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近日，西门子医疗和阿里巴巴达摩院签署了战略合作协议，双方将结合光子计数 CT 影像技术与人工智能，推动影像采集与智能分析协同创新，围绕癌症和心脑血管疾病早筛开展合作，探索先进影像与医疗 AI 融合应用的新路径。

一边是全球影像设备第一梯队里最激进的硬件创新者，一边是做出平扫 CT 多病种早筛模型的中国 AI 团队，两家企业的强强联合，也引发了行业的众多关注。

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以光子计数 CT 为底座

打造多病种同步筛查链路

从合作框架来看，此次双方的合作将重点推进影像采集与智能分析的协同研发，聚焦肿瘤与心脑血管危急重症早筛。

依托西门子医疗光子计数 CT 先进的成像技术和阿里达摩院的创新医疗 AI 模型，探索利用并推进一次 CT 扫描早期发现胰腺癌、胃癌、肠癌、食管癌、肝癌等高致死癌症，以及主动脉夹层、肺动脉栓塞等心血管危急重症。

其合作的设想，是凭借光子计数 CT 的成像能力，通过单次扫描同步捕捉多类病灶信号，把一份扫描数据转化为多种疾病的早期筛查线索。

不同于常规 CT 扫描，光子计数探测器可以直接统计光子、输出多能谱信息，能在更低辐射剂量下拿到物质分辨信息，这也是本次合作的硬件根基。因此，双方还需要解决适配这一全新数据格式的难题，打通重建、质控、AI 推理整条链路，而不是简单外挂一套算法。

值得一提的是，此次合作双方还预留了长期拓展空间，未来还将进一步探索人工智能在更广泛 CT 应用场景中的开发与转化，并结合临床需求、技术发展与合作进展，适时探讨在磁共振成像 ( MR ) 、介入治疗、放射治疗及其他医疗领域开展合作的可能性。

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主打平扫 CT" 一扫多筛 " 的

差异化技术路径

事实上，想要看懂西门子医疗与阿里的此次合作，首先就要厘清达摩院的医疗 AI 与市面上绝大多数影像 AI 的路线差异。

长期以来，国内医疗影像 AI 的主流思路是一个算法对应一类病灶，肺结节、骨折、眼底病变各自独立开发。尽管这一发展路径已经成熟，但其很难支撑大规模人群的综合筛查。

达摩院医疗 AI 通过差异化路径，是基于普通平扫 CT，做多病种联合检出。这一技术路线不需要增加扫描序列、不改变常规检查流程，目标是挖掘平扫影像中人眼难以识别的细微密度、纹理特征，捕捉早期隐匿病灶。

据了解，目前阿里达摩院这一路线已经积累了学术与审评背书，相关成果相继刊发于《Science》《Nature Medicine》，其中胰腺癌早筛模型 DAMO PANDA 已经获得美国 FDA 突破性医疗器械认定，同步进入国内创新器械绿色通道。

从产业逻辑来说，阿里达摩院这套方案最大的优势，是依托国内普及度高、成本可控的平扫 CT，具备大规模人群高危筛查的潜力，而不是局限于三甲医院的高端增值项目。

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两大影像巨头

为何看中同一款国产 AI

值得一提的是，除了西门子医疗，此前 GE 医疗也曾与阿里达摩院达成合作。有分析指出，这正是高端影像设备赛道竞争逻辑发生转变的表现。

多年以来，高端 CT 的竞争集中在探测器、球管、机架转速、重建算法等硬件指标。但随着国产高端 CT 持续突破，硬件差距不断缩小，单纯依靠参数很难持续维持溢价。设备厂商需要可落地、临床端听得懂的应用故事，多病种早筛恰好是一个具备想象空间的方向，能够给高端设备附加独有的临床价值。

这其中，光子计数 CT 最大的特点是信息量极大，多能谱带来了传统 CT 没有的物质分辨能力，但海量高维数据，已经超出医师肉眼读片的承载上限。

如果没有适配的算法承接这些新增信息，设备优势只能停留在图像更清晰，很难转化为临床价值。对设备厂商而言，牵手达摩院，本质上是为新一代探测器寻找配套的算法出口。

需要指出的是，海外厂商的生态思路也正在变化。以往，海外影像巨头倾向自研配套 AI，或者和小型算法公司做浅度合作。而这次选择和达摩院合作，意味着厂商承认这条多病种联合筛查路线的独特价值，愿意把国产原创算法纳入自身设备生态。

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站在行业发展的角度，对于光子计数 CT 而言，清晰的图像只是基础，能否挖掘出影像背后的临床价值，才是决定其长期生命力的关键。

西门子医疗与达摩院的联手，跳出了传统影像 AI 后置处理的老路，试图从成像源头打通软硬件链路。但框架协议只是起点，多病种早筛仍要跨过假阳性控制、临床验证、注册与支付等多重关卡。

这场合作更大的意义在于印证了高端影像设备的竞争，正从硬件参数比拼，转向硬件与 AI 一体化的临床方案之争。对此，器械之家也将持续关注。

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