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医学影像AI下半场，渐变智能用便携式DR影像分析系统打开基层落地新路径


动脉网
2026-07-30 08:07·北京·优质财经领域创作者

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撰稿｜李汶芸

在医疗影像领域，AI辅助诊断早已不是新鲜事。

过去几年，肺结节AI、眼底AI、脑卒中AI等产品不断落地，医学影像AI逐步走向临床应用。

但与此同时，一个长期存在的问题仍未被完全解决：当AI能力进入医院之后，如何进一步走向基层？

对于基层医疗机构而言，影像能力不足并不仅仅体现在诊断环节——没有大型影像设备、缺少专业影像技师、拍摄质量不稳定，以及检查完成后无法及时判断，都是基层影像筛查面临的现实挑战。

因此，基层影像智能化需要解决的，并不是单一的阅片效率问题，而是覆盖影像采集、质量控制、辅助诊断在内的完整流程。

也正因如此，越来越多创新企业开始探索“设备+AI”的融合路径，希望从影像入口端重塑基层筛查流程。

7月23日，首届“春雨杯”医疗器械临床创新成果转化与医工融合大赛暨第九届（2026）中国医疗器械创新创业大赛长三角（苏州）专场赛在苏州维力医疗科创园举办。作为聚焦医疗器械创新成果转化与医工融合的重要产业平台，苏州维力医疗科创园持续关注前沿医疗创新项目，为创新企业提供产业资源对接和成果转化支持。

在此次活动中，苏州渐变智能科技有限公司（以下简称：渐变智能）携便携式DR影像分析系统亮相，希望探索另一条路径：从便携式DR设备切入，通过AI能力覆盖“拍摄—质控—诊断—报告”的完整流程，让影像筛查能力真正下沉基层。



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“超过一半的老百姓看病是在基层，但基层医生的经验、能力和三甲医院仍存在差距。”渐变智能创始人杨月麟告诉动脉网。

这一差距在医学影像领域尤为明显。目前，基层医疗机构承担了大量诊疗需求，但优质影像医生资源仍然稀缺。杨月麟提到，每万人医学影像诊断医师仅约0.6人、操作技师约0.5人，基层影像人才供给远远无法满足需求。

“基层真正缺的不是阅片，而是‘能拍、会拍、拍完马上能判断’。”

这也是渐变智能与传统医学影像AI企业不同的地方：公司并不希望再做一个单纯的医学影像AI，而是希望围绕“便携式DR+AI”构建基层影像筛查的新入口，把优秀医生的经验通过AI数字化下沉到基层，“本质上是一种科技平权”。

01

算法专家联合器械老兵，从便携DR切入，补齐基层影像“最后一公里”

杨月麟是典型的大厂技术出身。中科大计算机硕士毕业后，他先后就职于阿里达摩院和华为，长期围绕AI与医疗场景探索，让杨月麟逐渐意识到，医疗AI真正产生价值的关键，并不只有算法能力，更在于能否进入真实临床流程。

2025年6月，杨月麟决定全职创业。

但对于一家医疗AI创业公司而言，技术只是起点，如何理解医疗场景并完成商业化落地同样重要。因此，多年好友申强的加入，补齐了团队在医疗产业化端的能力。

申强本科毕业于中山大学电子与通信工程专业，此后长期深耕医疗器械领域，拥有十余年的医疗器械销售、运营及进出口贸易经验，积累了丰富的医院渠道、科研院所及临床合作资源。

一位负责技术创新，一位熟悉医疗产业链，两人能力互补，也成为渐变智能选择“AI+医疗器械”方向创业的重要基础。而他们最终选择的切入口，是近年来快速发展的便携式DR。

相比传统固定DR，便携DR具有体积小、移动方便、部署灵活等优势，可以进入基层卫生院、巡诊、公共卫生筛查等更多场景。

但便携DR由于设备尺寸、功率、探测器性能等因素限制，其成像质量与大型DR存在差异；不同厂家的设备之间也存在图像风格、参数标准不一致的问题。这意味着，过去针对大型DR训练的医学影像AI模型，并不能直接迁移到便携DR场景。

渐变智能希望解决的，正是这一空白。

在影像采集阶段，渐变智能推出的便携式DR影像分析系统可以辅助操作人员完成规范拍摄；拍摄完成后，AI可以进行影像质量检测，判断是否存在需要重新拍摄的问题；随后，通过AI辅助诊断能力，对肺部疾病、骨折等常见疾病进行筛查。

目前，该系统已支持肺炎、肺结节、肺结核、肺癌、尘肺等14种肺部疾病，以及除颅脑外的全身骨折检测，并提供结构化报告：自动测算病灶位置、数量、大小，提示良恶性，还可给出就诊建议。正在开发的报告AI质控与生成式报告功能，可自动核查医生报告中的错误。



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02

从算法到工作流，渐变智能构建便携DR场景下的AI能力

“便携式DR设备之间差异较大。”杨月麟表示，针对这一情况，公司重点研发了面向异构影像数据的域自适应能力。通过对不同设备产生的影像数据进行处理，使AI模型能够适应不同品牌、不同参数的便携DR设备。

这也是渐变智能与传统医学影像AI公司的重要区别——大部分医学影像AI产品主要围绕医院固定设备展开；头部影像设备厂商虽也有AI能力，但更多服务于自身设备生态。而渐变智能希望建立的，是“面向便携DR场景的通用AI能力。”

除了设备适配，公司也关注AI如何真正进入医生工作流程。为此，渐变智能设计了“双形态AI引擎”，即“主视图+悬浮窗”的双界面设计。其中，主视图是一套完整的阅片软件，集成专业影像工具、AI病灶标记、影像质量检查、结构化报告等功能，主要面向社区体检等集中式筛查场景。



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主视图展示

悬浮窗则瞄准医生的日常诊疗——许多医生本就有习惯使用的阅片软件或医院系统，而这些系统往往不带AI功能，而医院原有PACS、HIS、RIS系统升级难度较高。如果要医生重新学习一套新的AI系统，反而可能降低使用意愿。



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悬浮窗展示

因此，渐变智能选择让AI以“插件化”方式无感嵌入：屏幕上常驻一个小浮窗，医生无需切换原有阅片软件，只需点击悬浮窗中的AI诊断功能，系统即可自动获取当前影像，在后台完成分析并返回结果。想看详情就再点开主视图，全程无需在软件之间来回切换。

“医疗AI产品失败的常见原因之一，就是要求医生放弃原有工作流去适应新软件。”杨月麟认为，AI产品真正落地的前提，是降低医生使用门槛，而不是增加新的操作负担。

这一能力的实现，依赖于底层技术适配。一方面，公司基于DICOM 3.0协议与厂商开放API完成系统连接；另一方面，通过患者唯一识别码定位当前影像，实现数据自动调取与AI分析。

除了算法，公司也在持续积累数据。目前，渐变智能通过与设备厂商合作获取真实场景数据，并建立医疗影像标注团队，对数据进行持续训练和优化。

在申强看来，未来AI医疗竞争不会只是模型参数竞争，而是数据、临床资源、商业模式等多因素综合竞争。“我们追求的是筛查的灵敏度，先回答‘有没有病’，至于‘病到什么程度’，交给专业医生和大型设备。”

03

绑定设备厂商进基层，探索更多场景

医疗AI商业化难，难在医院支付能力有限、采购决策周期长，且不同医院的需求与预算差异大，院际壁垒高，单点合作难以快速复制。

因此，渐变智能选择与医疗影像设备厂商深度绑定。因为影像设备厂商本身拥有成熟的销售体系和渠道资源，AI能力可以伴随设备一同进入基层市场；而在设备推广过程中，公司还能持续获得真实使用数据，反哺模型优化。

“我们是给设备做加法，不是和厂商抢生意。”杨月麟强调，渐变智能明确不做整机制造，这是公司与设备厂商建立合作关系的重要基础。目前公司已与某医疗设备核心部件头部供应商达成合作，并与多家国产医学影像设备厂商达成初步合作意向，未来计划通过软件预装、联合销售等方式，加速AI能力随设备落地。

而这套“AI+便携设备”的能力也在向医疗之外的场景延伸。

例如，在体育领域，便携影像设备可以帮助运动员在赛场受伤后快速判断是否存在骨折风险；在赛马场景中，AI可辅助完成马匹关键部位健康检查；在畜牧领域，公司与养殖企业合作，通过X光检测种猪背膘厚度和肌肉含量，替代传统宰杀测量方式，提升育种效率；在工业领域，AI视觉能力还可用于设备缺陷检测、生产线异常监测等场景……

这些探索背后，是渐变智能对于自身定位的理解：医疗影像是公司当前最重要的应用入口，但AI视觉能力本身具有跨行业迁移能力。

未来，渐变智能希望以“AI+设备”为连接点，将智能分析能力嵌入更多真实场景，让AI从单点工具逐渐成为行业智能化升级的基础设施。

关于苏州维力医疗科创园

苏州维力医疗科创园由上市公司维力医疗（603309.SH）全资子公司运营，位于苏州工业园区高端制造与国际贸易区核心地段，占地6.5万平方米，总建筑面积20万平方米，于2024年12月全面竣工。作为专业化医疗大健康科创园，聚焦招引高端医疗装备、植介入耗材、外科手术器械、生物技术服务等领域，并采用“产业园+孵化器+专业服务+产业基金”四位一体运营模式。依托集团华东营销总部落户园区的战略布局，借助覆盖全球的销售网络，为入驻企业提供市场赋能，助力产品快速进入海内外市场。

科创园重点打造“1+5+N”服务体系——1站式服务中心、5大专业平台、30余项精准服务，并推出服务管家、“园+企”产业联盟、优质企业扶持政策等特色服务。历经五年深耕，累计孵化企业50余家，在园企业45家，培育领军人才企业14家、国家专精特新小巨人2家、省专精特新3家、高企11家、瞪羚2家，集聚博士人才26人。获评部级科技型企业孵化器、苏州市及工业园区科技企业孵化器、“高贸区优秀载体”等称号。

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