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“医学影像大模型第一股”德适生物,如何卡位千亿蓝海?

这个是认证

子弹财经

2026-03-17 21:39 山东

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出品 | 子弹财经

作者 | 嬛嬛

编辑 | 闪电

美编 | 倩倩

审核 | 颂文

2026年是AI医疗产业化、商业化突破的关键之年。

在所有细分赛道里,AI医学影像跑得最靠前,技术最成熟,落地最广,也是整个AI医疗里占比最大的板块。背后逻辑不难理解:医生精力有限,每天面对海量影像、病历数据,靠肉眼和经验,难免有漏、有误,AI恰好补上这块短板。

更关键的是,医院每天都在产生超声、CT、MRI、显微成像等影像资料……这些海量数据反过来又成了AI的“养料”,模型学得越多,判断越准,形成正向循环。

市场也在印证这个趋势。沙利文数据显示,全球医学影像检测市场规模已从2019年的650亿美元增长至2024年的957亿美元,复合年增长率为8.1%,这一市场将在2030年突破1338亿美元,到2035年进一步剑指1739亿美元。

换句话说,未来十年仍是医学影像的黄金发展期,赛道天花板还在持续抬升。

德适生物刚好踩在这个节点上,不久前通过港交所聆讯,即将成为“医学影像大模型第一股”。站在这个关口,「子弹财经」想聊聊这家前沿公司的真实成色。

1、增长飞轮转起来了营收涨、毛利高、钱够花

2025年年中,市场还在担忧德适生物的成长性。

更新后的招股书给出了有力回应:

营收爆发增长:总收入从2023年的5284.4万元增长至2024年的7035.2万元,同比增长33.1%;2025年前三季度进一步飙升至1.12亿元,较上年同期增长469.8%。

收入结构质变:2025年前三季度技术许可收入占比达51.4%,成为第一大收入来源,而医学影像软件及医疗设备收入同比增长了281.2%,主要产品AutoVision®(染色体核型分析系统)与MetaSight®(自动细胞显微图像扫描系统)销量分别增长40.9%及160.0%,销量提升,平均售价也在上涨。

盈利能力突出:德适生物的毛利率保持行业较高水平,2023年、2024年及2025年1-9月分别为71.0%、65.5%及75.9%,其中技术许可业务毛利率高达96.5%,高附加值的技术模型业务属性凸显。

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图 / 德适生物招股书

收入持续攀升、亏损大幅收窄、基本面实实在在好转。数字的背后有两层深意:一是产品真的不可替代,医院愿意为这个价值买单;二是这套模式不受原材料、供应链的束缚,规模越大,利润越厚,护城河也越宽。靠技术模型赚钱的商业模式已经生效,含金量十足。

而截至2025年9月30日,德适生物账上的现金及现金等价物有3.96亿元。德适生物有充足的“弹药”投入研发,把模型迭代得更聪明,把产品打磨得更顺手。研发实力的强化,推动产品临床价值升级;产品获得市场广泛认可,进一步带动营收规模持续增长,形成了“研发→产品→市场→营收”的正向循环。

这就是典型的增长飞轮,而且正在越转越快。

更重要的是,德适生物的市场前景很广阔。沙利文的数据显示,中国染色体核型分析市场规模,预计2030年达到20.4亿元,2024到2030年的复合增长率高达51.9%;到2035年,这个数字将增至60亿元。全球对应市场规模2035年将突破50亿美元。

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图源 / 弗若斯特沙利文

在染色体核型分析这一个细分领域,德适生物的市场地位已经站稳,根据沙利文数据,2024年市占率30.6%位居全国第一,而行业本身年复合增长率超过50%,在一个高速发展的赛道里保持领先,德适生物的基本盘不仅是存量优势,更是增量爆发的起点。

2、打破长期垄断,德适生物凭什么?

2025年10月,国家卫健委联合五部门印发了《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》,提出到2030年,基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖,推动实现二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等人工智能技术应用。

医学影像诊断这个行当,受限于“高成本、低效率、低精准度”。过去想搞一个专病AI模型,动辄上千万砸进去、两三年熬出来,还得靠几万张高质量标注数据(有时候还得人工标注)一点点喂,这套“重资产”玩法,让基层医疗机构只能远远看着,创新产品想铺开也是步履维艰。

德适生物的技术路径,恰好为这些行业痛点提供了更优质的解法,让快、准、稳,能真正成为政策落地的抓手,而不是口号。

就用染色体核型分析来说,传统人工分析一份样本平均要花34.1分钟,碰上复杂病例时间更没边儿。德适生物的核心产品AI AutoVision®,是一款染色体核型辅助诊断软件,该产品将每个样本的分析判断时间直接压到11.3分钟。这意味着什么?一个医生采用传统方法一天最多处理8到12个样本,现在能处理50个,在AI AutoVision®的加持下,效能直接翻了几倍。更关键的是患者等报告的时间,从采集样本到拿到最终诊断,传统流程平均要30天,AI AutoVision®把这个周期缩短到4到7天,大幅提升了诊疗体验。

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德适生物不仅“快”,而且“准”。多中心临床试验报告显示,AI AutoVision®在检测数目异常方面实现了灵敏度100.00%、特异度100.00%,在检测结构异常方面则达到灵敏度94.05%、特异度100.00%。

而在和蔡司、徕卡等国际巨头的正面对决中,德适生物在染色体分割、计数、排列及异常检测等核心维度上均展现出显著优势。不仅打破国际厂商在该领域的长期市场主导格局,更以硬核的临床数据验证了自研技术路径在复杂医学影像任务中的价值。

凭什么?凭的是底层技术的真硬核。

AI AutoVision®的核心,是德适生物自主研发的iMedImage®医学影像基座模型。该模型具备千亿级参数规模,是全球首个商业化跨模态医学影像基座模型,作为通用型的基础架构,专门为医学领域的推理和学习而设计。

相较于传统模型24个月以上的开发周期、超2000万元的投入成本、1万例以上的训练数据需求,iMedImage®仅需要数周、数十万元的成本,即可完成专科诊断模型适配,训练数据需求缩减至数百例,研发成本与周期实现指数级下降,大幅降低AI医疗的研发与应用门槛。

截至2025年9月30日,该模型能有效支持CT、MRI、超声、核型分析、内镜等19种临床影像模态,覆盖超过90%的临床医学影像场景,核心聚焦生殖健康、血液恶性肿瘤等高需求领域。更关键的是,其多场景适配能力已在显微成像、产科超声、CT成像等多种临床环境中得到验证。

能打的产品,不止一个。除核心产品AI AutoVision®外,以iMedImage®为核心,德适生物构建起“医学影像软件+医疗设备+试剂耗材+技术许可”的多元化业务结构。衍生出已商业化的MetaSight®自动细胞显微图像扫描系统、KayoFlow®自动化制片染色设备等一系列主要产品,形成从样本处理、图像扫描到AI分析的全流程解决方案,涵盖了染色体核型分析的全流程。

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放眼全球,这是一个正在迈向1739亿美元的广阔市场,一片真正的蓝海。现在,德适生物以染色体核型分析为起点,依托基座大模型的泛化能力,能快速延伸至更多医学影像检测场景。面对这片千亿美元的星辰大海,即便只捕获其中一小部分,也足以书写一个激动人心的商业故事。

3、商业化之路越走越清晰

英伟达的最新报告揭示:70%医疗机构已拥抱AI,57%医学影像项目获得明确投资回报。生成式AI首次超越数据分析,成为医疗领域最核心的工作负载。

这不是未来故事,是正在发生的现实,而在德适生物的布局里,我们能更清晰地看到这条商业化路径怎么走。

首先,是医院愿意用。

「子弹财经」发现,目前德适生物的产品覆盖全国31个省市,进了400多家医院。在中国排名前十的顶尖医院里,入院率达到了40%。产品AutoVision®在北京协和医院、复旦大学附属中山医院、上海交通大学医学院附属仁济医院、郑州大学第一附属医院都在用,这些名字不只是名单,它们是医疗圈的风向标。

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因为这些标杆医院最挑剔、最懂行、最不缺选择。他们选择德适生物,说明AI医学影像产品真的能打。而它们的认可,又会一层层渗透下去,从中心城市到地市县域,医疗行业的信任传导路径从来如此。

更重要的是,这套逻辑正在走向普惠。

技术如果只停留在顶尖的医院,价值终究有限。德适生物的思路很务实:通过iMed MaaS云端平台,让医院不用再砸钱买昂贵的私有化服务器,按需调用服务就行。意味着基层医院可以用极低的成本,获得和三甲医院同款的AI辅助诊断能力。

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图 / iMed MaaS平台的整体工作流程

而且德适生物还想走得更远。按照规划,iMedImage®基座模型会持续进化:泛化能力更强、推理效率更高,覆盖更多影像模态和临床专科。

「子弹财经」了解到,德适生物还计划对iMedImage®基座模型进行授权,支持本地化部署。针对行业“硬件配齐但AI落地能力薄弱”的现状,通过开放模型授权,让医疗机构可自主适配需求、训练专属疾病模型,实现技术的深度下沉。

德适生物的实践,让AI医疗的商业化路径从未如此清晰。它始终踩在需求和供给的交汇点上,用切实的增长证明:AI医疗的竞争,已从单一的技术竞赛,迈向核心技术商业化落地能力、可持续增长潜力与临床价值兑现的综合较量。从这个意义上说,德适生物的上市,不仅开启了自己的增长之路,它也为整个AI医疗行业树立了一个商业化的标杆。

4、写在最后

全球AI医疗的窗口期已经打开,德适生物手里有技术积累、有产品落地、有头部医院背书,再叠加行业刚需,每天都在产生数据、每天都在呼唤效率。这些不仅是护城河,更是它从本土标杆走向全球的通行证。

或许,德适生物正在做一件比技术突破更有野心的事:让AI医学影像从“单点工具”进化为“标准化流水线”。而它自己,就是那条流水线的标准制定者。

至于天花板在哪?得看它自己想飞多高。

*文中题图来自:摄图网,基于VRF协议。

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