗、健康管理深度结合。从病理诊断、心电分析，到脑健康、运动健康，一个个聚焦细分领域的AI产品正加速落地，也让医疗AI的发展路径变得更加清晰。
迪安诊断董事长陈海斌在会上表示：“迪安诊断正与多家头部医院合作，围绕血液病、胃肠道肿瘤等疾病构建垂类大模型，希望将三甲医院专家长期积累的诊疗经验数字化，并通过AI赋能基层医疗机构，助力精准诊断和全病程管理。”
血液病一直是医学诊断中较为复杂的领域之一，诊断过程涉及细胞形态学、免疫学、细胞遗传学和分子生物学等多个技术领域，过去只有少数大型医院具备完整诊断能力。而通过构建垂类模型，专家经验能够在一定程度上实现数字化沉淀，为基层医疗机构提供辅助支持。
与此同时，AI也正在提升实验室诊断效率。
图片来源：迪安诊断官网
目前，迪安诊断病理AI产品已覆盖全国1000余家医疗机构。其自研革兰氏染色涂片智能识别系统可将单张涂片平均处理时间缩短至1分钟；诊疗级多模态病理大模型“灵眸”已实现对9大器官、57种肿瘤亚型的辅助识别，为病理诊断提供智能化支持。
除了医学诊断，AI也逐渐延伸至健康管理领域。迪安诊断正在探索基于功能医学理念的健康管理模式，通过整合基因组、蛋白质组、代谢组等多组学数据，结合AI开展多模态分析，辅助异常指标识别、结果解读以及精准营养干预，希望推动健康管理由传统体检向精准健康管理升级。
事实上，围绕垂直场景打造AI产品已经成为不少医疗企业的发展方向。
乐普医疗近年来持续推进“AI+硬件+云平台+服务”整体解决方案建设，推出覆盖基层医疗机构的“心电一张网”。其AI-ECG技术综合诊断准确率达到95.2%，24小时动态心电报告最快可在1分钟内完成分析，为基层心电筛查和远程诊断提供技术支撑。 在运动健康领域，Keep宣布“All in AI”战略，将AI技术应用于运动评估、训练指导和健康管理，希望构建覆盖运动全过程的智能服务体系。 脑健康领域同样成为AI布局的重要方向。蓝生健康推出“蓝小医”系列产品，聚焦脑健康场景，探索AI在脑疾病筛查、健康管理等方面的应用。 可以看到，不同企业虽然切入点各不相同，但都将AI能力与自身长期积累的专业优势结合，围绕病理、心电、脑健康、运动健康等细分领域持续推进产品研发和应用落地。
这一变化也反映出医疗AI应用正在不断向具体场景深入。业内人士分析，一方面，AI正逐步融入医学检验、病理诊断、心电分析等医疗服务流程，提高诊断效率和标准化水平；另一方面，AI也开始向疾病管理、健康干预等环节延伸，为全病程管理和全生命周期健康服务提供新的技术支撑。
随着医疗机构数字化建设持续推进，以及人工智能技术不断成熟，围绕细分专科和垂直场景的AI应用有望进一步丰富。从医学诊断到健康管理，从医院到基层，再到家庭健康服务，越来越多面向实际应用场景的AI产品正在加快落地，推动医疗AI从技术创新逐步走向规模化应用。
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