港股再燃AI热潮!德适生物登陆港交所,医学影像AI大模型赛道迎来新巨头

港股再燃AI热潮!德适生物登陆港交所,医学影像AI大模型赛道迎来新巨头

近日,港股市场的情绪再次被AI大模型点燃。

继年初智谱、MiniMax两大通用AI巨头上市后,3月30日,杭州德适生物科技股份有限公司正式登陆港交所。

作为港股首家医学影像AI大模型公司,德适的上市标志着中国大模型领域的三驾马车——“德智米”(德适、智谱、MiniMax),成功在港股会师。

上市前一天,德适暗盘大涨约101%;上市当天,早盘高开121.21%,每股报收209.6港元,涨幅高达111.72%,市场热情可见一斑。截至4月1日收盘,该公司每股报收246.2港元,涨幅24.34%,市值近200亿港元。

相较于已跻身千亿市值阵营的智谱、MiniMax,德适上市初期的强劲表现,给资本市场预留了充足的估值想象。

港股再燃AI热潮!德适生物登陆港交所,医学影像AI大模型赛道迎来新巨头

单从市销率(P/S)看,智谱当前市值超4000亿港元,对应P/S超过510倍,MiniMax同样维持数百倍的高市销率水平。反观刚登陆港交所的德适,市值刚突破200亿港元,以其2025年预计全年营收1.5亿元测算,公司P/S不足智谱的1/4,市值仅为智谱的1/20左右。这意味着,在同样的AI赛道逻辑下,德适当前估值明显更具性价比,上涨空间更大。从行业趋势与公司基本面来看,德适后续仍具备冲高潜力。

站上赛道

德适成立于2016年,是一家在杭州本土发展起来的、专注于开发医学影像产品及服务的医疗器械公司。

区别于传统医疗器械公司和纯正大模型公司,德适所在的“AI+医疗”领域,是一个高壁垒、强需求、有效供给高度稀缺的赛道。在这条赛道里,德适又选了一条难而正确的路——AI医学影像

港股再燃AI热潮!德适生物登陆港交所,医学影像AI大模型赛道迎来新巨头

为什么说它难?因为在德适之前,国内外已有大量企业将AI与医学影像结合,试图用技术提升诊断效率。过去十多年,各企业围绕眼部、肺部、乳腺、骨科等单一病种做了大量AI优化,也确实在局部场景中实现了病灶识别、辅助判读等功能突破。

但行业走到今天,一个普遍存在的瓶颈也愈发清晰:绝大多数玩家走的仍是单一病种、专用模型的路线,看似多点开花,实则研发成本高、落地周期长、难以规模化推广。这些AI影像应用,最终只能停留在单点优化层面,远不足以支撑整个医学影像行业的智能化升级。

而说它正确,则是因为业内普遍有个共识,医学影像是AI医疗中确定性最高的细分赛道。近期,英伟达在最新报告《State of AI in Healthcare and Life Sciences: 2026 Trends》中提到:医学影像是目前AI落地并产生实际经济效益最显著的领域之一。

57% of respondents from the medical technology segment reported seeing ROI from deploying AI for medical imaging. (57%的医疗技术领域受访者表示,在医疗影像领域部署人工智能后已见到投资回报。)

该报告还将医学影像视为AI医疗从“实验”转向“执行”的核心应用场景。

…reaping return on investment (ROI) on core applications like medical imaging and drug discovery.(在医疗影像、药物研发等核心应用领域已实现投资回报。)

在这样的背景下,德适的出现,为行业破解这些痛点提供了现实样本,也让市场得以窥见大模型技术从研发走向产业化的可行路径。

AI医学影像困局

长久以来,医学影像市场面临4大痛点:

一是诊断周期长,以染色体核型分析为例,传统医学影像的平均诊断周期较长;
二是误诊率高,比如根据核型的骨髓性肿瘤(MN)临床误诊率达到18.5%;根据形态学影像的骨髓化生不良症候群(MDS)临床误诊率高达21%;
三是专业人才供给严重不足,国内超声科医师总量仅约15万人,难以匹配庞大的诊疗需求;
四是人才培养周期长,通常要花5-10年才能培训出一位能够掌握核型分析技术的细胞遗传学专家。

传统AI医学影像一直尝试解决,却苦于无法快速、低成本地实现诊断项目的AI智能化。

港股再燃AI热潮!德适生物登陆港交所,医学影像AI大模型赛道迎来新巨头

因为这些公司在技术层面,几乎都在走“专病模型”路线。简单说就是,一个模型只盯一种病、一种影像。这就导致AI医疗产业化进程中,出现一个非常大的Gap,每一个专病模型都需要大量标注数据、医生参与、算法迭代。相当于每做一个病种就要重新“造一次轮子”

更为致命的是,单一专病模型面临着极为冗长的生命周期——从底层算法研发、多中心临床验证、获取药监局合规认证,直到最终打通公立医院的采购链路,往往耗时数年之久。医院也不可能为了这些检查,去装几十上百个不同模型和智能化检测设备,推广难度极大

2025年10月,国家五部门联合发文,明确2030年二级以上医院普遍开展AI影像辅助诊断。全国二级以上医院有16000多家。而全国有几千种影像检查,靠“一个病一个模型”的方式,根本做不到“普遍开展”。

当然,除了技术问题,在商业化层面,核心矛盾同样突出。目前行业还缺乏明确的付费方与收费路径。同时,AI为医院、医保创造的增量价值难以量化,商业闭环始终未能跑通。种种因素,共同影响着AI在医学影像领域的规模化落地。

一款模型打天下

过去几年,德适也在寻找答案。

德适创始人、首席执行官宋宁,也是公司研发团队负责人,在医学遗传学、计算机科学及AI交叉领域有超过20年的经验。近5年来,宋宁主持国家科技部重点研发项目及省部级科研项目8项,发表20余篇SCI期刊论文。

港股再燃AI热潮!德适生物登陆港交所,医学影像AI大模型赛道迎来新巨头

他很早就发觉传统AI医学影像的瓶颈,认为要想从根本解决问题,大模型必须能给外界提供一个靠谱的“大脑”,让所有项目能以更低成本实现智能化。

iMedImage医学影像基座模型就是这个“大脑”。这款自研大模型,主打低成本、快速实现多样检测,可支持19种影像模态,覆盖CT、B超、核磁、显微影像等90%以上医学影像应用场景。更关键的是,iMedImage基座模型能为医生赋能,降低影像诊断操作门槛

医学影像诊断的核心难点,在于精准识别病灶异常并给出诊断结论,这一能力高度依赖医生扎实的临床医学功底与临床经验。当前,互联网巨头虽纷纷布局AI模型研发,但在医疗场景中,精准识别影像异常、给出专业诊断分析,靠的远不止算力与算法。这时候,有医学功底的德适团队显出优势了。

我们假设一个简单的临床场景。在一些权威的骨科医院,医生凭借丰富经验,通过CT影像即可精准判断骨折位置与损伤程度。但在一些县级、乡镇医院,医生面对同类影像往往缺乏足够诊断经验,难以给出准确判断。传统模式下,大医院只能依靠远程会诊、专家出诊等方式帮助患者,不仅落地难度大,覆盖范围也有限。

德适通过技术许可平台iMed MaaS平台,可以给医生和科研工作者提供零代码、低门槛、高度泛化的通用AI解决方案。以此前列举的骨折诊断场景为例,依托德适构建的技术许可平台,顶级三甲医院的骨科专家能够基于iMedImage基座模型,零代码训练出具备专家级判读水准的“骨折辅助诊断专用大模型”。该模型落地基层医院后,一台电脑即可帮助基层医生快速获得骨折影像的初步诊断意见,诊断能力显著提升。

港股再燃AI热潮!德适生物登陆港交所,医学影像AI大模型赛道迎来新巨头

当然,这个基座模型,也能为不同医院的优势科室“量身定制”各类专科诊断模型。只需iMedImage一个“大脑”,国内顶尖医院的优势专科诊疗经验便得以沉淀,从而用更低成本、更高效率的方式实现优质医疗资源下沉

2024年9月,德适开始通过iMed MaaS平台,获取大模型技术许可服务收益。目前,德适覆盖了北京协和医院、复旦大学附属中山医院等顶级三甲医院,中国前十大医院对其产品采用率达40%

该公司通过其运营的75家分销商网络,已将业务覆盖至全国31个省市,积累了超过400家医疗机构客户。

招股书数据显示,在2025年前九个月,其大模型技术许可业务的毛利率高达96.5%,已成为公司最主要的收入来源。

港股再燃AI热潮!德适生物登陆港交所,医学影像AI大模型赛道迎来新巨头

从研发走向产业化

除了大模型技术服务,德适生物已有8款医疗器械产品实现商业化,包括:
– 1款医学影像软件:AutoVision染色体分析软件。
– 3款商业化医疗器械:MetaSight自动细胞显微图像扫描系统、KayoFlow细胞收获仪、KayoFlow制片染色一体机。
– 4款主要试剂及耗材:配子胚胎缓冲液、体外受精显微操作管、ICSI显微操作皿、人外周血细胞培养基。

港股再燃AI热潮!德适生物登陆港交所,医学影像AI大模型赛道迎来新巨头

然而,这些并非德适生物的核心竞争力所在。公司真正的拳头产品是基于其基座模型开发的核心产品——AI AutoVision系统。

最新的注册临床试验数据显示,该系统在检测染色体数目异常方面,实现了罕见的100%灵敏度与特异度;在结构异常检测上,灵敏度也达到94.05%。

目前,AI AutoVision已作为“第三类创新医疗器械”进入国家药监局的审批“绿色通道”,有望以其显著的技术代差重塑行业标准。

该产品主要适用于两大场景:
1. 对孕妇羊水样本进行检查,提前发现胎儿潜在的染色体问题。
2. 对进行试管婴儿准备的夫妇,分析其血液样本中的染色体,辅助医生筛选染色体更正常的胚胎,提升辅助生殖的安全性与成功率。

港股再燃AI热潮!德适生物登陆港交所,医学影像AI大模型赛道迎来新巨头

据公司介绍,AI AutoVision能够对不同光学显微镜拍摄的染色体数字图像,自动完成染色体分割、计数与排列,并精准识别病例级别的异常,同时兼容市面上常见的标准显微镜。

对于原有的AutoVision软件客户,德适提供了平滑升级方案,只需在本地卸载旧版软件并安装AI AutoVision即可,无需更换底层定制计算机,实现了硬件成本的零增加。

港股再燃AI热潮!德适生物登陆港交所,医学影像AI大模型赛道迎来新巨头

AutoVision软件界面及随附计算机装置外观

根据弗若斯特沙利文的数据,2024年德适生物在国内染色体核型分析领域的市场份额达到30.6%,位居行业第一,也是全球唯一实现染色体核型分析全流程AI自动化商业化的企业。

公开资料显示,此次上市,德适生物每股定价99港元,共发行799.92万股H股,募集资金约7.198亿港元。其中,约49%将用于AI AutoVision的研发与商业化;约20%将用于迭代iMedImage模型并拓展技术许可业务,以打造第二增长曲线。

AI医学影像,跑步进入黄金赛道

近年来,AI技术正在重塑多个行业,医学影像作为AI渗透最快的细分领域之一,正迎来黄金发展期。

弗若斯特沙利文报告指出,全球医学影像检测市场规模在2024年已达957亿美元,预计到2035年将增长至1739亿美元。中国市场表现更为突出,2024年规模为999亿元人民币,预计2035年将突破2193亿元人民币。

多项数据表明,AI医学影像市场即将迎来爆发式增长。随着AI辅助诊断与临床流程的整合逐渐成为行业共识,以及公众认知与接受度的不断提升,新的增长动力正在显现。

德适生物所聚焦的染色体核型分析赛道,市场增速超过50%,而当前的智能化渗透率仅为1.4%,显示出巨大的成长潜力。

港股再燃AI热潮!德适生物登陆港交所,医学影像AI大模型赛道迎来新巨头

回顾过往,AI医疗赛道既经历过资本热潮,也遭遇过落地质疑。其核心矛盾始终在于:技术能否真正嵌入临床工作流,并形成可持续的商业模式。

德适生物的独特之处在于,其AI AutoVision并非追逐热点的“AI+医疗”概念产品,而是从染色体核型分析这一高壁垒、强刚需的细分场景切入,利用基座模型重构了诊断流程。

此次德适生物的成功上市,为处于探索期的AI医疗赛道提供了一个具备可落地性与盈利能力的实践样本,也反映出资本市场与政策层面对此类技术的高度关注,为医疗行业提供了“技术嵌入临床、商业反哺创新”的参考方向。

当AI技术深度渗透至临床诊断的核心环节,医疗资源的分配逻辑也将随之改变。


关注“鲸栖”小程序,掌握最新AI资讯

本文来自网络搜集,不代表鲸林向海立场,如有侵权,联系删除。转载请注明出处:https://www.itsolotime.com/archives/28389

(0)
上一篇 1天前
下一篇 7小时前

相关推荐

  • AI驱动财富重构:2026福布斯中国富豪榜揭示硬科技制造崛起与平台经济转型

    2026年2月2日,福布斯官方发布了截至2026年1月的中国富豪榜单。这份被视为“中国经济晴雨表”的榜单一经发布,便引发了广泛关注。 榜单呈现出剧烈的结构性变动:* 张一鸣凭借字节跳动在AI领域的全面布局,以693亿美元财富首次登顶,终结了钟睒睒连续五年的榜首地位。* 雷军则受益于小米汽车的爆发式增长,以304亿美元身家首次跻身前十,并以8亿美元的优势超越了…

    2026年2月4日
    46300
  • GLM-5引领中国AI成熟期:从炫技到系统工程的跨越

    我们每天都在见证「全球大模型第一股」智谱的历史新高。 2026 年的春节档,注定将被写入中国 AI 的发展史。 过去半个月,AI 社区被两颗「超新星」彻底点燃:一颗是字节跳动发布的 Seedance 2.0,它用震撼的视频生成能力横扫了全球社交网络,代表了 AI 在感性与创意维度的大爆发;而另一颗,则是这几天让开发者们彻夜未眠的智谱 GLM-5。 可以说,S…

    2026年2月13日
    30200
  • 强化学习赋能文本到3D生成:从算法突破到能力边界探索

    在人工智能生成内容领域,文本到3D生成技术正成为继大语言模型和文生图之后的下一个前沿阵地。这一技术旨在将自然语言描述转化为具有复杂几何结构、纹理细节和物理合理性的三维模型,其应用潜力覆盖数字孪生、游戏开发、工业设计、虚拟现实等多个关键领域。然而,与相对成熟的文本到2D图像生成相比,文本到3D生成面临着更为严峻的技术挑战:三维数据本身具有更高的维度复杂性、更强…

    2025年12月19日
    28100
  • 开源多模态推理新突破:MMFineReason框架以4B参数逆袭30B模型,开启数据驱动的高效推理时代

    长期以来,开源多模态模型在复杂推理任务上,始终与 GPT-4o、Gemini 等顶尖闭源模型存在一道难以逾越的鸿沟。 社区开发者们逐渐意识到,核心痛点或许不在于模型架构的精进或者模型参数的规模。真正的瓶颈,在于高质量、思维链(CoT)密集的推理数据极度匮乏。 在纯文本领域,DeepSeek-R1 的成功已验证了高质量后训练数据(Post-training D…

    2026年2月13日
    12800
  • 从辍学生到Sora核心开发者:Gabriel Petersson如何用ChatGPT颠覆传统教育路径

    在人工智能浪潮席卷全球的背景下,一个名为Gabriel Petersson的23岁丹麦青年,以其高中辍学生的身份,成为OpenAI研究科学家和Sora核心技术贡献者,引发了关于教育体系、人才认证与AI时代学习模式的深刻反思。他的故事不仅是一个个体逆袭的传奇,更折射出AI技术对传统知识获取、职业发展路径的颠覆性冲击。 Petersson的成长轨迹与传统教育范式…

    2025年11月29日
    26900