11月5日，2026全国医保影像AI识图大赛颁奖大会暨成果交流活动在广西南宁举行。云知声携双项一等奖亮相大会，并通过成果展示、产业对接路演及合作签约等活动，与医疗、医保及产业界同仁交流医学影像AI创新成果，共探技术应用与成果转化之路。

此前，经过初赛、决赛的多轮角逐，由云知声参与组建的桂医桂电云知联创队、X Vision探索者队在“基于胸部X光的多种疾病智能检测”赛道中表现突出，分别斩获自有模型组、自建模型组一等奖。

双项一等奖，展现医学影像AI技术实力

2026全国医保影像AI识图大赛由国家医疗保障局、广西壮族自治区人民政府联合主办，以“慧眼识图 影领未来”为主题，聚焦医疗、医保领域实际需求，推动医学影像AI技术创新与应用。

本届赛事吸引了来自海内外高校、医疗机构、科技企业及科研院所的1332支队伍参赛，最终66支团队晋级线下决赛。云知声参与组建的两支队伍在第八赛道“基于胸部X光的多种疾病智能检测”中脱颖而出：桂医桂电云知联创队获得自有模型组一等奖，X Vision探索者队获得自建模型组一等奖。

双项荣誉的背后，是联合团队围绕医疗与医保实际需求开展的协同探索。针对胸片识别任务，团队构建多任务影像识别方案，衔接影像核验、病灶检测与量化分析等能力，为临床辅助判读和医保影像审核提供支持。

在临床辅助判读方面，方案支持17类胸片病灶检测，并结合胸腔积液分级、肿块最大径估计等任务，为医生提供病灶定位与量化参考；在医保影像核验方面，方案通过非人体影像识别、拼接影像识别和重复影像检索，辅助筛查异常或疑似同源影像，为审核人员进一步复核提供线索。

深化生态合作，推动获奖成果对接实际需求

推动技术成果从赛场走向应用，需要医疗机构、技术企业与产业伙伴持续协同。本次活动上，云知声签约加入 U + 医疗联盟，成为联盟成员。依托这一平台，云知声进一步拓展生态合作，携手各界伙伴深化医疗 AI 技术交流，加速场景落地应用。

同时，云知声与桂林医科大学第二附属医院进行成果转化意向签约，为获奖成果与医院实际需求的进一步对接奠定基础。此次合作将围绕医学影像AI的实际应用展开探索，结合医院在临床诊疗中的场景需求，以及云知声在医学影像识别、大模型研发和工程实践方面的技术积累，推动赛事中形成的创新成果与医疗服务需求相衔接。

未来，双方将围绕具体业务需求持续沟通，探索相关成果在实际场景中的验证与应用路径，并结合使用反馈不断完善技术方案，推动医学影像AI更好地服务临床工作，助力提升医疗服务的智能化水平。

U2-Med筑基，拓展医疗医保应用

从医学影像识别到医保业务应用，云知声持续推进专业大模型研发与场景探索，结合医疗、医保（含商保）、医药领域的实际需求，推动AI技术与行业业务深度融合。

在医保领域，云知声中标全国首个省级医保垂直大模型项目，为江苏省打造医保领域专属大模型。该模型以云知声自研三医大模型U2-Med为基座，结合医保政策、业务知识与私域数据进行专业训练和优化，探索为医保经办、基金监管等场景提供智能支持。

在专业评测方面，云知声医疗大模型及影像模型的能力得到进一步检验。在中文医疗大模型评测MedBench 5.0中，U2-Med以99.2分位列智能体评测榜第一，医疗影像模型U2-RadiMed位列全模态大模型榜首。

在OpenAI推出的HealthBench医疗评测中，U2-Med在Full和Hard两个测试集上分别取得73.67分和61.07分，均位列本次参评模型第一，展现了模型在医疗对话与专业知识理解方面的能力。

融合医疗世界模型，探索医疗AI更广泛应用

从影像识别到辅助决策，医疗AI不仅需要识别单张影像中的异常，还需要结合病历、检查结果等信息，理解患者的整体情况和诊疗过程。

围绕这一方向，云知声构建了医疗世界模型U2-Med-World，通过重建真实诊疗轨迹、生成模拟诊疗情境，打造可交互的虚拟患者问诊环境，支持医疗大模型U2-Med在模拟交互中学习主动追问、动态更新判断与识别潜在风险，探索提升AI对连续诊疗过程的理解能力。

未来，云知声将持续探索医学影像识别、三医大模型、医疗世界模型与智能体技术的协同，结合医疗、医保（含商保）、医药等领域的实际需求，探索影像、病历及检查结果等多源信息的关联分析，为临床辅助诊疗、医保审核及基金监管等提供更丰富的参考。

从获得双项一等奖，到携手伙伴探索成果转化，云知声将持续推动医疗AI技术在真实场景中验证与应用，助力优质影像辅助能力惠及更多基层地区。同时，探索发挥AI在医保影像核验、异常识别等方面的作用，为医保基金安全运行和精细化监管提供支持。