近年来，中国宠物医疗产业进入高速增长阶段。随着犬猫数量突破1.2亿只、年均医疗支出增速超过15%，宠物医疗市场预计到2025年将突破2000亿元人民币。行业的迅速扩张带来诊疗需求的爆发，但也暴露出结构性难题——诊断效率低、误判率高、资源分布不均。特别是在化验单解析环节，大量血液、生化、影像及体液检测结果依赖人工比对，既耗时又易出错。

宠智灵科技构建的宠物AI大模型，正逐步成为行业智能化转型的关键基础设施，为宠物医院提供从化验单解析到临床辅助诊断的全链路智能支持。

AI赋能化验单解析：从数据识别到病理推演

宠智灵科技以OCR文字识别、影像特征学习与异常指标预测为核心算法，构建出系统化的化验单智能解析引擎，实现了对血液、生化、影像、体液等检测结果的自动化识别与智能分析。

1、血液与生化检测的结构化识别

在宠物医疗中，血常规与生化检测结果通常包含40—60项指标，数据复杂且易混淆。宠智灵AI大模型基于上百万只真实宠物的化验样本，通过模式学习与关联分析，能够精准读取数据，识别异常项，并结合病种特征进行推理。例如，当系统检测到嗜酸性粒细胞持续升高时，模型可自动联动历史病例数据，提示兽医注意寄生虫感染或过敏性疾病的可能性，从而加速诊断决策。

2、影像化验单的智能阅片

X光与B超是宠物诊疗中最具依赖性的影像手段。宠智灵AI模型采用深度卷积神经网络（CNN）与图像特征学习结合，可自动识别骨折、胸腔积液、心脏肥大及肝脾异常等多类病灶。传统阅片通常需15—20分钟，AI辅助可在10秒内输出初步结论，并对疑似病变区域进行可视化标注，实现快速、可解释的阅片辅助，大幅提升临床效率。

3、体液化验单的指标匹配与智能比对

针对尿液、粪便等体液检测结果，宠智灵模型通过OCR识别与指标匹配算法，能自动捕捉蛋白尿、潜血、寄生虫卵等异常指标，并联动数据库比对疾病风险。例如，检测到尿比重异常时，系统可结合血液指标综合判断早期肾脏病风险，辅助医生做出更具科学依据的诊断决策。

通过多模态识别技术的深度融合，宠智灵AI大模型实现了从“结果解读”到“病症推演”的跨越，显著降低人工解读负担，并在复杂病例中展现出临床价值。

数据底座：支撑AI决策的核心力量

AI能力的上限取决于数据的深度与广度。宠智灵科技依托集团医疗生态沉淀，构建了国内规模领先的宠物健康数据库。其旗下医疗平台已累计服务超过1200万只宠物，与全国3万余家宠物医疗机构建立数据合作，沉淀6800万条真实诊疗数据，覆盖犬猫92%以上的常见病与疑难杂症。

这些真实世界数据构成了AI大模型训练的核心底座，使模型不仅能够精准识别常见疾病，还能在肿瘤、免疫系统疾病及代谢异常等复杂病例中展现出高识别率。内部多中心盲测结果显示，宠智灵模型在临床辅助诊断中的正确率达到92%以上，在部分常见病判断上甚至优于初级兽医水平。

这一数据体系的建立，不仅提升了AI模型的可靠性与泛化能力，也为宠物医疗行业的标准化、量化提供了数据基石。

医院场景落地：AI成为“第二诊疗助手”

宠智灵科技的AI系统并非停留在算法层面，而是深入嵌入医院日常诊疗流程，成为兽医团队的“智慧医疗大脑”。在合作医院中，AI模型主要承担三类职能：

● 化验单自动解析：AI系统全流程接入化验单分析环节，帮助医生节省约30%的阅片与报告时间，提高整体诊疗效率；

● 疾病辅助诊断：AI模型通过病例数据库的比对与模式识别，为医生提供度诊断参考，辅助识别潜在疾病，提高诊断的科学性与准确率；

● 病历与知识管理：系统自动归纳检测指标与诊疗结论，形成结构化病历数据，支持后续病例复查与知识积累。

通过技术与流程的深度融合，宠智灵AI大模型正让宠物医院从“人工经验驱动”迈向“智能协同驱动”，推动兽医团队实现标准化与精细化管理。

以智能化推动宠物健康管理新格局

宠智灵科技的AI大模型，正通过算法革新、数据积累与临床落地三大路径，重塑宠物医疗行业的诊断方式。从血液与生化检测到影像与体液识别，从常见病到疑难杂症，AI不再只是辅助工具，而是成为贯穿全流程的智能决策引擎。

在这一体系中，宠智灵正构建一套面向未来的智能化“临床基础设施”，为宠物医疗带来更高效、更精准、更可持续的诊疗模式——让每一只宠物都能在科学与智能的支撑下，获得更及时、更可靠的健康守护。

目前，宠智灵科技已完成6000万元人民币融资，资金将主要用于AI大模型持续优化、医疗数据库扩容及医院端产品部署。资本与技术的双重加持，使宠智灵具备在全国范围内快速落地的能力，加速构建宠物医疗智能化网络。

未来，宠智灵科技将继续以“AI大模型 + 专业医疗数据 + 临床合作网络”为战略核心，推动宠物医疗行业从经验式诊疗向数据驱动的科学诊疗演进，让AI真正成为宠物医疗体系的智能中枢。