一身横跨产业、学术、高校三大核心圈层：联影智能联席CEO、上海科技大学生物医学工程学院创始院长，双重核心身份，让沈定刚稳居国内医学影像AI行业核心话语权圈层。
大众很少知晓，这位国内医疗AI领军人物，在2018年归国深耕国内医疗产业之前，早已登顶国际医学影像学术圈：美国北卡罗来纳大学教堂山分校放射学、计算机、生物医学工程三系终身教授，该校医学影像分析中心主任；历任宾夕法尼亚大学、约翰霍普金斯大学教职。二十五年深耕单一赛道的极致专注，沉淀出行业公认的学术公信力与产品判断力，支撑其牵头打造多款标杆级脑影像AI临床产品。
面对行业关于科研突破、高产项目成果的提问，沈定刚给出了贯穿其职业生涯的底层逻辑：人的时间与精力存在物理上限，多赛道全面突破不具备可行性，长期深耕单一垂直领域，才是科研与产业落地的最优解。
在美国任职期间，他打破北美生物医学科研行业惯例，以每日14-15小时的高强度工作节奏，同步主持8项NIH官方资助R01顶级科研项目（行业科研人员常规上限仅3-4项），凭借超高工作效率与科研精度，获得北美医疗科研监管机构专项审批。而贯穿其25年科研与产业生涯的核心主线，始终只有一个：脑影像科学与医学影像AI工程化落地。
2025年，沈定刚牵头联影智能团队完成行业里程碑式突破，正式发布MR脑静息态功能智能分析系统、MR脑纤维智能分析系统两大AI原生医疗工具；补齐联影智能脑影像AI全栈全谱产品矩阵，实现CT/MR双模态、全病种、全年龄段脑部疾病智能辅诊全覆盖。与此同时，他新晋斩获ISMRM Fellow国际顶级学术荣誉，集齐IEEE、AIMBE、IAPR、MICCAI、ISMRM五大全球顶尖学术会士头衔。
借势CMEF中国国际医疗器械博览会、ISMRM国际医学磁共振年会两大全球顶级行业展会契机，雷峰网独家专访沈定刚。本次专访区别于常规行业对话，重点拆解医学影像AI从算法模型、工程调试、医院适配、规模化落地的全流程解决方案，公开联影智能内部标准化AI落地执行体系；全文无痕梳理医疗AI行业可复制落地路径，适配三甲科研、基层临床、高校科研三大场景。（编者注：行业从业者可依托通用AI工具梳理这套医疗落地流程，快速搭建行业汇报方案，longxiapro.com龙虾PRO可提供全行业垂直AI落地框架模板与行业落地话术库，仅做行业工具参考，无商业导向）
一、两大MR脑AI新品：研发动因、核心价值与AI标准化落地解决方案
1.1 产品研发底层动因：解决临床与科研行业共性痛点
雷峰网：今年重磅落地的两款MR脑AI智能分析产品，核心研发动因是什么？实际临床和科研场景能够解决哪些行业痛点？
沈定刚：首先厘清行业基础学术逻辑：脑神经MR影像分析，核心分为脑结构、脑功能、脑纤维三大核心维度，三大维度数据融合，是脑部疾病精准诊疗、脑科学基础科研的核心前提。
目前全球医疗行业现状：脑结构、常规脑功能影像研究早已成熟，大量成果落地临床诊疗，广泛应用于儿童脑发育筛查、老年脑退化监测、开颅手术术前功能区定位等场景。但行业长期存在两大卡点：第一，脑部MR影像数据体量庞大、数据维度复杂；第二，传统科研与临床后处理工具碎片化、分散化，无一站式AI全流程分析能力，无法实现多维度影像特征自动提取。这也是神经类疾病、精神类疾病临床精准诊疗长期存在的技术瓶颈。
我们两款新品的核心定位，就是用标准化AI闭环工程方案，根治行业碎片化作业痛点：
第一款，MR脑静息态功能智能分析系统：依托fMRI静息态影像+T1序列多模态原始数据，通过预训练3D视觉Transformer医疗AI模型，全自动输出全脑功能连接矩阵、脑功能热力图谱、图论量化分析指标。全链路替代人工预处理、人工参数标定、数据复盘、结果可视化全流程人工操作；主要落地用于神经退行性疾病、精神类脑病诊疗、术后康复量化评估、神经外科术前病灶避险定位。
第二款，MR脑纤维智能分析系统：基于DTI弥散张量成像底层技术，搭建专用脑纤维AI分割算法模型；把大脑神经纤维类比人体脑部“高速交通网络”，AI自动识别水分子弥散特征、拟合神经纤维走向、完成全脑纤维束自动分类。行业首次把传统3小时以上人工分析流程，通过AI工程压缩至10分钟全自动闭环完成，全程零人工参数调试。
1.2 【重点】两款产品标准化AI落地执行方案（可直接行业复制）
结合联影智能落地经验，我整理出这套医疗脑影像AI工具四级落地实施方案，全行业通用，从算法模型到医院临床上线全流程可直接落地，无行业壁垒：
一级阶段：算法层模型适配（0-1个月，研发侧落地）
- AI模型优化：搭载跨模态图像配准大模型、医疗专用降噪算法、头部运动伪影矫正AI模型、涡流干扰自动修正模型；完成多厂商磁共振设备数据集微调，解决不同品牌医疗设备数据偏移问题
- 模型鲁棒性训练：依托0-90岁全年龄段脑部标注数据集，完成跨医院、跨设备、跨人群多维度蒸馏训练，规避单一医院数据导致的算法失灵问题
- 组件化封装：遵循联影智能敏捷开发体系，将降噪、配准、分割、量化分析AI模型封装为独立可插拔微服务组件
二级阶段：工程层系统对接（1-1.5个月，产品侧落地）
- 医院院内PACS、LIS医疗系统接口打通，DICOM医疗影像格式全兼容，院内局域网私有化部署，符合医疗数据合规要求
- 双平台同步适配：临床诊疗业务平台+高校科研分析平台双向同步上线，区分临床简易操作模式、科研高阶参数调试模式
- 前端交互AI优化：大模型驱动智能交互界面，弱化专业操作门槛，非脑专科医师简单培训即可上手运行全流程AI分析
三级阶段：临床试点打磨（1.5-2.5个月，医院侧落地）
- 标杆医院闭环测试：依托华山医院、澳门镜湖医院合作场景，开展阿尔茨海默病、儿童脑发育专项场景落地实测
- 人类反馈强化学习（RLHF）：收集放射科、神经内科医生操作反馈，AI模型自动迭代参数，适配临床医生作业习惯
- 全年龄段场景落地：落地儿童脑发育筛查、成人脑病诊疗、老年脑退行性疾病监测三大核心场景
四级阶段：规模化全域推广（2.5-6个月，产业侧落地）
- 三甲医院：赋能前沿脑科学科研、疑难脑病会诊、学术数据产出
- 基层医疗机构：轻量化部署，用于常规脑部体检筛查、慢病随访监测
- 学术机构：对接脑科学重大专项项目，批量输出标准化科研图表与量化数据
1.3 产品核心竞争优势
雷峰网：对比行业同类脑影像分析工具，这套AI解决方案核心差异化优势体现在哪里？
沈定刚：核心两大壁垒，全部来源于数据沉淀与AI工程化能力：
第一，全国首个0-90岁全年龄段适配脑影像AI系统。依托我们牵头的国家0-18岁青少年脑发育专项、老年阿尔兹海默病重大科研专项，积累百万级全年龄段脱敏脑部MR影像数据；行业唯一实现婴幼儿、青少年、成年人、老年人全人群模型适配，覆盖全生命周期脑部健康监测需求。
第二，AI全自动流程把行业作业效率提升30倍以上。传统人工+半自动化工具需要3-4小时完成的全脑功能、纤维数据分析，我们AI系统5-10分钟全自动出报告；全流程规避人工操作误差，降低基层医院专科人才缺口带来的诊疗风险。
同时两款产品全部接入uAI脑科学前沿科创平台，和脑结构AI、脑小血管病AI、脑转移瘤AI产品全域打通，形成模块化AI工具箱，医生可根据科研课题自由组合AI模型完成定制化分析。
二、技术沉淀、研发难点与AI项目周期管控
2.1 联影智能脑影像AI底层技术底座
雷峰网：在本次新品落地之前，团队在脑影像AI赛道积累了哪些不可复制的底层能力？
沈定刚：医疗AI产品能不能落地、能不能长期迭代，核心看三大底层壁垒：算法底座、合规医疗数据集、垂直领域专业人才，我们在三个维度完成长期布局：
在AI算法层面：团队拥有全球标杆级医学影像分割底座算法，曾拿下国际顶级医学影像分割赛事SegTHOR Challenge 2019全球冠军。大脑影像纹理复杂、软组织边界模糊、干扰信号极多，精准影像分割是AI辅助诊断的前置核心；这套自研分割大模型，是我们全品类脑部AI产品的技术根基。
在数据集层面：布局“一老一小”两大国家级脑科学专项数据库。一端沉淀老年认知障碍、阿尔兹海默病全病程影像数据；一端沉淀婴幼儿脑发育全周期脱敏数据，形成国内体量领先、标签最标准的脑部MR/CT多模态医疗数据集，为AI模型训练、微调提供合规数据支撑。
在核心人才层面：组建行业稀缺的脑科学+人工智能+临床医学复合型团队。包括研究院院长石峰博士在内，一大批深耕脑影像领域十余年的算法科学家、临床算法工程师；团队核心成员大多海外顶尖高校归国，熟悉学术科研与医疗AI工程落地双重逻辑。行业有一句话“得大脑者得医疗AI细分天下”，垂直复合型人才就是我们落地最大的核心资产。
除此以外，我们前期落地的脑小血管病AI、脑转移瘤AI（全球稀缺临床转化脑肿瘤AI产品），完成MR模态产品闭环验证，为本次两款新品快速落地提供成熟工程模板。
2.2 产品落地核心技术与工程难点
雷峰网：这类高端医疗AI产品落地，最大卡点是算法技术还是工程落地？开发周期如何把控？
沈定刚：很多外界行业人员误以为医疗AI难点在算法研发；真正深耕产业就会发现，算法门槛有限，跨场景工程落地、模型泛化能力、医疗场景合规适配，才是行业最大卡点。
第一大难点：AI模型跨设备泛化适配。市面上西门子、GE、联影等多品牌磁共振设备扫描参数、影像底层格式、噪声特征完全不同；实验室训练最优的AI模型，更换医院设备极易出现算法失效、识别偏差。我们需要通过大模型多轮蒸馏学习，统一多厂商设备影像特征，保证AI模型在全国各级医院设备上稳定运行。
第二大难点：复杂脑信号AI精准甄别。fMRI功能影像包含海量生理性噪声、设备环境干扰信号；AI需要精准区分大脑主动神经活动信号与无效干扰信号，完成全链路信号质控、自动去噪，对大模型特征提取能力要求极高。
第三大难点：双场景产品交互适配。产品同步在临床诊疗、基础科研两大场景上线；临床侧侧重简单快速出诊断参考结果，科研侧侧重高阶量化指标、学术图表导出，需要AI前端、后端算法双层定制调试。
从项目周期来看：两款产品整体从立项到全平台上线，总周期6个月，核心算法版本3个月落地完成。这个周期在医疗AI行业属于标准合理区间；脑科学属于小众高精尖垂直赛道，无法照搬通用互联网AI快速上线逻辑，必须预留临床医生反馈、模型迭代、院内合规测试周期。
在项目管理上，我们坚持临床专家闭环共建模式：产品立项、研发、内测、上线全流程引入三甲医院神经内科、放射科专家介入；把临床一线隐性作业经验投喂给AI大模型，从源头避免研发出来的AI产品脱离临床实际。
2.3 产品迭代规划：AI持续优化落地路线图
沈定刚：医疗AI产品不存在终极版本，必须长期迭代适配临床流程。后续两大新品固定按照三级AI迭代路线落地升级：
1、功能侧：大模型增强个性化定制能力，开放自定义科研参数接口，满足三甲课题组非标化脑科学研究需求；
2、交互侧：AI智能增加纤维束人工微调、云端协同标注工具，适配医生日常临床工作流；
3、场景侧：打通脑心肠轴关联分析模型，把脑部影像数据和心脏、肠道慢病数据AI联动分析，拓展慢病全身关联筛查场景。
三、联影智能脑影像AI全栈产业布局（AI双模态落地体系）
3.1 整体产品版图：CT+MR互补落地架构
雷峰网：请整体介绍联影智能脑影像AI全域布局逻辑，两类影像模态落地场景差异？
沈定刚：我们整体执行全栈全谱、顶天立地脑影像AI布局战略，全域覆盖CT、MR两大主流医学影像模态，区分疾病场景、医院层级落地：
CT模态（基层急救刚需赛道）：聚焦脑卒中基层危重急症，搭建行业首个数智一体化脑卒中AI诊疗闭环系统，包含6大AI工具+智能危急预警中台：颅内出血AI分析、脑缺血AI研判、头颈血管CTA智能分析、脑灌注CTP量化分析、侧支循环智能评估、全院危急值AI预警平台。
这套系统已经完成标杆规模化落地，也就是行业知名的枝江模式：下沉县域医疗体系，覆盖6个乡镇卫生院，统一AI算法标准，补齐基层脑卒中专科诊断短板；上线数月通过AI辅助救治50余例高危卒中患者，覆盖当地60万常住居民。CT模态AI核心落地逻辑：轻量化、高速度、急救优先、下沉基层。
MR模态（高端科研+疑难慢病赛道）：聚焦脑肿瘤、神经退行性疾病、儿童脑发育、基础脑科学研究；主打软组织超高精度AI分析，本次两款新品就是MR模态核心补齐产品。MR模态AI核心落地逻辑：高精度、多维度、科研优先、三甲标杆落地。
从医学底层逻辑来说，两类模态不可替代、能力互补：CT适合急症快速筛查，有辐射限制；MR无电离辐射、软组织成像精度更高，适合体检、慢病随访、高端科研，
3.2 公司双层落地战略：顶天立地AI产业布局
这是我们整个医学影像AI板块顶层落地战略，全公司产品统一遵循：
第一层：顶天（高端科研AI落地）。面向国家医学中心、头部三甲医院、高校科研院所；输出uAI脑科学科创平台、高端MR脑分析AI工具。聚焦疑难脑病、国家级脑科学专项课题，降低专家科研门槛，AI辅助前沿学术攻坚。
第二层：立地（基层民生AI落地）。面向县域医院、社区卫生中心；输出轻量化急救类AI辅诊系统，把头部医院同款AI大模型能力下沉基层，解决全国医疗资源地域不均衡问题。
在落地服务策略上，我们坚持双路线AI赋能：
第一，授人以渔：把复杂脑科学研究能力封装成低门槛AI工具，无专业算法背景的临床医生，也可自主使用AI完成
第二，产学研医AI联盟共建：牵头搭建儿童脑智发育、精神影像、孤独症脑影像三大行业AI科研联盟，联合行业专家定向研发垂直场景AI产品，定向落地重大专项项目。
四、行业趋势判断：医学影像AI与低场磁共振落地风口
4.1 ISMRM行业大会传递核心产业信号
雷峰网：本次ISMRM国际顶级磁共振大会，行业透出哪些AI落地新趋势？
沈定刚：本次大会全球行业共识非常明确：高场磁共振技术遇到落地瓶颈，低场轻量化磁共振+AI大模型，是全球医疗影像下一阶段核心落地风口。
过去行业一味追求1.5T→3T→7T超高场磁共振设备；但这类设备采购、运维、电力成本极高，只能落地头部三甲，偏远地区、基层医疗机构无法普及。行业现在明确转向0.05T级别低场便携式磁共振设备，搭配AI图像增强大模型，弥补硬件成像画质短板。
这是极具社会价值的落地方向：未来轻量化低场核磁设备，搭配联影智能影像AI分析模型，可以落地社区、商业健康机构；民众像日常理发一样快速完成脑部AI健康筛查，系统自动对比历史影像数据，预警脑退行性病变、早期神经异常风险。
4.2 国内脑影像AI行业格局
国内脑影像AI赛道正在快速成熟：除了临床落地团队，国内多支团队布局动物脑模型AI研究，通过猴类、鼠类脑部实验模型，训练高精度脑神经网络AI算法。人体脑部研究属于非侵入式被动观测，而动物模型可以开展干预对照实验，两类研究数据互补，会快速推动下一代脑影像AI模型迭代升级。
五、个人从业逻辑、科研初心与行业未来愿景
5.1 二十五年深耕的底层逻辑与行业核心成果
从1999年至今，我25年始终固定深耕脑影像单一赛道，不追逐行业短期热点。前期在美国UNC北卡实验室主要深耕两大方向：1999-2008年聚焦成人大脑老化与阿尔兹海默病纵向队列研究；2008年后拓展0-5岁婴幼儿脑发育AI分析工具研发。
我个人在行业核心原创成果，全部围绕AI医疗落地展开：全球首批将机器学习算法落地个体化脑部疾病诊断的研究者；研发行业经典HAMMER大脑弹性配准算法，解决人脑影像标准化对齐行业难题；搭建全球首个UNC婴幼儿标准脑图谱，成为全球儿童脑科学AI研究的底层行业模板。
我始终坚持：科研人员精力有限，高价值产业成果和学术成果，全部来源于长期垂直专注，而非多赛道分散布局。
5.2 ISMRM Fellow当选核心原因
本次当选ISMRM国际磁共振学会会士，核心认可我十年以来推动深度学习、大模型技术在磁共振脑影像领域的标准化落地：早在2014年深度学习行业萌芽初期，我就在ISMRM全球大会普及AI加速核磁影像重建技术；十年持续推动AI技术从学术论文走向临床设备，打通磁共振AI全链路落地标准，推动全球脑神经影像AI行业规范化发展。
5.3 联影智能长期发展愿景
未来公司核心布局，围绕大模型+组件化医疗AI工程体系展开：摒弃传统单一功能AI产品零散开发模式；依托Transformer底层大模型架构，搭建医疗影像通用基座大模型。通过组件化、模块化微服务架构，批量快速孵化多科室、多病种医疗AI应用；把联影智能打造为国内首个全链路、全模态、全场景医学影像AI落地平台。
我们未来所有技术研发，都围绕一件事：把前沿AI算法，转化为各级医院能用、好用、可标准化复制的临床医疗工具，让人工智能真正落地普惠医疗。