來源：醫療器械創新網

近日，阿里巴巴達摩院研發的胰腺癌篩查AI 模型 DAMO PANDA 正式獲得美國 FDA “突破性醫療器械” 認證，成為中國科技企業首個獲此殊榮的醫療 AI 產品。FDA的認證加速了其審評流程，未來將推動該技術在全球范圍內的臨床應用。目前，DAMO PANDA已在寧波大學附屬人民醫院等機構試點，成功篩查出常規檢查漏診的早期病例。

01

突破性技術，

改寫胰腺癌早篩歷史

胰腺癌因惡性程度高、早期癥狀隱匿，80% 患者確診時已屬晚期，5 年生存率不足 10%，被稱為 "癌癥之王"。傳統增強 CT/MRI 篩查成本高、操作復雜，難以大規模推廣，早期精準篩查成為全球醫療難題。

阿里達摩院醫療 AI 團隊自 2018 年深耕癌癥早篩領域，在積累慢性病篩查經驗后，2020 年針對胰腺癌篩查瓶頸，聯合全球十余家頂尖醫療機構，首創 "平掃 CT+AI" 解決方案。該方案依托平掃 CT 年檢查量超 20 億人次的普及優勢（成本僅為增強 CT 的 1/3），通過 DAMO PANDA 模型突破傳統平掃 CT 漏診率 30% 的局限。

DAMO PANDA 模型構建三層深度學習框架，實現對平掃 CT 影像中 0.3 毫米級微小病灶的精準識別，篩查敏感性達 92.9%、特異性 99.9%，每千次檢測僅 1 例假陽性，首次讓大規模胰腺癌早篩成為可能。相關成果 2024 年發表于《自然?醫學》，被評價為 "開啟影像 AI 癌癥篩查黃金時代"。

PANDA的開發、評估和臨床轉化概述（圖片源自Nature Medicine ）

這一技術突破的臨床價值在真實世界中得到驗證：寧波大學附屬人民醫院通過 DAMO PANDA 篩查 4 萬余人，成功檢出 2 例常規檢查漏診的早期病例，其中 1 例 1.5 厘米腫瘤患者經及時手術康復，彰顯技術的臨床價值。

2024 年 5 月，世界衛生組織在聯合國 AI for Good 峰會上將其列為 "全球癌癥防控優先推廣技術"，并推動與發展中國家合作建設早篩體系。

這項 "從平掃 CT 到早期診斷" 的技術突破，憑借低成本、高精準的優勢，有望重塑全球胰腺癌防控格局，為提升癌癥早期發現率開辟新路徑。

02

跨界，不止阿里

除阿里外，其他科技巨頭也正加速搶占 AI 醫療高地。訊飛醫療依托星火大模型打造智能導診與語音電子病歷系統，在多地醫院提升基層診療效率。

商湯科技 “大醫” 模型通過多模態技術優化就診流程，病理模型覆蓋 20 余種器官，在瑞金醫院等機構將癌癥篩查效率提升 20 倍。

華為醫療軍團在病理與腦科學領域突破，“慧檢” 平臺覆蓋 200 多家醫院，阿爾茨海默癥預警模型提前 3-5 年識別風險。

字節跳動小荷健康的結腸鏡 AI 輔助診斷敏感度超 95%，格力跨界醫美推出高端設備，京東健康 “AI 京醫” 體系分診準確率達 99.5%。

從導診到重癥救治，巨頭們以技術與臨床結合重塑醫療生態，加速 AI 從輔助工具向核心生產力轉變，在全球競爭中勾勒中國醫療 AI 創新圖景，推動精準醫療普惠落地。

03

AI 醫療的黃金十年

DAMO PANDA 的 FDA 認證和格力的醫療布局，折射出全球 AI 醫療產業的爆發式增長。

根據慧博投研數據，2025 年中國 AI 醫療市場規模預計突破 349 億元，年復合增長率達 39.4%，而全球市場規模將在 2031 年達到 5245.5 億美元，年復合增長率 27.7%。

在技術驅動層面，以 DeepSeek R1 為代表的大模型、應用于藥物分子設計的生成式 AI，以及融合文本與影像分析的多模態技術，正成為行業突破的核心引擎。這些技術突破不僅提升了醫療數據分析的效率，更推動著 AI 從輔助工具向核心生產力的角色轉變，為產業發展注入了底層技術動能。

未來，AI 醫療的發展將聚焦于三個深度應用方向：

• 在精準影像診斷領域，AI 可將癌癥篩查效率提升 20 倍，微小病灶識別率逼近人類極限，顯著改善早期診斷的準確性；
  

• 在 AI 制藥領域，靶點發現周期的縮短與 30%-50% 的成本降幅已從理論變為現實，成都先導等企業的技術落地案例，證明了該技術路線的商業化可行性；
  

• 而全流程智能化則體現在診療全環節的滲透，從電子病歷管理的數字化升級到手術機器人的精準輔助，AI 正構建覆蓋診前、診中、診后的完整生態。
  

挑戰與機遇始終伴隨產業發展。在合規與商業化層面，患者隱私保護、算法透明度等數據倫理問題成為監管重點，而阿里 "麗水模式" 在基層醫療場景的成功實踐，則為技術與臨床需求的深度結合提供了可復制的范本。這表明行業在應對監管壓力的同時，也在不斷探索符合真實醫療場景的落地路徑。

然而，當表層的應用實踐與監管適應逐步展開時，更深層的制度性挑戰開始顯現。2025 年新版《AI 醫療器械分類目錄》將算法透明度、臨床驗證周期納入強制標準，直接導致 42% 的申報企業因無法提供可解釋性證明被暫停審批。

這一現狀不再局限于單一的合規問題，而是暴露出技術創新邏輯與醫療監管體系的深層摩擦 —— 當 AI 診斷的 "黑箱效應" 與醫療行業要求的 "可追溯、可驗證" 特性正面碰撞，如何在保障技術迭代速度的同時，建立兼具科學性與倫理彈性的規制框架，成為決定行業能否跨越產業化門檻的關鍵考驗。

阿里的DAMO PANDA不僅是技術突破，更代表中國企業在全球醫療AI競賽中的崛起。從格力的工業智能化到訊飛、商湯的垂直應用，跨界融合正成為行業主旋律。未來，唯有技術、臨床與商業化能力兼備的企業，才能在千億藍海中占據高地。而在這場變革中，最大的贏家或許是每一位因早篩技術重獲新生的患者。

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