德适-B专注于医疗影像基座大模型领域,核心产品包括IMed Image基座大模型及IMed Loop模型工厂平台。公司通过零代码训练技术帮助临床专家开发专属医疗AI模型,支持多任务医疗影像识别,已在肺癌研究上达到病理级诊断效果。其商业模式包含模型训练授权和按Token付费的模型服务,下半年将重点拓展按Token付费业务,目前已有约200个专家团队参与训练,模型推理以医院/医联体为单位按影像数量收费。
AI+医疗正经历从健康管理、院内诊断到药物研发的逐步落地阶段,核心挑战在于医疗专业流程与知识壁垒。中国医疗数据应用相对开放,付费来源包括科研经费、药企支付及医院医保经费(医保控费下承压),海外则以诊所和商业保险为主。医疗领域实现真实世界智能(RSI)需多模态模型,依赖Transformer架构及数据迭代,落地时间或长于预期,药物研发等复杂场景对算力需求将大幅增长。
本报告重点分析了德适-B的核心业务模式、业绩增长潜力及行业竞争格局。德适-B上半年模型服务(MAS)业务实现超100%增长,下半年将重点拓展按Token付费收入,预计今年整体实现三位数增长。公司凭借医疗专业know-how、高质量数据飞轮及医学场景适配能力构筑竞争壁垒,海外市场付费意愿更强,已在香港设立全球总部。报告还探讨了国家政策支持、技术路线选择及商业化落地路径等关键因素。
当前医疗AI市场呈现多阶段发展特征,通用大模型企业在医疗领域布局较浅,而德适-B凭借专业壁垒占据领先地位。中国医疗数据应用相对开放,但商业化落地受医疗监管影响较大,付费来源多元化但医保控费下医院预算承压。海外市场付费能力与意愿更强,为医疗AI企业提供了更广阔的商业化空间。技术层面,多模态模型和Transformer架构成为医疗AI发展关键,但真实世界智能(RSI)落地时间或长于预期,算力需求将持续增长。
本报告提示需关注医疗监管政策变化、模型落地进度、数据获取可持续性及通用大模型企业竞争等风险。医疗监管政策的不确定性可能影响AI医疗产品商业化进程,模型落地进度受技术成熟度和临床需求匹配度影响,数据获取的可持续性是维持模型迭代的关键,同时需警惕通用大模型企业在医疗领域的潜在竞争。此外,药物研发等复杂场景对算力需求的激增也可能带来成本压力和技术瓶颈。