医疗影像走到分叉口：谁在为「AI读片」买单？

文 | 丁观

一台CT出图，肺结节、冠脉、骨折各跑一套AI；另一台跑RADAR，一次标146种病。两种工作流并列，背后是两条技术路线。

但比技术路线更值得追问的，是另一个问题：这些AI读片的结果，到底谁在付钱？

01 专病拿证，通用开源

专病路线的逻辑，是一个模型打一种病。

数坤的冠脉CTA-FFR是典型样本，公司多款产品已通过美国FDA与欧盟MDR CE认证，累计19张NMPA三类证，覆盖国内3000多家医疗机构，TOP100医院覆盖率超过90%，2025年收入约5.6亿元、毛利率维持70%以上，被市场视为「AI医疗商业化跑通」的信号。

联影智能是专病路线里规模最大的一家，累计获批了23张NMPA三类证，获证数量与覆盖病种双双位居行业第一；31款AI应用获批欧盟CE认证，总数全球第一；15款AI应用获批FDA认证。

2026年5月，其胸部CT图像辅助诊断软件进入国家药监局创新医疗器械特别审查程序，成为全国首款进入该通道的大模型AI医疗产品。它拿的是专病的家底，冲的是通用的监管通道。

通用路线的逻辑，是一个模型覆盖多种疾病。

达摩院的RADAR面向腹部增强CT，一次性能识别146种病症、覆盖18个器官，在近4万次真实世界检查中平均AUC达0.913，在14家机构26名影像科医生参与的人机对比中，平均准确率超过其中23名。

达摩院也是从单病种一路走来的，它是目前公开信息里唯一把下面这三级都走过一遍的公司。

一言蔽之，两条路线最实质的分野在持证状态。专病路线跑了十年，核心资产是三类证；通用路线的RADAR在9月18日登上《科学》的当天就选择开源，用开放换学术影响力和生态号召力。

值得关注的是，同步监管也在「补课」，后续门槛会越来越高。

就在上个月，9月14日NMPA发布了《人工智能医疗器械注册审查指导原则（2026年修订版）（征求意见稿）》，首次新增「大模型」「医疗智能体」「多病种产品」独立专题章节，区分调用通用大模型、开发医疗智能体、自研大模型三类模式，并要求针对幻觉、偏见等风险提供风险管理资料。

02 卡住行业的不是算法，是支付

这是2026年医疗影像AI最核心的矛盾。

国家医保局自2024年起，在放射、病理、超声、检验四类价格项目立项指南中，均把「人工智能辅助诊断」设为扩展项——与主项目同价、不重复收费、不向患者额外收费。

2026年3月31日，12项AI辅助诊断被纳入全国统一医保乙类目录，首批覆盖肺结节CT、眼底糖网、冠脉CTA等场景。据公开报道，837家三甲医院同步落地。

医保结算的是「检查项目」，AI作为扩展项被整合其中，不单独计价。做一次肺结节CT筛查，三级医院单次约150元，AI整合其中，个人实际自付仅需22.5元到45元。AI不额外加价，且须经执业医师复核签字后，才能纳入医保支付。

患者这条路，从一开始就被政策关上了。医保给了AI以名分，却没给AI公司独立的收款码。

铺量的动作，却同时在推进。2025年10月，国家卫健委等五部门印发《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，明确到2030年推动实现全国二级及以上医院普遍开展AI医学影像辅助临床诊断服务。

一边是要把量铺到县域，一边是把价码锁在「不单独计价」。今年医疗影像AI面对的就是这个落差：需求被政策打开了，付费规则还没跟上。

03 财政掏钱、医保官网、医院算账

医保把价码锁在「不单独计价」，但AI终究要有人买单。把可能的买方一个个摆出来，答案比想象中更清晰。

第一个买方，患者。可行性低。

「不额外增加患者负担」已经写进立项指南，这条路暂时难通。

第二个买方，医保。可行性中等，有通道没价码。

但医保通道的打开仍然有实质意义。国务院参事、北京协和医学院教授刘远立在采访时指出，AI产品若能纳入医保报销目录，则具备市场基础；否则医疗机构就会审慎评估。中国公立医院六成以上收入来自医保支付，医保对医疗机构的决策具有决定性影响。

第三个买方，医院。可行性最高，逻辑在变。

采购AI的资金主要来自运营成本或科研经费，意味着医院评估AI产品的逻辑和标准，正在从「能不能帮我多赚钱」转向「能不能帮我少花钱」。

一批先行者已经跑出了答案。数坤科技2025年收入约5.6亿元、毛利率70%以上，被市场视为商业化跑通的信号。迪安诊断在投资者互动中披露，病理AI单例收费在75至105元之间，回款已具备基本闭环。

还有一种正在出现的模式值得关注。浙大邵逸夫医院提出「开放算力、共享模型、按需结算」的医疗AI普惠模式——基层医院无需自行部署算力系统，即可按需调用总院的AI算力，并以Token为计量单位按实际使用量结算。

第四个买方，财政和卫健委。是当前掏钱最实在的金主。

2025年12月，浙江省卫生健康信息中心发布招标，支付宝以2.057亿元中标「医学人工智能创新服务平台」。这是首个由省级财政全额出资、企业带资建设、按效果付费的AI医疗项目，覆盖全省11个地市、92家三级医院及1700余家基层医疗机构。

有个值得关注的细节，财政拨付与服务质量挂钩：试运行阶段AI辅助诊断准确率达到约定标准方可进入正式付款流程，每下降1个百分点扣减合同总额的一部分。

这已不是个案，而是一套正在成型的成熟模式。

四川长宁县中医医院以95.8万元单一来源采购AI影像「一扫多筛」技术服务，覆盖食管病变、胃部病变、结直肠病变、肝脏病变四类筛查。杭州市西湖区卫生健康局预算450万元，为辖区11家社区卫生服务中心建设区域超声影像人工智能辅助诊断系统。青铜峡市卫生健康局为县域医共体购置影像AI诊断系统，预算285万元。

这些项目的共同特征是：采购方是卫健委或公立医院，资金来自财政拨款，采购目的是基层能力建设，而不是医院增收。财政和卫健委为AI买单的逻辑，跟医保完全不同，医保关心的是「这笔钱值不值」，财政关心的是「基层能不能接得住」。

这个逻辑也决定了医疗影像AI在基层的落地节奏。

今年1月，国家卫健委已明确「十五五」医疗卫生强基工程以1000个紧密型县域医共体为抓手。截至2026年，医疗卫生服务体系专项中央基建投资预算累计下达金额已达312.94亿元，医学影像等县域资源共享中心提标扩能是本轮资金重点支持类目。

包括浙大邵逸夫医院「按Token结算」的模式，本质都是基层能力建设逻辑下的产物。所以，B端对AI的付费意愿是存在的，但需要一种更精细的计价方式。

04 专病等价码，通用等证

专病路线的付费方已经清晰：医院和财政。

数坤在心血管领域跑通了按次收费的模型，2025年收入5.6亿。联影23张证覆盖全品类，以「证照数量」构建壁垒。

但这条路的天花板，是单一病种的市场容量，冠脉CTA是一个高值场景，但不是每一个病种都能撑起这样的定价。

通用路线的付费方也在成形：设备厂商、体检机构、财政和卫健委。

达摩院与东软医疗、GE医疗的合作，核心逻辑是「硬件+软件」深度融合，将AI嵌入CT设备，在设备出货时一并交付。美年健康与达摩院的合作已进入试运营阶段，体检机构有动力采购AI筛查能力，因为「一扫多查」能让一次CT的检查价值从「查肺结节」扩展到「查十几种病」。长宁县95.8万元的AI影像「一扫多筛」采购，采购方是中医医院，资金来自财政。

三条路都不依赖「AI单独收费」。通用路线的商业逻辑，是让AI成为设备、体检套餐、基层能力建设的一部分。

厘清了路线，开头的问题也有了答案。

患者不需要买单，医保给了名分但没给价码，医院在「少花钱」的逻辑下买单，而眼下掏钱最实在的，是财政和卫健委。

专病路线拿到了证，拿到了医院的采购预算，还在等一个独立价码；通用路线把模型开源给了全世界，还要等第一张三类证。但两条路顶着的是同一个天花板：医保不单独结算，报告要医师双签。

谁先找到第一个愿意按结果付钱的人，谁先跑通。 眼下的答案，藏在基层医疗机构的采购合同里，不在三甲医院的检查项目里。