“慢性病防控是长期管理过程，需应用大数据、大模型和人工智能赋能三级医疗卫生服务机构，充分发挥基层体系作用。”“癌症、心脑血管、呼吸和代谢性疾病防治研究”国家科技重大专项技术总师、中国科学院院士陈竺在2024年中国慢性病防控大会上的发言，为这场关乎亿万国民健康的攻坚战指明了方向，而AI技术正成为破局的关键力量。

　　技术基石：通用基座模型，破解基层AI应用瓶颈

　　慢病管理依赖持续的监测与评估，医学影像是重要手段。然而，基层医疗机构普遍面临专业人才短缺、设备算力有限、数据样本不足等难题，难以部署复杂的AI工具。

　　德适生物自主研发的iMedImage通用型医学影像基座模型，直击基层医疗痛点，其核心优势在于“少样本、低算力、快训练”。iMedImage具有跨模态预训练架构，使单一统一模型能支持19种医学影像模态(如染色体、CT、MRI、超声及病理)，并覆盖超过90%的临床医学影像场景，凭借统一基础能力、强大的泛化能力及可延伸架构工具，iMedImage为多模态、多任务及多场景的AI解决方案提供动力。这意味着，基层医院无需海量样本即可借助该基座模型，快速、低成本地训练出适用于常见慢病影像筛查与评估的轻量化专科模型，极大地提升了基层在慢病管理中的诊断水平。

　　这一创新思路获得了陈竺院士的高度认可。陈竺院士不久前亲自带队走进杭州智能健康谷，深入考察了“AI+医疗”领军企业德适生物在慢病防控领域的探索应用。他在了解该技术后指出，这种“通用底座+轻量化专科训练”的模式“思路正确、路径可行”，对提升医学影像行业效率、特别是基层诊疗能力具有重大意义。

　　基层落地：MaaS平台，让影像AI“即用即取”

　　正如陈竺院士所言，医学人工智能在打破慢性病诊疗瓶颈、提升基层诊疗能力方面展现出其独特优势和重大价值。德适生物iMed MaaS医学影像AI平台，正是这一理念的重要成果体现。

　　iMed MaaS平台是德适生物基于iMedImag通用型医学影像基座模型独立开发的云端AI服务平台。该平台旨在为医疗机构、学术科研机构及区域医疗系统提供“即用即取、按需服务”的智能影像AI能力。iMed MaaS集成多领域预训练模型，提供模块化功能接口，并采用无代码操作环境，显著降低医疗AI的采用门槛。即使缺乏专业AI开发资源，基层医院也能轻松构建经济实惠、可扩展且易于管理的AI驱动的医学影像生态系统，让前沿技术真正“下沉”到服务一线。

　　随着iMedImag通用型医学影像基座模型与临床医疗的深度融合，一条以AI打通慢病管理“最后一公里”的创新路径正清晰展现。在提升中国基层医疗水平的进程中，德适生物——这家来自杭州的企业，不仅承担着技术破局的重要使命，更肩负着将“中国智造”的 AI 医疗方案推向全球舞台的责任。

　　可以预见，在不远的将来，随着AI技术在慢病防控领域的不断深入应用，科技的温暖必将传递到每一个被慢病困扰的角落，为广大慢病患者带来更多的希望与福祉。

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