本文系深潜 atom 第 953 篇原创作品

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以技术普惠打破资源壁垒

以生态重构整合产业要素

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花满楼丨作者

深潜 atom 工作室丨编辑

在探索多年后，AI 在体检行业迎来了规模化营收。2025 年上半年，美年大健康的财报中，主营收入中结合 AI 技术手段取得的收入为 1.4 亿元，较上年同期增长 62.36%，"AI+ 健康管理 " 的新业态已经初具雏形。

传统健康管理的核心问题是 " 数据 - 人才 - 模式 " 三大核心问题的叠加，数据质量差导致无法精准评估，缺乏专业人才使得干预方案难以落地，而服务模式的单一又进一步限制了数据的积累与人才的培养，形成恶性循环。

作为大健康赛道的领军企业，美年大健康在体检主营业务之外，一直在探索检后的生态搭建。伴随着医疗大模型的快速突破和成熟，各种医疗智能体也开始陆续问世，正在极大地提升了用户体验和健康管理、慢病管理的效率。借助 AI 技术，美年大健康正在打破 " 高质量、高效率、低成本 " 的不可能三角。

在 2025 世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议中，美年大健康健康集团董事长俞熔表示，在医疗健康领域特别是健康管理领域，高质量、低成本和可触达很难同时满足，所以应用场景的突破一直较为缓慢。在人工智能时代，AI 有望把国民健康管理这件事重做一遍，让健康管理的 " 不可能三角 " 成为可能。

在大健康产业数字化转型浪潮中，美年大健康以 "AI+ 医疗 " 为核心战略，持续将人工智能技术深度融入体检全流程，并成功将体检延伸到健康管理领域，并形成了有效闭环。

AI 重塑筛查能力，美年从 " 单一检测 " 到 " 多维精准诊断 "

《2024 年全国癌症报告》显示，2022 年我国新增癌症病例 482 万例，占全球 24.1%25，肺癌 106 万例、结直肠癌 51 万例、甲状腺癌 46 万例居发病前三位；癌症死亡 257 万例，占全球 26.5%。

实际上癌症是可以早期干预的。世卫组织表示，三分之一的癌症可以预防；三分之一的癌症可以通过早期发现得到根治；三分之一的癌症可以运用现有的医疗措施延长生命、减轻痛苦、改善生活质量。毫无疑问，早发现、早干预、早治疗是减少死亡人数的关键。

在早发现环节上，体检则是很好的辅助手段。特别是，在 AI 的帮助下，医疗诊疗的效率大幅度提升，体检的重要性也将大幅度提升。比如，2025 年世界人工智能大会期间，AI 辅助医生队与医生队围绕同一份胸部 CT 影像展开较量，AI 辅助组医生借助人工智能一键就可以检出肺结节、冠脉钙化等胸部异常，医生仅需逐一核实诊断即可生成报告，整体效率提升 25%。应用到体检领域，将会对疾病早筛起到重大的帮助作用。

根据 2025 年 6 月美年大健康与北京大学医学部联合发布的《美年大健康健康 2024 年度健康体检大数据蓝皮书》，大量数据分析显示了若干健康趋势：在三大结节中，肺结节检出率约为 60%，乳腺结节与甲状腺结节的检出比例均接近 40% — 50%；此外，脂肪肝、血脂异常、颈动脉斑块及高血压等病症的数据显示其形势较为严峻。

在美年大健康，基于影像识别的 AI 可以实现 " 一图多筛 "。比如一次胸部 CT，可以同时实现冠脉钙化、骨密度、胰腺脂肪、食管裂孔疝等多种风险的评估。此外，基于当前影像，可以对未来疾病进行风险预警，比如在阿尔茨海默病发病前 10 年即可提示风险，早期干预窗口大幅提前。

效率上，日均 200 万张超声图像实时质控，不但可以把基层超声医师水平瞬间 " 拉齐 " 到三甲专家级，用技术红利消弭经验差异导致的漏诊风险，更是大大缩减了超声图像的识别效率。

在面向 C 端客户的服务中，美年大健康健康以 AI 为核心工具，已实现重塑体检全链条，打造出新服务新标准，即检前、检中到检后的各个数字化触点的服务融合了人工智能技术，实现了体检全流程的智能化升级。2023 年到 2025 年 7 月，累计检出癌症确诊 26.28 万例。

作为医疗 AI 的长期推广者，中华医学会放射学分会候任主任委员、中国医师协会放射医师分会副会长、上海长征医院影像医学与核医学科主任刘士远多次在公开活动中表示，通过产学研用的深度融合，为患者提供更好的医疗服务。2024 年，美年大健康主营收入中结合 AI 技术手段取得的收入超 2.15 亿元，在美年大健康的体系中，AI 已经开始发挥关键作用。

在 AI 的帮助下，美年大健康已经率先实现了从 " 单一检测 " 到 " 多维精准诊断 "，在体检核心的筛查环节实现质的飞跃，让诊断更精准、覆盖更全面。

全流程赋能，美年从筛查到健康管理的闭环

在大众传统认知中，体检往往被简单定义为 " 单位组织的年度项目 " 或 " 身体不适时的一次性筛查 "，体检机构也仅是 " 走过场式检查 " 的代名词，很多体检者认为体检只是为了 " 完成任务 "，也有人拿到报告后仅简单翻阅，缺乏后续行动。消费者对体检的价值理解停留在表面，忽略了其在健康管理中的关键作用。

自 2021 年启动 " 数字驱动、科技赋能 " 战略，将数字化作为转型升级的核心引擎，美年大健康通过对数亿人次体检数据的深度挖掘与分析，构建起了国内领先的健康大数据平台。依托该平台，美年大健康实现了体检服务的全流程数字化与智能化，从检前精准定制、检中智能优化到检后深度管理，全面提升了服务价值。

《健康体检管理暂行规定》核心编写专家曾强教授提出的 "1+X" 个体化体检框架，为这一问题提供了参考思路："1" 是普惠、必查的基础项目；"X" 是结合个人风险特征定制的深度筛查。在美年大健康的检前智能规划上，"1+X" 个体化体检框架已经落地，AI 基于家族史、地域风险等数据，为体检人群提供 " 个性化 " 体检清单，比如为 IT 从业者定制精准筛查，为烟民增加低剂量 CT。

体检过程中，AI 让美年大健康的检测效率大大提升。首先，AI 导诊大大缩短排队时间。此外，多病联扫技术通过单次 CT 平扫同步识别超过 10 种癌症，报告生成压缩至 2 分钟，实现精准与效率的平衡。

在 AI 技术的深度应用下，美年大健康不仅推动体检服务能力升级，更引领大众健康管理理念从 " 被动治已病 " 向 " 主动治未病 " 转变。美年大健康健康以国内首款私人 AI 健康管理师 " 健康小美 " 为代表的健康管理场景类大模型以及脑健康 AI 评估模型、眼底 AI 模型、重大疾病和慢性病早筛模型等医疗领域专业模型群。

借助 AI 技术，美年大健康已经打造出了 " 检测 - 评估 - 干预 - 管理 " 的闭环服务。未来，随着 AI 与大数据、物联网等技术的进一步融合，美年大健康将继续探索体检服务的新边界，为大众提供更精准、更个性化、更普惠的健康管理服务，助力大健康产业高质量发展。

更为关键的是，美年大健康已经为用户搭建数字健康档案，一次体检 = 终身档案，所有影像、生化、基因数据加密上云，可跨院区调阅，为后续的健康管理提供了重要的数据基础。

行业范式升级，美年正在推动技术普惠与完善行业生态

管理大师克里斯坦森在《创新者的窘境》一书中把创新分为延续性创新和颠覆性创新，医疗 AI 是毫无疑问的颠覆性创新产品，因此医疗 AI 也就背负起了了完善医疗行业弊端的历史责任。作为体检行业的领军企业，美年大健康正在借助 AI 实践改写行业规则。

在体检核心业务上，美年大健康通过规模化 AI 应用，将高端筛查技术下沉至基础套餐，使甲状腺结节分级等原本依赖专家经验的服务实现标准化覆盖；比如，在 " 跨领域数据融合 " 生态方面，美年大健康将 AI 技术与物联网、可穿戴设备等领域的数据打通，构建 " 全维度健康数据池 "，实现对用户健康的动态追踪。

检后的健康管理上，每年基于华为盘古大模型训练的主检 AI 系统，可结合健康问卷、临床指南生成智能化体检报告，" 健康小美 " 可以提供 24 小时陪伴式服务，实时跟踪健康管理方案执行情况，动态调整干预措施。

在 " 医检协同 " 生态构建上，美年大健康健康积极推进医检互认工作，提升自身服务标准，融入医疗体系。比如，截至 2025 年 6 月，西安美年大健康出具的 60 项互认项目检验报告，可在全省 522 家互认医疗机构直接作为诊疗依据，在不影响疾病诊疗前提下，无须患者重复检查；在转诊服务上，截至 2025 年 7 月，美年大健康健康各地分院已与超过 350 家三甲医院建立医联体 / 健联体合作‌，通过 AI 技术打通体检与临床诊疗的转诊闭环。

" 体检机构 + 医院 " 的协同模式，打破了传统医疗体系中 " 检医分离 " 的僵局，让体检不再是 " 孤立的检测环节 "，而是成为疾病治疗的 " 前置入口 "。

当然，在发展业务、为行业引航的同时，美年大健康也未忘记践行医疗企业的社会责任。

传统体检行业长期受困于 " 资源分布不均 " 与 " 服务门槛较高 " 的痛点——优质的诊断能力集中在一二线城市，偏远地区居民难以享受精准筛查；中老年群体、低收入人群则因检测成本较高，被迫放弃深度健康评估。

借助 AI 技术，美年大健康积极推动体检服务向基层下沉。针对偏远地区医疗资源匮乏问题，其推出的 AI 移动体检车，实现 " 基层现场筛查 + 云端 AI 诊断 " 的服务模式，2024 年新增的离线 AI 诊断功能，更是解决了偏远地区网络不畅的难题——居民无须等待数据上传云端，即可在现场获取基础健康评估结果。" 技术赋能 + 服务下沉 " 的模式，让更多人能享受到精准、便捷的体检服务，推动体检价值从 " 个体健康保障 " 扩展到 " 全民健康提升 "，为健康中国建设注入强劲动力。

当体检行业告别 " 单点竞争 " 的时代，美年大健康以技术普惠打破资源壁垒、以生态重构整合产业要素，正引领行业进入 " 全民健康生态 " 的新范式。