医械创新资讯
一组动态影像在屏幕上流畅播放，显示出关节活动的每一个细微瞬间，这不是高速摄像机下的画面，而是全球首台“摄像”磁共振捕捉的人体内部实况。
2025年底的RSNA年会上，飞利浦正式发布全球首个无氦3.0T MRI平台BlueSeal Horizon。
自 2018 年以来，某企业始终走在无氦核磁共振技术研发与应用的前沿，其推出的 1.5T BlueSeal 核磁共振系统在全球范围内已安装 2000 多台，截至目前累计节省液氦超 600 万升。如今该企业进一步将无氦技术落地于 3.0T MRI 产品，不仅不再需要氦气补充和排气管道，还由此降低了设备选址的难度、缩短了安装时间，同时减少了全生命周期的运营风险。
技术竞速
2025年成为高端MRI技术的分水岭。飞利浦BlueSeal Horizon平台的核心突破，在于彻底消除了3.0T MRI对液氦的依赖。
这一改变不仅降低了设备的运维复杂性与生命周期风险，更使安装地点不再受排气管道的限制。
与此同时，中国的联影医疗走了一条不同的创新路径。其uMR Ultra被称为世界首台“摄像”磁共振，实现了从静态“拍照”到动态“录像”的成像范式革命。
传统MRI对运动高度敏感，患者的呼吸、心跳等生理活动常导致图像模糊。而uMR Ultra通过uAIFI.LIVE成像平台与时空融合AI引擎，能够持续捕捉高清动态影像。
智能内核
硬件突破只是表象，真正的竞争已深入AI内核。飞利浦为BlueSeal Horizon配备了全套AI工作流工具，包括可将心脏成像规划时间缩短至30秒的SmartPlanning，以及基于英伟达加速计算的实时扫描预览功能。
GE HealthCare在其新一代SIGNA系列中，同样将AI置于核心位置。SIGNA One作为一个AI驱动的工作流平台，致力于从计划、扫描到报告的全程效率提升。
该平台甚至整合了无接触呼吸门控技术和AI定位的自动化摄像头，旨在减少人为干预，提升检查的一致性、提高效率。
联影智能则展示了全球唯一的胸部一扫多查智能体，能自动检出73种胸部常见异常，平均AUC值达94%。在实际的人机协同挑战中，AI辅助将医生诊断与报告撰写效率提升了25%。
市场洗牌
技术路线的分化背后，是医疗AI市场的快速演进。2025年，中国AI医疗行业规模预计将达到1157亿元。其中医学影像是AI渗透最深的领域，超过70%的临床诊断依赖影像资料。
全球医疗器械人工智能市场在2024年已达191亿美元，预计到2037年将增长至1435亿美元。
市场的增长伴随着采纳率的快速提升。根据Menlo Ventures的研究，2023年医疗AI采用率仅为3%，而2025年已有22%的机构部署了专用AI工具，增长超7倍。
医疗机构在选择AI工具时，最看重三个因素：技术成熟度、患者护理的风险等级以及短期价值交付。
深层变革
这场由AI引领的变革正在重塑医疗行业的底层逻辑。过去，医疗是一个“重人力、轻软件”的领域。在7400亿美元的美国医疗管理支出中，IT预算仅占630亿美元。
但AI正改变这一现状，通过两种路径撬动变革：一是渗透现有IT预算，通过智能化模块增强传统系统；二是将原本依赖人工服务的流程首次软件化。
在医学影像领域，AI的价值已经得到量化验证。AI阅片时间比人工缩短53%，检出率提升17.6%。这些效率提升对于缓解放射科医生短缺、减少诊断等待时间具有重要意义。
监管与挑战
技术快速发展的同时，全球监管框架也在逐步明晰。2025年，欧盟、中国、美国分别通过CE认证新规、审批流程优化和动态监管框架，形成了既趋严又明晰的监管环境。
中国的优化举措已将AI影像产品平均审批时间从24个月压缩至14个月。这种“严监管+促创新”的平衡模式，正在重塑行业竞争格局。
挑战依然存在。医疗数据呈现“多而不优、散而不通”的特征，标准不一、非结构化存储等问题影响着AI模型的训练效果。同时，支付体系的不完善也制约着商业化进程。
未来战场
随着技术不断成熟，MRI领域的竞争正从单一设备性能转向整体解决方案。GE HealthCare已与英伟达合作，利用其GPU加速深度学习重建模型的开发。
这一趋势预示着未来的竞争将超越硬件参数，延伸至生态系统构建能力。
从临床应用看，AI正在从辅助诊断向更广泛的场景拓展。联影的“摄像”磁共振为神经系统、胃肠道、盆腔和关节等领域的诊断提供了新的维度。
而GE的SIGNA系列则为神经学和肿瘤学提供从计划到报告的端到端临床路径解决方案。
商业化路径也在逐渐清晰。有分析将医疗AI的商业化分为三个梯队：医技科室赋能型AI、临床治疗增值型AI以及健康管理型AI。与高端设备绑定、满足刚性临床需求的硬科技AI，有望随着医保支付方式改革而更快跑通商业模式。
当 AI 与高端影像设备的融合走向深水区，MRI 领域的竞争早已超越硬件本身，成为技术生态、临床价值与商业化能力的综合较量。液氦依赖的突破、动态成像的革新，再到 AI 全流程的赋能，每一步创新都在拉近高端医疗技术与临床实际的距离未来，唯有锚定临床刚需、持续打磨技术与生态的参与者，才能在这场医疗影像的智能革命中站稳脚跟，最终让技术红利真正惠及更多患者。
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