型的价值在于“理解”而不只是简单“识别”。    “我们研发的一扫多查智能体，正在改变放射科的工作流。”他说，传统影像诊断报告是“初级医生撰写+高年资医生复审”模式，现在已变成“AI初撰报告+高年资医生审核”，真正做到了为临床工作赋能增效、解放生产力，让医生能够从事更多高价值的工作。目前，该智能体已在复旦大学附属中山医院、北京大学人民医院等医院落地，并显著提升了诊断效率。    对于业界关注的“AI能否被信任”的问题，董昢表示：“这是双向赋能的过程。我们与顶尖医生合作，将他们的临床经验‘沉淀’进模型里；同时，通过AI将这种能力传递给基层医生，实现优质资源的可及性。”    在联影智能北京的未来布局上，具身智能、医疗智能体等是重点发力方向。董昢表示，以超声领域为例，智能超声应用潜力巨大，未来可以通过机械臂实现自动化筛查，有效解决基层医院及偏远山区医疗机构医生专业能力不足的问题。同时，AI深度赋能移动CT、超声等设备，能提升设备智能化水平，切实保障诊疗的安全性和有效性。    助力医疗体系    高质量发展    在疾病诊断相关分组（DRG）/病种分值（DIP）支付方式改革不断深化的背景下，医疗AI的价值链也在向医保支付端延伸。董昢认为，AI在助力医保科学管理方面潜力巨大。一方面，通过推动检查标准化与同质化，为医保支付提供更准确、可比较的数据基础；另一方面，AI在辅助临床路径优化、费用结构分析等方面也能提供支持，助力实现医疗资源的合理使用与精准控费。    “医疗AI的生命力在于解决真实世界的临床问题，并形成可持续的价值闭环。”董昢称。    针对医保影像云以及基层检查结果难以被上级医院认可的行业问题，董昢从技术角度进行了分析。他认为，关键在于
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