七年蝉联榜首，这家医疗AI公司凭什么成为医院“数据合伙人”

连续七年蝉联“医疗大数据企业排行榜”榜首，累计处理超13亿患者人次的近70亿份医疗记录，与全国127家顶级三甲医院深度合作，头部20家跨国药企中有17家是它的客户——这些数字来自一家叫“医渡云”的公司。

在医疗AI赛道，医渡云是个特殊的存在。它不像讯飞晓医那样面向C端用户，也不像推想医疗那样专注影像诊断。它的核心角色，是医疗机构的“数据合伙人”——帮医院把散落的数据治理成可用的资产，再基于这些资产构建智能应用，最终反哺临床、科研和管理。

截至2026年2月，这家公司正在做的事，正在重新定义“AI+医疗”的落地方式。

从治理开始：YiduCore成为核心引擎

医渡云的故事，从“治理”开始。

医院的数据有多复杂？不同厂商的系统、不同年代的标准、不同科室的记录方式，导致海量医疗数据像一座座孤岛，彼此无法联通。传统的方式是“建烟囱”——每来一个新需求，就新上一个系统，数据越积越多，却越来越乱。

医渡云选择了一条更难的路：先做数据治理，再谈智能应用。其自主研发的核心引擎叫YiduCore，中文名“医学数据智能平台”。截至2025年9月，YiduCore已累计处理分析超13亿患者人次的近70亿份经授权医疗记录，覆盖全国超过10000家医院，疾病知识图谱基本覆盖所有已知疾病。

这个引擎的价值在于：它能对多源异构的医疗数据进行标准化治理，然后通过深度处理和分析，建立真实世界疾病领域模型，为临床研究、医疗管理、政府决策和患者服务提供支撑。通俗说，它把医院杂乱的数据变成了“可计算”的资产。

专病突破：乙肝治愈AI助手落地

2026年1月，医渡云与重庆医科大学附属第二医院联合发布了一个重量级产品——全球首个“乙肝治愈AI助手”。

中国慢性乙肝病毒感染者约7500万人，疾病负担贯穿全生命周期。传统的乙肝诊疗面临几个老大难问题：患者信息分散在不同科室和系统、临床研究招募效率低、院后管理断档。患者往往在医院得到短暂关注，出院后就陷入“无人管”的状态。

这个AI助手正是冲着这些问题去的。它运行于双方共建的“乙肝治愈全周期智能管理系统”之上，基于医渡云自研的医疗垂域大模型打造，结合检索增强生成技术，构建起覆盖“筛—诊—治—访—研”全流程的数字化支持体系。

在患者端，它化身“随身健康管家”，实现生成式随访、个性化宣教、健康咨询与就诊提醒。患者扫码即可预问诊，上传检验报告获取解读，系统还能根据病情精准推荐临床专家，直接跳转医院挂号系统。针对有临床试验需求的患者，它能智能匹配适合的临床试验项目。

在医生端，它成为“临床协作者”，覆盖高危人群筛查、诊断辅助、个性化治疗、长期随访及康复指导。更重要的是，它打通了科研与临床的数据壁垒，让科研成果能快速转化。

这一案例的意义在于：它不是实验室里的“玩具”，而是深度嵌入医院日常运行的“工具”。此前，医渡云已推出“临床Copilot”，在多家头部医院实现日均近千次的高频调用。

体系化布局：从单病种到全周期

如果说乙肝AI助手是“点状突破”，那么医渡云正在做的事情，是把这些点连成一张网。

在专科深耕上，医渡云已联合东南大学附属中大医院推出肝癌诊疗智能体“小肝人”，参与“中国慢性进展期肝病数字化管理行动计划”，联合发布《肝硬化标准数据集》。在肿瘤、心血管、血液等10余个专科，公司已推出临床决策支持系统。

在科研协同上，医渡云与北京大学第一医院共建“多模态智能诊疗系统研发与转化应用北京市重点实验室”，聚焦心肾代谢综合征的智能化诊疗；与陆军军医大学西南医院共建“神经系统伤病智慧诊疗与康复重庆市重点实验室”；与宁波市中医院合作推动“中医肾精亏虚证实验室”获批。

在区域合作上，2026年1月，医渡云与深圳市南山区人民医院达成战略合作，共同推出覆盖“全时、全域、全人群、全周期”的“AI+健康管理”创新体系。双方将围绕“AI平行医院”智能基座构建、“24小时数字研究院”建设展开协作，实现诊前预防、诊中精准诊疗、诊后康复随访全链条智能服务。

药企与保险：走出医院的第二曲线

医渡云的能力不止于服务医院。在生命科学领域，头部20家跨国药企中有17家是它的客户。报告期内，公司成功支持了多个首创新药的加速获批上市，包括全球首创婴幼儿血管瘤外用凝胶制剂、慢乙肝首创新药等。在儿童罕见病、细胞治疗等前沿领域，医渡云的真实世界研究也取得重要突破。

在保险端，医渡云的表现同样亮眼。公司已连续三年作为“深圳惠民保”的主运营平台，连续五年作为“北京普惠健康保”的主运营平台。其中，“深圳惠民保”参保人数突破615万，三年累计服务超1800万人次。AI技术显著提升了服务效率——北京普惠健康保超85%的获赔案件通过快赔方式完成，理赔时效提升60%-70%；AI智能客服准确率达97%以上，在线独立接待率达93%。

在慢病管理方面，医渡云的糖尿病数字疗法从首批试点地区陵水逐步推广至三亚、万宁、琼海、文昌等地，建档管理患者近10万人，空腹血糖达标率较基线提升了27.04%。

技术底座：大模型落地“多点开花”

2025年11月，医渡云发布2026财年中期业绩。财报显示，公司总收入3.58亿元，同比增长8.7%；经调整EBITDA约5400万元，较去年同期翻倍，盈亏平衡预期提前一年达成。

更值得关注的，是技术层面的突破。针对大模型“幻觉”这一行业痛点，医渡云通过模型训练优化、知识融合增强、监督机制完善等手段，将幻觉发生率控制在1%以内。自主研发的MED-RAG架构，可以实现复杂医学知识的精准检索与高效推理。在肿瘤诊疗领域，医渡云打造的TNM分期评估智能体，T分期准确率从58%提升至90%，N分期从62%提升至80%，达到主任医师诊断水平。

在第十一届中国健康信息处理大会上，医渡云荣获“医学NLP代码自动生成测评”冠军及“最佳论文奖”。

生态与出海：从中国走向全球

2023年12月，华为与医渡云签署合作协议，联合发布智慧医疗三大场景解决方案：医渡云大模型训推一体机、智慧医院一体化数据中台、智慧健康城市医疗大数据平台。这意味着医渡云的技术能力正在被集成到更大的生态中。

在国际舞台上，医渡云董事长宫如璟受邀出席2026年冬季达沃斯论坛，围绕“投资韧性健康体系”“重塑健康安全”“解读中国式创新”等议题发言。这标志着中国医疗AI企业的实践正在进入全球治理视野。

截至2026年2月，医渡云已连续七年蝉联“医疗大数据企业排行榜”榜首。从安徽省公共卫生临床中心429.8万元的中标项目，到深圳市南山区人民医院的战略合作，再到北京市重点实验室的共建，医渡云的足迹正在覆盖越来越多的中国医疗机构。

谁适合用医渡云？

如果你是以下几类用户，医渡云值得关注：

• 医院管理者：需要全院级数据治理和智能应用平台，提升临床质量和运营效率
• 临床科室/科研团队：希望基于真实世界数据开展专病研究，加速科研成果转化
• 药企/CRO：需要真实世界证据支持新药研发和上市后研究
• 保司/政府机构：希望用AI赋能惠民保运营、慢病管理和公共卫生决策
• 区域卫生管理者：需要构建区域医疗大数据平台，实现跨机构数据共享

值得记住的一件事

医渡云的故事，有一个细节值得记住：它的核心不是“做AI”，而是“治理数据”。

在医疗AI赛道，太多公司只想做最上层的“智能应用”，却不愿碰底层那些脏活累活。医渡云选择从最难的地方切入——把医院几十年积累的混乱数据，一点一点洗干净、对齐、结构化，然后再在这个基础上生长出AI能力。

这或许就是它能连续七年蝉联榜首的原因。当别人都在追逐风口，它选择先打好地基。而当AI真正需要数据喂养的时候，医渡云手里已经有了全国最深、最干净的医疗数据池。