德适-B披露医学影像大模型iMed-6.0技术进展及评测成绩

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33分钟前 17,330

格隆汇11月12日丨德适－Ｂ(02526.HK)公告，集团持续深耕医学影像人工智能，自主研发iMedImage®基座大模型，于2026年上半年完成全模态架构升级，并于同年7月推出iMedLoop®医学影像AI研究与生产加速平台。依托集团积累的大规模、高质量医学影像数据，通过底层算法技术创新、持续训练及扩大训练规模，集团基座模型的医学影像理解与分析能力不断提升。公司董事会宣布，集团最新一代医学影像大模型iMed-6.0 Thoth(「Thoth」)及iMed-6.0 Aegis(「Aegis」)取得重要技术进展，两者分别为iMed-6.0系列的中等参数规模及较小参数规模版本。

集团iMed-6.0系列模型在全球知名的大规模多学科多模态理解与推理评测基准(测试集)(「MMMU (Test)」)，以及医疗AI专业评测平台MedBench的全模态大模型评测中，均取得全球领先成绩。MMMU (Test)涵盖医学、科学及工程等六大领域、30个类别。根据集团测试结果，Thoth在全领域综合得分高于其他模型位居第一，Thoth与Aegis在「健康与医学」分项的得分分列全球第一与第二，展现其卓越的医学多模态理解与推理能力，并进一步体现其跨学科、多任务的泛化潜力。根据集团模型提交至MedBench后取得的评测结果，Thoth及Aegis的综合得分亦均高于同期全模态大模型公榜已列示模型的最高分，分列全球第一与第二。其中，Thoth在「医疗视觉感知与文本提取」分项得分达88.8分，超出此前最高分20.3%。

集团基于Aegis开发的通用计算机断层扫描(「CT」)垂直模型，在CT影像多器官、多异常综合分析方面取得重要技术进展。该模型支持胸部及腹部的平扫与增强CT，可对单次检查扫描范围内的多个器官及多类异常进行综合分析，覆盖509项疾病与影像徵象。在集团使用来自多家医院、近4万对CT影像与报告开展的评估中，集团选取的249项关键任务的平均曲线下面积(「AUC」)(异常判别能力指标，越接近1越好)达0.930。作为公开研究参照，刊载于《Science》的RADAR研究披露覆盖146项腹部影像发现，于多家中心验证的平均AUC为0.895。Aegis在全部509项任务的平均AUC为0.855。

为进一步提升核心技术能力，集团确信建设更加客观、全面，且贴近临床实践、高难度的专业评估基准至关重要。集团正持续升级自主建设的DoctorBench专业评估基准，以具挑战性的医疗任务，进一步准确、全面地衡量模型在复杂场景下的医学影像理解、推理及综合应用能力。集团计划于后续公布新一轮评测结果，包括集团参数规模最大的模型iMed-6.0 Horus的相关表现及研发进展。

董事会认为，基座模型能力的持续提升，是增强集团「模型工厂」核心竞争力及拓展商业化空间的重要驱动力。更强的基座模型有望提升iMedLoop®的模型开发与训练效率，加快面向不同器官、疾病及应用场景的专科模型供给，并支持医学专家加快研究及新方法验证。同时，相关技术进展有望加快诊断模型向基层医疗体系的部署与应用，以推理服务帮助医疗机构提升影像报告效率及准确性，并带动按病例计费的模型推理服务业务拓展。随着可供应模型及服务场景增加，集团有望扩大客户覆盖及病例服务规模，推动技术优势转化为持续的商业价值。集团将持续探索基座模型的能力上限，加强训练与专业评估，致力于加速全球医学影像智能化，增进人类健康。

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