在现代医疗诊疗体系中，医学影像成为医学数据来源的主要部分，成为临床诊断、疾病治疗和健康管理的重要基石。如今医学影像数据的年增长率达到惊人的30%，而影像科医师的年增长率仅为4%，加之诊断精准度的要求不断提高，这使医疗界面临着一个严峻的挑战：如何快速、准确地处理和分析每天产生的海量医学影像数据，以满足日益增长的疾病诊疗需求。

 在影像诊疗技术的深入探索中，联影智能凭借其在医学影像和医疗AI领域的长期深耕，以及在设备端和合作生态方面的显著优势，针对这一临床迫切需求，成功孕育出联影「元智」医疗大模型。该模型由文本、影像、视觉、语音、混合五个大模型构成，构建起覆盖医疗全场景的多模态认知中枢，其「元智」医疗影像大模型，凝聚了联影智能多年深耕医疗行业的技术积淀，在真实临床场景中持续打磨优化。依托数千万级训练样本和数十万例高质量标注数据，已能够支持十余种医学影像模态，覆盖超过300项典型分割任务，在多个关键分割任务中准确率超过95%。

 而在此技术体系之上诞生的影像智能体，实现了对临床任务的感知、决策与执行全流程赋能。其中，该影像智能体涵盖了放射智能体、核医学智能体——

 作为适配放射科临床需求的影像智能体，放射智能体充分发挥「元智」大模型的技术优势：放射智能体通过「元智」医疗影像大模型的能力对影像分析实现了持续升级，通过文本语言监督图像理解，实现“0标注”条件下对多种疾病的精准检测——在与复旦大学附属中山医院合作的胸部CT一扫多查场景中，大模型可以完成73种胸部异常检测，平均AUC值高达94%；与河南省人民医院合作的脑部影像分析模型则可同时检测32种病变异常，并自动生成报告。借助图像、文本与语音的多模态协同处理能力，该智能体显著提升了影像解读与报告撰写的效率与准确性。

 此外，该影像智能体在2025世界人工智能大会(WAIC)联影智能分论坛上的「人机协同挑战」比赛中得到充分验证——这场吸引超5万人围观的实战比拼，将复旦大学附属中山医院6名放射科医生随机分为两组，「医生队」单打独斗，「医生+AI队」以该影像智能体为协同伙伴，共同完成3例胸部CT影像阅片与诊断报告撰写。

 在比赛中，「医生+AI队」在打开病例时便获得智能体自动生成的诊断报告，借助其病灶自动联想、图文联动功能，从肺窗、纵隔窗到骨窗的多维度分析效率大幅提升，最终以接近3分钟的领先优势完成任务，中山医院放射科医生直言：“有了AI的帮助，写报告更像是在审核而非书写，AI明显增加了我诊断的信心。”

 未来，随着影像智能体在多模态融合、基层场景适配等领域的持续迭代，其不仅将深化“人机协同”的诊疗范式，更将成为推动医疗影像标准化、普惠化的关键载体，助力国内医疗AI公司以技术创新破解临床痛点。