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10月23日，2026年“数据要素×”大赛全国总决赛颁奖仪式在山东青岛举行。由江西一脉阳光集团股份有限公司（以下简称：一脉阳光）牵头，联合上海影禾医脉智能科技有限公司（以下简称：影禾医脉）、首都医科大学附属北京天坛医院（以下简称：天坛医院），联合申报的《基于海量临床影像数据的颅脑疾病智能诊断》项目，荣获大赛全国总决赛二等奖。

这一奖项不仅是对一脉阳光、影禾医脉在医疗影像数据要素化与临床AI产业化落地成果的高度认可，更彰显了企业牵头医工协同创新模式在医疗数据价值释放赛道上的标杆示范价值。在数据要素上升为国家战略、医疗数据合规流通与普惠基层医疗亟待突破的背景下，该项目以“标准＋数据＋模型”的可复制方法论，为行业打造了可推广的实践样本，其获奖具有鲜明的示范意义与产业引领价值。

今年是“数据要素×”三年行动计划收官之年，也是国家数据局确定的“数据要素价值释放年”。大赛以“数据赋能，乘数而上”为主题，是国内首个聚焦数据要素开发应用的全国性大赛。本届大赛共吸引超2.9万支团队、14.5万余人参与，1087个项目晋级全国总决赛，330支队伍进行终极角逐。

在本届大赛医疗健康赛道的一、二等奖获奖项目中，本项目是唯一由企业牵头完成申报并获奖的团队。这份成绩含金量十足，充分印证医工协同创新模式的实践价值：过往医疗数据要素相关项目多以医院、科研机构作为牵头主体，而本次一脉阳光作为企业担当牵头方，联动科技企业与顶尖三甲医院，完成从数据治理、标准建设到AI 产品落地、基层规模化应用的完整闭环。这也有力证明，在医疗数据要素从政策走向产业落地的进程中，企业不仅能够作为参与方，更可承担项目牵头、资源组织、成果闭环验证的核心角色，为行业提供企业主导医研协同的标杆范例。

“把沉睡的影像数据，变成基层医院用得上的诊断能力。”团队用一句话总结了项目的精髓，也向大赛交出了最核心的答卷：累计 3100 万例影像数据、94 种颅脑疾病同步诊断、500 多家机构日常应用，让顶尖三甲医院的诊断能力走进偏远县域。

2021年10月18日，习近平总书记在十九届中共中央政治局第34次集中学习时强调：发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。从2015年出台“互联网+”到当下出台《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》的8年多时间里，社会各界大力推动数字经济发展，全面拥抱数字时代。

2023年12月31日，国家数据局等十七部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》（国数政策〔2023〕11号），医疗健康被明确列为数据要素价值释放的重点领域之一。几乎同步，财政部推进数据资产入表制度：2024年被称为“数据资产入表元年”，2025年进一步要求央企及重点行业年底前完成核心数据资产入表，医疗行业因数据密集性成为重点领域。

这一套政策组合拳的实质，是把医疗数据从“沉睡在服务器里的临床副产品”，转变为可治理、可度量、可合规流通的生产要素。而本次大赛由国家数据局主办，本质上就是在用国家级竞赛的方式，为《三年行动计划》筛选和标定可复制、可推广的实践样本。

而一脉阳光x影禾医脉x天坛医院的获奖项目恰好落在这个政策坐标上。

“我们不是数据的搬运工，我们是数据的生产者。”一脉阳光&影禾医脉产业研究院院长张大兴在答辩现场掷地有声。

一脉阳光运营118家影像中心，这本身就是118个数据生产中心。目前已经累计沉淀影像数据超3100万例，而且，每天还在新增2万至3万份数据——这并非实验室条件下的理想数据，而是源于真实临床场景的“活数据”。

张大兴坦言，普通数据与顶级医院的高质量数据，"就像粗粮和细粮，各有各的作用"。顶级医院的数据帮助模型学习更精细、复杂的诊断知识；基层真实数据则让模型在不同地区、不同层级医疗机构中保持泛化能力。两类数据互为补充。

如何让数据流通起来，价值最大化？在本次赛事上，影禾医脉科研合作及销售支持总监汪凯宇提出了自己的看法和见解，“破解数据孤岛，在不转移原始数据的前提下释放数据价值。”为此，影禾医脉团队做了很多努力。

据汪凯宇介绍，本次入围总决赛，项目的核心亮点就是搭建了国内影像领域唯一的“数据标准—数据标注—基座模型—AI DIY无代码开发—AI集成平台应用”全链路体系。“通过行业共建，以实现影像数据‘车同轨、书同文’。”

数据互通，首要的是有统一的标准。

一个令人咋舌的细节：仅"CT胸部平扫"一个检查项目，在实际数据中就出现过46362种不同命名。

不同医疗机构对同一项影像检查，可能存在不同命名方式，设备型号、采集方法和数据质量也存在差异。大量数据如果缺乏统一标准，就难以有效整合和利用。也是海量影像数据"沉睡"的原因之一。

为了解决这一问题，一脉阳光、影禾医脉携手人民卫生出版社发布企业标准，并于2024年1月1日正式发布，1174条标准检查项目在全集团应用；再联手天坛医院发布颅脑CT核心定义表，明确每个扫描项目涉及的解剖部位、疾病、设备信息与数据组织方式。

在此基础上，通过“河图计划”——由一脉阳光与影禾医脉2023年发起、与国家人工智能应用中试基地共建的长期合作计划，将企业实践推向行业层面。预计2026年底将输出12项行业标准及配套数据集。

“数据要成为资产、成为生产力，第一步永远是标准。”张大兴有着同样的观点。为此，团队投入大量精力建立影像检查项目标准和数据标注体系，并开发了由多个AI模型构成的AI DIY工具链，服务于数据标准化、高质量数据集生成以及模型生成。

“标准对于企业来说，其实没有直接收益，但它是行业铺路的基石。我们愿意做影像行业的铺路人。”张大兴如是说。

数据赋能，乘数而上。将数据与AI技术相融合，让成效落地，一脉阳光、影禾医脉与天坛医院合作的颅脑CT超级智能体（小君医生2.0）是最好的例证。

颅脑CT智能体在急诊和门诊日常运行：一个模型覆盖94种颅脑疾病，一次输入，生成完整诊断报告。天坛医院实测：诊断准确率87.8%，报告生成小于1分钟，90%以上病例医生零修改直接签发。验证方式是随机对照试验——医疗AI最硬的证据。AI生成、医生审核、一键导入，医生从“写报告”变成了“审报告”。

实现今天的技术成果，团队也是经过不断的探索和迭代。

张大兴坦言，团队最初也尝试过单病种人工智能，但发现这种方式难以充分匹配临床业务需求。于是，转向以医学影像基座大模型为基础，开发面向整个检查项目的智能诊断系统，实现“一扫多查”。

这一转变并不容易。“技术上要否定自己，重新选择一条更难的路，前面的很多努力都会变成沉没成本。”张大兴说，相比单病种识别，检查项目级智能诊断需要更多数据，研发周期也更长。

不止步于一个颅脑CT智能体的成果，与此同时，团队还在推进胸部CT、膝关节MR智能体等更多检查项目的研发与应用。

随着数据的规范和应用，如何让技术落地于基层，是本次大赛以及参赛团队共同的关注。

首先是放射医疗供需失衡：全国每年CT检查量超过4亿人次，放射科医生缺口超10万人。

其次，医疗资源地域分布不均。高水平放射人才高度聚集在大型三甲医院，基层医疗机构误诊漏诊率高达20%～30%，分级诊疗推进过程中，基层诊断能力不足成为卡点。

再次，基层影像医生面临一个现实问题：诊断能力的提高需要长期积累病例经验，但不同层级的医疗机构，能够接触到的病例数量和复杂程度并不相同。一些基层医生即使工作多年，也可能因为接触复杂病例的机会有限，难以积累与大型医院专家同等丰富的经验。

怎么办？“让智能诊断能力更广泛地走进基层，是我们坚定在做的事。”张大兴给出了他的答案。“智能诊断系统就是医生的侦察兵。”他这样形容，通过帮助医生尽可能全面地识别影像中的疾病和异常，为下一步诊断提供支持。

“我们依托数据训练得到的AI能力，不只停留在大医院。我们希望通过轻量化模型，把专家诊疗能力下沉基层，帮助基层医疗机构提升诊疗水平。”汪凯宇坦露了进行项目设计的初衷。

在团队所有成员看来，参加此次大赛是对团队的历练、也是试金石，“感谢大赛提供了一个展示成果、交流经验的平台，也希望吸引更多医疗机构和伙伴一起携手合作。”

2025年，中国数据要素市场规模已突破2000亿元，医疗大数据市场规模达到687亿元，同比增长158.4%。但比数字更重要的是方向，医疗数据正在从“能不能用”的合规讨论进入“怎么用好”的产业叙事。

基于此，让人工智能逐步覆盖更多影像检查项目、触达更广地域，仅靠一家企业远远不够。“继续与高水平医疗机构合作，完善模型能力，推动产品合规应用，并将科研成果惠及基层，让千千万万群众享受更好的医疗。”是整个团队共同的期望。

从一场大赛出发，一脉阳光、影禾医脉团队想交付的不只是一个AI产品，而是一套“标准＋数据＋模型”的可复制方法论。

正如团队答辩结语所言：让海量沉睡的影像数据成为会流动的生产要素，让世界级影像诊断能力抵达生命健康的最后一公里。