在集采、DRG/DIP等支付改革政策深度重塑醫療價值鏈的背景下，傳統醫療器械渠道商的利潤空間正面臨前所未有的擠壓。尋找能夠驅動可持續增長、創造新價值的新項目與新方向，已成為渠道商生存與發展的當務之急。與此同時，人口老齡化加劇與慢性病高發所帶來的沉重公共衛生負擔，特別是日益嚴峻的國民眼健康問題，呼喚著更高效、更可及、更智能的解決方案。

如何破局？人工智能（AI）技術正展現出強大的賦能潛力。

通過推動產品的多科室應用，AI能深度賦能臨床診療流程；通過助力科研，AI可顯著提升臨床醫生的課題研究效率；通過項目制的智能運維，AI能有效支撐健康管理服務升級，實現數據價值與專家生產力的最大化釋放，從而惠及更廣泛的患者群體。這不僅是對國家“健康中國2030”戰略目標的積極響應，更是醫療器械經銷商與廠家在當下競爭格局中贏得先機、布局未來的戰略必由之路。

聚焦眼健康領域，挑戰尤為突出：

• 我國有1.41億糖尿病患者，糖網患病率高達28.8%（每4名患者就有1人患病），但門診篩查率不足10%。

• 50歲以上人群超4億，青光眼、年齡相關性黃斑變性（AMD）等致盲疾病高發。

更嚴峻的是，我國4.48萬眼科醫生近七成集中在大型醫院，作為眼科疾病篩查“主力軍”的基層醫療機構普遍缺乏專業眼科醫師。

基于此，關注全民眼健康上升為國家戰略。《“十四五”全國眼健康規劃（2021-2025年）》明確提出：推動眼底照相篩查技術逐步覆蓋基層醫療衛生機構。

近年來，在政策強風口下，眼科篩查設備已成基層醫療“剛需配置”。在國家衛健委發布的最新版《鄉鎮衛生院醫用裝備配置標準》中，將“眼底照相機”納為鄉鎮衛生院專用醫用裝備配置品目。

與此同時，伴隨國內臨床指南與專家共識的更新，“眼底照相機”因具備較好的特異性、靈敏度及效率經濟優勢，被推薦用于眼底病變的篩查。

政策紅利疊加剛性需求，眼底照相機市場迎來爆發式增長，一場千億級設備配置浪潮已席卷而來！

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AI輔助診斷賽道領跑者

眼底AI三類證落地，助力篩查智能化升級

在科技部將“AI賦能慢病篩查”納入新一代人工智能示范場景的大背景下，當AI切入眼科賽道，究竟能碰撞出怎樣的火花？

作為深耕醫療輔助診斷AI領域八年的行業領軍企業，體素科技以硬核實力交出高分答卷——其自主研發的「VoxelCloud Retina 眼底影像輔助診斷系統」為眼底全病種疾病篩查提供了解決方案，已正式獲批國家三類及二類醫療器械注冊證。

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權威認證，診斷效能比肩眼科專家

醫學研究表明，眼底病變可反映的全身性及眼部疾病超過數十種，其中常見疾病達十余種。因此，能否實現快速精準的輔助臨床診斷，成為臨床層面認可眼底 AI 技術的核心評判標準之一。

作為國內首批獲得眼底AI三類證的「VoxelCloud Retina 眼底影像輔助診斷系統」，依托由頂尖醫療機構專家標記的400余萬多源異質訓練數據和數百萬業務數據已構建超大規模眼底圖像數據庫。其算法性能經眼底AI領域迄今為止最大規模的真實世界研究驗證[1]：

研究涵蓋來自26個省份，155家等級醫院的47269名成年糖尿病患者，研究者通過23種不同的眼底相機，不同的復雜拍攝環境（非眼科暗室），采集了共94199張眼底彩照，VoxelCloud Retina與國內頂尖眼科專家團隊比較，在全國范圍的真實世界臨床應用中達到了83.3%的靈敏度和92.5%的特異度。

憑借臨床高精準的技術優勢，「VoxelCloud Retina 眼底影像輔助診斷系統」除獲得國內三類證外，已成功獲批SFDA Class C（沙特），CE審批也正在進行中。目前產品已在中國2000多家醫院部署，服務超過5000000 眼底篩查病例，與專業眼科醫生的一致性約為 90%。

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技術突破：全病種、全流程、全兼容

不同于單一病種篩查工具，「VoxelCloud Retina 眼底影像輔助診斷系統」可同步檢測糖尿病視網膜病變、高血壓眼底病變、病理性近視等十余種疾病，并對微血管瘤、硬性滲出、視網膜出血等病灶進行量化分析，還能對慢性病及并發癥風險進行定性評估。

眼底彩照篩查報告生成過程

依托云端高效算力，系統可實現2 秒極速生成結構化報告包含病灶位置、面積、分級等關鍵信息，為醫生制定治療方案提供全面參考；且支持實時生成院內版、糖篩版、視光版、體檢版等多場景適配報告模板。每份報告集成轉診建議、患者健康教育內容，并提供多語言支持功能，滿足不同醫療場景的差異化需求。

值得一提的是，「VoxelCloud Retina 眼底影像輔助診斷系統」打造了診療流程智能管理模塊，可通過結構化點選病歷快速建檔，融合影像數據提升病歷準確性，基于臨床指南智能生成轉診及復查建議。系統支持高效檢索、篩選、分類歷史病例，預約管理模塊優化檢查排程與病歷匹配，提升院內流轉效率。隨訪階段可一鍵對比歷史數據，直觀展示病情演變，同時支持數據導出供統計分析及科研使用。全流程閉環管理覆蓋建檔、決策、病例管理、隨訪及數據分析，有效提升診療精準度與效率。

此外，在設備兼容性與數據安全方面，產品無縫兼容20 余種主流進口和國產眼底相機品牌，無論是三甲醫院的復雜系統還是基層衛生院的便攜設備，均可實現“一鍵式”快速部署。其獨創的“邊緣計算盒子”技術可實現本地離線分析，在保障醫療數據實時處理效率的同時，通過本地化部署有效保護患者隱私，數據不出院，為各級醫療機構提供安全可靠的技術解決方案。

憑借強大的技術及性能優勢，「VoxelCloud Retina 眼底影像輔助診斷系統」正成為市面上主流的眼底篩查AI輔助診斷系統，成為守護大眾眼健康的核心力量。

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眼底AI篩查的萬億藍海

經銷商如何掘金？

AI篩查時代已經到來，眼底AI該如何突破行業壁壘實現商業化加速跑？

“從行業實踐看，眼底AI的商業化成功絕非技術單向輸出。”因此，除了在應用端發力外，體素科技致力于成為AI解決方案提供方，以多元化創新服務助力經銷商成功拓展眼科AI的應用邊界。

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大型醫院、政府單位：篩查項目合作賦能

在內分泌科、老年科等非眼科科室，VoxelCloud Retina成為指南推薦的糖尿病管理的重要工具。

當前，體素科技已成為中國國家標準化代謝病管理中心（MMC）的“鐵打搭檔”，為1700多家MMC中心提供AI篩查服務，累計服務病例已經超過150余萬例。

在區域醫共體建設實踐中，以山東省淄博市糖尿病眼病篩查聯盟為例，作為唯一技術提供方，體素科技通過「AI 技術 + 分級診療」模式賦能，兩年內共有11439例基層患者納入醫聯體管理，實現區域內糖尿病視網膜病變篩查覆蓋率提升 40%，三高病例檢出效率提高 65%，AI及時識別、挽救了400余名高危患者，篩防實踐成果已發表學術論文。該合作模式不僅構建了「基層初篩 - 中心醫院精準診斷 - 雙向轉診」的閉環管理體系，更成為山東省分級診療建設的標桿性項目，為代謝性疾病并發癥防控提供可復制的區域化解決方案。

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基層醫療：專項公衛建設賦能

為助力基層醫療機構篩查能力提升，體素科技可為醫院專項定制眼病篩查項目服務。在青島市嶗山區北宅衛生院項目賦能案例中，體素科技通過AI篩查輔助醫院隨訪轄區65歲以上居民15252人，基于納入篩查人群的眼底數據，在專業醫生復核的基礎上，由人工智能算法模型輸出分析結果，形成眼底影像與分析結果的數據庫，實現診斷率、治療率、控制率三重提升。

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科研服務：頂刊學術共建合作

除臨床應用項目外，在科研領域擁有深厚的學術資源及合作經驗。截至目前，體素科技在多個頂級學術期刊和會議上取得了驕人的學術成果，包括《Nature Medicine》影響因子53.44、《Nature Biomedical Engineering》影響因子25.67、《npj digital medicine》影響因子15.2、《Medical Image Analysis》影響因子8.54、《BMJ Open Diabetes》影響因子3.7、MICCAI等，并在多個國際算法比賽中榮獲佳績，展現出其在醫療人工智能應用領域的卓越技術實力。

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視光中心：開辟健康管理新賽道

針對青少年近視防控與成年人眼健康管理需求，體素科技推出視光專屬AI解決方案。在驗光配鏡流程中嵌入眼底篩查模塊，可早期發現高度近視引發的豹紋狀眼底、黃斑變性等隱患。在與某連鎖眼鏡店試點顯示，客戶粘性大幅提升，衍生出的眼健康管理服務成為新的利潤增長點。

體素科技始終秉持開放共贏的理念，構建起多元化的合作生態。通過與設備廠商的戰略合作，實現硬件+軟件的無縫集成；開放的數據生態可以讓AI賦能互聯網醫院、打造線上問診+AI篩查的家庭醫生服務包；也可以聯合健康險、養老險，推出”篩查+保險“健康管理計劃。新生態下體素科技不僅加速了技術落地，更創造了巨大的社會價值與經濟效益。

此外，在沙特阿拉伯，VoxelCloud Retina的落地開啟了中東地區AI眼病防控的新篇章。針對當地糖尿病患病率高達17.7%、眼科醫生極度稀缺的現實，體素科技與衛生部合作推出全國性篩查項目。這一舉措不僅提升了醫療服務可及性，更為“一帶一路”數字醫療合作樹立了標桿。

在這個充滿挑戰的時代，體素科技用AI之光照亮了無數人的視界。VoxelCloud Retina正以超越地域與年齡的普惠力量，書寫著數字醫療的新傳奇。對于尋求技術突破與社會責任并重的合作伙伴而言，這不僅是商業機遇，更是參與構建人類健康共同體的歷史機遇。當科技的溫度遇見醫療的深度，未來健康中國的藍圖正在徐徐展開。

體素科技智能眼底影像管理系統

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參考文獻：

[1] Zhang, Yifei, et al. "Artificial intelligence-enabled screening for diabetic retinopathy: a real-world, multicenter and prospective study." BMJ Open Diabetes Research and Care 8.1 (2020): e001596. ”

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