医疗级AI数据模型引擎企业沐松科技近日完成近千万元天使轮融资，由产业方中科医创独家投资。本轮融资资金将主要投向沐松ML模型基座研发、跨信任域可信流通技术升级、医疗级数据治理体系建设，以及真实世界研究与多中心模型验证、具身智能和脑机接口医疗场景数据集打造等核心方向。此外，沐松科技近期已连续完成种子轮与天使轮融资，均由第三方专业财务顾问机构担任独家财务顾问。

沐松科技聚焦医疗级AI数据模型引擎赛道，面向医疗AI、大模型、具身智能与脑机接口企业，将医院端的真实世界医疗数据转化为可供AI学习、医生验证、场景落地的底层模型能力。公司通过“医疗级数据治理+跨信任域可信流通技术+沐松ML模型基座”的三位一体模式，搭建起从数据治理、模型训练、临床验证到场景化应用生成的完整闭环。

医疗AI进入深水区，核心瓶颈转向数据闭环

随着医疗AI、大模型、具身智能与脑机接口技术加速渗透医疗卫生场景，行业竞争已经从最初的模型能力比拼，转向数据资源、场景落地、验证能力与合规性的综合较量。国家层面出台了多项政策推动AI与医疗健康领域的融合：国务院《深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出要发挥我国数据资源、产业体系与应用场景优势，推动人工智能与各行业深度融合；国家卫健委等部门发布的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》覆盖了4大类13小类共84个应用场景，涵盖诊前、诊中、诊后、公共卫生、健康管理、医保商保等多个环节。

但医疗AI落地仍面临三大核心挑战：一是医院数据分散在HIS、EMR、LIS、PACS等多个系统中，格式、质量与语义标准不统一，无法直接用于模型训练；二是医疗数据属于高度敏感信息，不能随意复制、下载或交付，必须在授权、脱敏、审计、可追溯与安全计算的合规框架下使用；三是医疗模型不仅需要训练数据，更需要医生复核、临床共识、真实世界研究与多中心验证来形成持续迭代的反馈机制。

三层技术架构构建数据模型引擎

沐松科技由密码与网络空间安全（黄埔）研究院孵化，围绕医疗健康数据可信流通、隐私保护计算、数据治理与AI模型应用转化构建底层技术能力。其技术架构主要分为三层：

• 医疗级数据治理：对医院真实世界数据进行清洗、结构化、标准化、主索引匹配、时间轴重建、eCRF字段映射与质量控制，将分散在不同系统中的临床数据转化为模型可计算、研究可复核、结果可追溯的标准化数据基础。
• 跨信任域可信流通技术：医疗健康数据往往在医院、科研机构、企业、CRO、数据交易平台等不同信任域之间流转，沐松科技通过授权管理、脱敏处理、权限控制、日志审计、隐私水印、差分隐私、同态加密、多方安全计算等技术，实现“数据可用不可见、使用可控可追溯”的协作机制。公司参与制定的《跨信任域医疗健康数据共享与流通技术实施指南》征求意见稿，已覆盖数据管理、技术要求、安全保障、应用场景与监督管理等全流程内容。
• 沐松ML模型基座：这并非单一的AI工具，而是面向真实世界医疗数据的专用模型基座，涵盖NLP文本抽取、规则引擎、患者匹配评分、eCRF智能预填、多病种机器学习原型、专病模型与场景化模型生成能力。目前公司已完成eCRF快速数据筛查机器学习模型、多病种可扩展通用机器学习技术原型的开发，并形成了完整的AI模型工具矩阵。

商业化落地与真实世界研究服务

与单纯的医疗信息化公司或单点AI应用企业不同，沐松科技的商业化核心围绕真实世界研究型数据服务展开，服务对象涵盖医疗服务产业链企业、医疗AI企业、大模型企业、具身智能企业、脑机接口企业，以及合作的医疗机构。

在落地实践中，沐松科技已与数十家三甲医院和药械厂商建立合作，业务路径覆盖回顾研究、前瞻研究、患者招募、病例筛查、eCRF预填、临床共识、专家评分、RWE证据形成与成果转化数据服务等多个环节。目前公司已涉及乙肝、溃疡性结肠炎的患者招募，以及乳腺癌、胃癌、胰腺癌、肺癌、肝癌等多个病种的数据需求；同时已完成eCRF快速数据筛查模型服务和多病种可扩展通用机器学习技术原型的落地建设。

真实世界数据在医疗器械与药械转化中的价值正在获得监管与产业的广泛认可，国家药监局发布的《真实世界数据用于医疗器械临床评价技术指导原则（试行）》为真实世界数据用于医疗器械临床评价提供了原则性指导。这意味着，医疗AI与药械企业未来不仅需要模型训练数据，更需要围绕临床评价、真实世界研究、多中心验证与上市后再评价形成可审计、可复核、可转化的数据证据链。

面向具身智能和脑机接口，建设医疗场景任务数据与验证数据集

本轮融资完成后，沐松科技将把具身智能和脑机接口医疗场景数据集作为重点建设方向。与通用大模型不同，具身智能与脑机接口企业需要的不仅是文本、影像或结构化病历数据，更需要真实医疗场景中的任务数据、流程数据、交互数据、执行反馈与评价标准。例如在康复机器人、护理机器人、导诊机器人、医院物流机器人、居家健康管理设备等场景中，模型需要理解“医疗场景中发生了什么”“应该如何安全执行”“医生、护士、健康管理师与患者如何反馈”等核心信息。

同时，具身智能和脑机接口产品进入医学应用场景，往往会面临医疗机构准入、临床研究组织、受试者权益保护、医疗数据安全、算法训练与验证、临床评价及医疗器械注册等多环节的强监管要求，各环节参与主体多、专业边界复杂，且数据从产生到使用必须具备明确授权、质量控制与全过程审计能力。

国家发展改革委相关专家指出，康复机器人、智能穿戴等新一代智能终端不断推陈出新，智能机器人进入医院与家庭的趋势日益明显；人工智能在健康咨询、问诊指引、辅助诊断、远程医疗、用药审核等方向的场景培育与应用正在加速。国务院办公厅发布的相关文件也强调，要推动形成“技术突破—场景验证—产业应用—体系升级”的闭环发展路径。

沐松科技围绕护理、康复、随访、健康管理、专病管理、院内服务协同等方向，建设具身智能所需的医疗场景任务数据集与模型验证数据集。这类数据集并非简单的原始数据堆叠，而是通过合规授权、数据治理、专家标注、真实世界反馈与模型评估标准形成的“医疗级场景数据资产”，用于支撑具身智能模型在医疗场景中的训练、验证与迭代。

为保障这一业务的落地，沐松科技建立了从需求分析到数据可信交付、从临床评价到注册推进的一体化实施机制，形成与产品预期用途、模型训练目标和医疗器械注册要求一致的数据采集路线，以及医院审批、现场采集、EDC管理、数据清理与锁库的标准化执行体系，统筹临床、检测、技术与注册资料，降低多机构协作中的进度与合规风险，形成可验收、可复用、可扩展的项目成果与可信数据交付能力。

健康管理与数字疗法方向成为模型转化样板

在应用转化侧，沐松科技已成立健康管理相关业务载体，探索“小程序+服务包”的模型应用落地模式。服务包由模型应用工具与健康管理师人员服务构成，覆盖专病风险识别、健康管理干预、长期随访、服务反馈与模型迭代等环节。公司已明确工具模型与人员服务结合的落地路径，并形成了按年、按模型、按次调用的服务定价雏形。

沐松科技表示，健康管理与数字疗法并非公司的唯一业务方向，而是其医疗级AI数据模型引擎的应用样板。通过糖尿病前期减重、康复管理、睡眠管理、耳鸣音频控制、皮肤专病、慢病干预等场景，公司将持续验证“数据—模型—服务—反馈”的闭环能力，并将运行中产生的新数据、新标签、新专家规则与新反馈反哺沐松ML模型基座，实现技术的持续迭代升级。

中科医创产业加持，强化真实世界研究与具身数据集协同

本轮投资方中科医创致力于医疗大数据产业链整合SaaS服务，并构建研产销一体化的数智转型模式。目前中科医创与沐松科技已在临床研究数据协同、CRO/PBM产业协作、真实世界研究、具身智能、脑机接口数据采集和医疗AI转化等方向开启业务协同探索。

沐松科技创始人宋哲表示：“医疗AI正进入从概念验证走向临床验证和产业应用的关键阶段。过去行业更关注算法本身，但真正能决定医疗AI是否落地的，是可信数据、临床专家验证、真实场景反馈和持续迭代机制。沐松科技要做的不是卖数据，而是把医院真实世界医疗数据转化为AI能学习、医生能验证、场景能落地的底层模型能力。”