随着人工智能技术在医疗领域的深入应用，AI医疗大模型的训练与优化需求呈现爆发式增长，进而带动了数据标注行业的快速扩张。近日，多家AI医疗企业和数据服务提供商透露，高质量医疗数据标注的需求量在过去一年内激增300%以上，专业标注团队和标准化流程成为行业竞争的核心资源。
医疗大模型催生标注新需求
AI医疗大模型在疾病诊断、影像分析、药物研发等场景的应用日益广泛，但其性能高度依赖海量精准标注的数据。例如，肺部CT影像的肿瘤识别、病理切片的分型标注等任务，需要专业医师或资深标注员对原始数据进行结构化处理，以支撑模型训练。
“医疗数据的标注不仅要求标注员具备基础技术能力，还需理解医学专业知识，如解剖结构、病灶特征等。”某头部AI医疗公司技术负责人表示，“当前市场上符合要求的标注人才严重短缺，部分细分领域的数据标注成本同比上涨50%。”
标注行业面临标准化挑战
数据标注需求的激增也暴露了行业痛点。医疗数据涉及隐私和伦理问题，标注过程需符合《个人信息保护法》和《医疗数据安全管理规范》等法规。此外，不同医疗机构的数据标准不统一，导致标注结果难以跨机构复用。
为解决这一问题，部分企业开始探索“AI预标注+人工复核”的模式。例如，深睿医疗联合多家医院推出“智能标注平台”，通过大模型初步标注影像数据，再由医生团队校验，效率提升约70%。
资本与政策双轮驱动
资本方同样看好这一赛道。2023年以来，数据标注服务商如Scale AI、Labelbox等均获得新一轮融资，其中医疗标注专项服务成为重点投入方向。国内亦涌现出如数据堂、倍赛科技等企业，专注于医疗数据标注的垂直领域。
政策层面，国家卫健委在《人工智能医疗应用发展指南》中明确提出，需“建立医疗数据标注的行业标准与质量评估体系”，为行业规范化铺路。