香港大学与影禾医脉共建联合实验室:以“产-学-研-用”闭环,筑医学AI新高地

2026年2月28日,香港大学计算与数据科学学院与影禾医脉正式签署合作协议,宣布共建联合实验室。此次合作将围绕医学影像大模型、多模态数据融合等前沿方向开展研究,推动医学影像AI从“辅助看片”向“辅助诊疗”阶段迈进。

2026年2月28日,香港大学计算与数据科学学院与影禾医脉正式签署合作协议,宣布共建联合实验室。作为国际顶尖学府,港大在人工智能基础研究、多模态建模等领域积淀深厚,此次选择与一脉医家生态联盟核心成员影禾医脉合作,是双方基于技术与产业优势互补的选择,也从产学研协同的视角,印证了影禾医脉在医学影像 AI 领域的科研与产业落地能力,二者的合作也为医学 AI 领域的技术创新与场景应用带来新的探索空间。

此次合作的达成,源于双方在医学 AI 领域不同维度的能力匹配。港大计算与数据科学学院在算法创新、模型理论及多模态 AI 方法研究上具备国际前沿的学术实力,近年来在 AI 与多组学结合的疾病预测等领域也有相关研究成果落地,为医学 AI 的理论研究与技术突破提供了学术支撑。而影禾医脉依托自主研发的 “影禾觅芽 ®” 医学影像基座模型,在医学影像 AI 的产业应用中积累了实践经验,其背后的一脉医家生态已形成覆盖 “场景 - 数据 - 技术” 的体系,一脉阳光为其提供真实世界的医疗服务场景与高质量影像数据,为技术落地提供了场景与数据基础,这种产业端的实践能力与港大的学术研究能力形成了互补,成为双方合作的核心基础。

根据合作内容,联合实验室将围绕医学影像大模型、多模态数据融合、临床诊断智能化、智能化治疗规划等前沿方向开展研究,构建从影像底层特征提取,到病灶识别、诊断推理,再到治疗方案个性化规划的逐层递进技术路径,推动医学影像AI 从 “辅助看片” 向 “辅助诊疗” 阶段迈进。同时,双方将共同承担国家级及国际科研项目,探索人工智能在疾病诊断、预后预测、治疗方案优化等临床场景的应用突破,并通过发表高水平学术成果、建设开放研究资源等方式,提升在全球医学 AI 学术领域的参与度。此外,双方还将共同推动医学影像模型及相关技术的标准化研究,为行业发展提供数据规范与研究路径参考。

从产业生态来看,联合实验室的成立,也是对影禾医脉所在的一脉医家生态体系的一次产学研协同验证。目前一脉医家生态已实现一脉阳光(服务与数据)、影禾医脉(技术底座)、一脉青藤(智能调度)、汉吉健康(健康管理)的深度融合,形成了数智化医学影像服务体系。港大的加入,为这一生态体系补充了学术研究层面的能力,双方将通过合作形成 “科研创新 - 应用转化 - 健康服务” 的闭环,港大的学术成果可借助一脉医家的产业生态实现临床场景落地,而产业端的实践需求也将为港大的科研方向提供现实参考,实现科研与产业的双向赋能。此次签约落地香港大学计算与数据科学学院(上海)新校区,也成为长三角与粤港澳大湾区创新资源联动的一次实践,凸显了跨区域创新协同在医学 AI 领域的发展潜力。

人才培养成为此次双方合作的重要组成部分,也是医学 AI 领域可持续发展的关键环节。双方将人才培养置于合作的战略高度,计划在未来五年内,联合培养聚焦 “AI-for-Medicine” 与 “AI-for-Medical-Imaging” 方向的复合型科研人才。依托沪港两地的资源,双方将共同开设前沿课程、推动国际学术交流,通过联合指导研究生、共建实训基地、开放科研项目等方式,构建 “学 - 研 - 产” 一体化的培养体系,打造从理论学习到科研实践、再到产业应用的人才成长通道。这一培养模式,既为双方的合作储备专业人才,也为医学 AI 行业的发展提供人才支撑,有助于缩短学术成果向临床应用转化的周期。

从行业发展趋势来看,港大与影禾医脉的合作,是医学 AI 领域产学研深度协同的一次典型实践。当前,医学 AI 的发展正从单点技术突破向系统场景应用演进,既需要高校在基础研究、算法创新层面的持续探索,也需要产业端提供真实的应用场景、高质量的数据支撑以及落地经验。此次双方的合作,正是顺应了这一发展趋势,通过整合学术与产业资源,实现技术研究与场景应用的协同推进。

未来,随着联合实验室研究成果的逐步落地,双方将在医学影像 AI 的核心技术研发、临床场景应用等方面展开更多探索,其合作形成的产学研协同模式,也为行业提供了可参考的实践样本。而在 “人工智能 +” 的政策导向下,这类高校与产业主体的深度合作,也将进一步推动医学 AI 技术向临床各场景渗透,助力技术成果转化为实际的医疗服务能力,同时也为医学 AI 领域的创新发展带来更多可能性。(作者|孙骋,编辑|刘洋雪)
香港大学计算与数据科学学院院长马毅教授

香港大学计算与数据科学学院院长马毅教授

影禾医脉董事长王世和

影禾医脉董事长王世和

更多对全球市场、跨国公司和中国经济的深度分析与独家洞察,欢迎访问 Barron's巴伦中文网官方网站

本文系作者 Barrons巴伦 授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
本内容来源于钛媒体钛度号,文章内容仅供参考、交流、学习,不构成投资建议。
想和千万钛媒体用户分享你的新奇观点和发现,点击这里投稿 。创业或融资寻求报道,点击这里
发表评论
0 / 300

根据《网络安全法》实名制要求,请绑定手机号后发表评论

登录后输入评论内容

扫描下载App