A：德式是一家专注于人工智能影像技术的公司，更精确地说是一家垂直大模型公司，其业务重点在于医疗领域的医学影像方向。目标是加速全球医学影像进入智能化时代。

A：医学影像行业面临的主要痛点在于庞大的市场需求与医生资源严重不足之间的矛盾。中国医学影像检测项目多达3285个，每年数据量以30%的速度递增，但由于医生培养难度大，医生缺口巨大，导致误诊率和漏诊率居高不下，特别是在基层医疗体系中，误诊率和漏诊率甚至可能高达20%至30%。德式在2017年采用了transformer架构，该架构具有强大的泛化理解能力，能够通过大量数据、参数及算力堆积训练出一个能够识别所有医学影像图像的统一模型——image。这个模型拥有千亿参数，具备对所有医学影像模态的统一识别能力，并通过构建专属模型操作系统和提供训推一体的本地化方案，推动医学影像领域的智能化进程。

A：小模型在医学影像领域的应用受制于底层算法架构，需要大量数据标注且泛化性差，即针对不同类型的医学影像（如脑部CT、冠脉CT等）需分别训练模型，成本极高。同时，小模型在病理切片等领域的应用时，往往只能针对一种异常进行训练，无法满足临床需求。

A：在过去十年里，德式构建了两条业务线。第一条业务线是智能装备和系统，通过显微光学领域的全自动化装备作为样板，实现了细胞形态学、染色体核型分析等领域的傻瓜式操作，简化了医院的操作流程。第二条业务线则致力于将大模型技术与实际医疗场景结合，提供更高效、精准的医疗服务。

A：人工智能化技术在医学领域，尤其是产前诊断方面，带来了显著的变革。例如，羊水出报告时间从原来的30天缩短到了7天，准确率高达99.986%；外周血时间则缩短到4天，并且灵敏度和特异性在异常识别领域几乎达到了100%。这一技术进步降低了行业应用门槛，使得从产前诊断向孕前及婚前人群推广成为可能，有助于筛查出正常人群中约2%存在染色体异常的个体，对优生优育具有重大意义。

A：公司将该项目定为“压舱石业务”，是因为它能直观展示AI在具体项目中实现智能化后所带来的效能提升，让大众更容易理解AI技术的实际价值。

A：公司在2024年底开始将大模型进行开放式平台建设，并于2025年5月和6月发布了名为MI mas的平台。该平台允许医务工作者和科研工作者通过零代码方式快速训练自己的专属模型，提供从图片上传、标注工具使用到模型训练、评测、部署等一站式服务，帮助他们将医学影像经验转化为可固化、可部署的智能模型。

A：基于大模型的泛化性，使得基于底层基座模型训练任何专属项目时，成本和门槛极度降低，从而推动整个医疗产业快速实现智能化。智能化过程不仅包括训练，还包括部署到日常医院中作为基础设施，带来产业爆发式增长。基于大模型的技术优势，现在三千多个项目或医生若有新的诊断项目需求，只需提供200个病例或最少200张医学影像图片，最快可以在一周内完成训练，大大降低了冷启动成本和反复标注图片的工作量，极大地提高了投入产出比。

A：国家在2022年11月出台的相关文件提出，在2030年前要让AI成为基层医生的第二大脑，在各级医院推广人工智能医学影像诊断服务，实现人工智能技术在医疗体系中的广泛应用。

A：MI的max平台是一个操作系统，它在过去十个月内帮助开发了90多个医院的项目，其中涉及到智能化应用。通过与华丰峰院士团队合作，我们成功在九十几个医院中完成了早产风险预测模型的开发。该平台不仅能够快速准确地预测疾病风险（如前列腺癌和胃癌），而且成本远低于传统检测方法，并且普及率极高。此外，平台还在不断提升中，目标是将脑癌和胃癌的预测水准推向新高度，并有可能彻底改变体检方式，推动医学从诊断向精准预测医学转变。

A：早产风险预测模型通过分析超声数据，在两周内仅凭210个病例的数据就能达到0.75的AUC，准确率接近75%，超越了过去七年几万张图像的研究成果。这个模型能够让准妈妈在孕16周时通过B超预测是否早产，及时采取干预措施进入保胎程序。当模型结合多模态数据后，准确率进一步提升至0.85，超过了20年经验的妇产科主任水平，现已被用于浙江省妇保体系中，显著提高了诊疗效率和效果。

A：我们目前通过训练AI模型获取收入，这些模型服务于专家并被部署到基层医院和医联体中，有效提升了基层医院的诊疗能力。未来，我们将持续提升模型性能，让更多的专家参与模型训练，并实现更多模型的部署。我们的目标是构建一个AI医学影像生态，在这个生态中，优秀的模型将赋能基层医疗体系，提高基层医院留住病人和向上级医院转诊的能力，从而形成良性循环。同时，我们也会根据市场反馈和政策导向进行策略调整，确保技术成果能够有效转化为生产力，实现行业和社会价值的最大化。

A：到2030年，MI mas平台的案例收费分成的收入有望达到157亿的规模。

A：目前，除了三星外，国际巨头如GPS（通用电气、西门子、飞利浦）等影像厂家都在寻求与我们合作，希望通过我们的AI能力赋能他们的医学影像设备完成智能化升级。

A：我们希望成为中国健康出海的一个样板，并计划与中国厂家合作，在全球范围内进行战略级合作，探索从训练模型到模型部署的商业模式，例如在北美或其他地区收取模型部署收益分成。目前，我们在探索该模式并有望在今年看到落地成果。

A：我们与全国前100家顶级医院及其专家合作，其中一些医院已采购我们的纯算训推一体机，如浙一医院已投入两千多万，并在未来2到3年内计划投入一亿。这表明模型训练和部署得到了验证，模型部署和推理收入将成为我们今年收入增长的重要部分。

A：我们正在迭代新版本的模型，该模型基于1亿张数据，正在扩充至7亿张数据，参数量也在进一步扩大。部署方式有两种：对于接受线上部署的医联体，我们会直接部署好并提供API使用；对于购买醇酸训推一体机的医院，我们将模型预装在机器中。同时，我们与国内芯片厂家保持良好关系，协助他们进行模型适配。

A：我们的模型完全自主研发，底层架构和每一行代码都是我们自己训练和开发的，不依赖任何开源模型。