芯耀
267
一名三甲醫(yī)院信息主任心中的AI落地史。
以2011年IBM公司的機器人沃森“入職”Wellpoint為起點，到2016年國內(nèi)業(yè)界公認的醫(yī)療AI元年至今，醫(yī)療AI已經(jīng)走過數(shù)個年頭。中間幾度浮沉，被寄予厚望，也曾遭受質(zhì)疑。
2020年以來，隨著多達15款醫(yī)療AI產(chǎn)品陸續(xù)獲批NMPA三類證，籠罩在醫(yī)療AI頭頂?shù)拿造F終于一點點散去，2021年也被稱作醫(yī)療AI在中國的商業(yè)化元年。
醫(yī)療AI從前景迷茫到商業(yè)化道路日漸清晰，廣州市婦女兒童醫(yī)療中心信息中心主任曹曉均是見證者和親歷者之一。
廣州市婦女兒童醫(yī)療中心信息中心主任 曹曉均
從2019年開始，廣州市婦女兒童醫(yī)療中心先后引進了多款醫(yī)療影像AI產(chǎn)品?？粗t(yī)療AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展越來越好，曹曉均由衷地感到高興：
一方面，醫(yī)療影像AI產(chǎn)品在廣州市婦女兒童醫(yī)療中心落地后，確實展現(xiàn)出了它的價值。“醫(yī)療影像AI對影像科提升工作效率有很大幫助。例如肺結(jié)節(jié)的診斷、骨齡的測算，以前沒有AI，需要醫(yī)生逐張片子去看?，F(xiàn)在AI可以先給出一個初步診斷，幫助醫(yī)生更好地關(guān)注到片子中的問題。”
另一方面，廣州市婦女兒童醫(yī)療中心在引進醫(yī)療影像AI的過程中也投入了不少資源和精力。
醫(yī)療影像AI運行需要強大的算力作為支撐，這就要求醫(yī)院必須對服務(wù)器等硬件進行升級。這個擔子自然落在了作為信息中心主任的曹曉均肩上。
行業(yè)早期，很多公司為了把自家的AI產(chǎn)品送進醫(yī)院，都會免費幫醫(yī)院部署服務(wù)器，有些醫(yī)院為了節(jié)約人力和資金也樂見其成。
但廣州市婦女兒童醫(yī)療中心對數(shù)據(jù)安全格外重視，為保險起見，還是決定自己采購和部署服務(wù)器。剛接觸醫(yī)療影像AI，曹曉均經(jīng)驗不多，不知道該部署多大算力的GPU。
為此，他走訪考察了不少醫(yī)院，跟合作的廠商更是反復(fù)溝通交流。如今醫(yī)療影像AI的價值逐漸得到認可，他和醫(yī)院的這番功夫也算沒白費。
1、醫(yī)療影像AI之痛：與PACS系統(tǒng)彼此割裂
雖然醫(yī)療影像AI的商業(yè)化前景正逐步明晰，但曹曉均也看到，其發(fā)展仍然存在許多不足和挑戰(zhàn)。
首先，需要醫(yī)療影像AI的場景非常多，AI目前能解決的只是一小部分問題。
“影像科醫(yī)生希望AI能夠識別所有類型的片子，對所有類型的疾病進行診斷，但現(xiàn)實中AI根本做不到這么細。它只有在面對單一疾病——比如肺結(jié)節(jié)、骨折時，才能有較高的診斷能力。針對復(fù)雜維度的使用場景，現(xiàn)在還沒有很好的產(chǎn)品能夠落地。”
其次，醫(yī)療影像AI與醫(yī)院既有PACS系統(tǒng)之間的兼容和打通也是一大挑戰(zhàn)。作為信息中心主任，曹曉均對此深有體會。
當前，各家公司的醫(yī)療AI產(chǎn)品都只能針對單一疾病或者少數(shù)幾種疾病進行輔助診斷，因此醫(yī)院往往需要引進多家公司的產(chǎn)品來滿足對于不同病種的輔助診斷需求。
而且，行業(yè)早期AI公司為了提前“占位”，會盡最大努力把產(chǎn)品送進醫(yī)院，這就導(dǎo)致一個醫(yī)院可能同時存在幾款針對同一病種的醫(yī)療影像AI產(chǎn)品。比如廣州市婦女兒童醫(yī)療中心就同時引進了包括匯醫(yī)慧影在內(nèi)的三家廠商的肺結(jié)節(jié)醫(yī)療影像AI輔助診斷系統(tǒng)。
醫(yī)療影像AI產(chǎn)品作為一個獨立系統(tǒng)，需要通過定制化的接口從PACS系統(tǒng)獲取影像數(shù)據(jù)。而每個PACS系統(tǒng)都有自己的開發(fā)語言和技術(shù)標準，這就需要醫(yī)院信息科為引入的每一款醫(yī)療影像AI產(chǎn)品獨立開發(fā)PACS系統(tǒng)接口。
“對接的AI廠商越多，需要開發(fā)的接口就越多，增加了我們的工作量，而且接口也不方便管理。AI系統(tǒng)對于數(shù)據(jù)字段的要求會隨著算法的演進不斷改變，如果以后A公司要增加字段，B公司也要增加字段，維護的成本就會非常高。”
這種系統(tǒng)的割裂也影響到了醫(yī)療AI產(chǎn)品的最終用戶——影像科醫(yī)生的使用體驗。
北京協(xié)和醫(yī)院放射科高級工程師、中華醫(yī)學(xué)會影像技術(shù)分會前主委付海鴻就曾提到，“這些AI工具大多使用獨立的服務(wù)器、工作站，或是作為放射科醫(yī)生工作站的一個單獨應(yīng)用存在，并未與日常的數(shù)字化閱片診斷工作流程集成在一起。AI工具和PACS、RIS的相互獨立，使得醫(yī)生在工作時需在PACS、RIS與AI工具之間閃轉(zhuǎn)騰挪、往復(fù)切換，不利于放射科醫(yī)生的工作效率和工作體驗提升。”
2、信息科的權(quán)宜之計：搭建兩大集成平臺
醫(yī)療影像AI產(chǎn)品和PACS系統(tǒng)彼此割裂的問題從前者誕生的那一刻起便存在，只是隨著其逐步走向商業(yè)化，用戶期望越來越高，才逐漸凸顯出來。
作為信息中心主任，曹曉均很早就注意到了這些問題，并且已經(jīng)探索出了一套相對成熟的解決方案。他認為，醫(yī)院信息科可以從兩大方向入手解決醫(yī)療影像AI產(chǎn)品和PACS系統(tǒng)互相割裂的問題：
一是在醫(yī)療影像AI產(chǎn)品和PACS系統(tǒng)之間搭建一個數(shù)據(jù)接口平臺，把各個AI公司可能用到的數(shù)據(jù)字段都納入到這個平臺中去，AI公司按需取用即可，這樣就能避免反復(fù)開發(fā)，同時也方便管理。目前，廣州市婦女兒童醫(yī)療中心已經(jīng)取得了不錯的實踐成果。
二是為影像科醫(yī)生在PACS系統(tǒng)中開發(fā)一個AI輔助診斷結(jié)果的集中展示界面。
“比如我們醫(yī)院接入了三家公司的醫(yī)療影像AI產(chǎn)品，它們都對某個病人的片子有自己的看法，那么就可以反饋三個結(jié)果出來，統(tǒng)一展示在PACS系統(tǒng)的界面中。有了這個集中展示界面，醫(yī)生就不需要再同時打開多個窗口了，對使用體驗有很大的改善。”
實際使用中，醫(yī)生并不一定會同時打開3個AI產(chǎn)品，而是會根據(jù)自己的偏好進行選擇。比如廣州市婦女兒童醫(yī)療中心雖然引進了3款肺結(jié)節(jié)AI輔助診斷系統(tǒng)，但每個產(chǎn)品的使用頻率并不相同，匯醫(yī)慧影的產(chǎn)品明顯比其他兩家廠商更受歡迎。
曹曉均介紹，有了這個集中展示界面后，就可以實現(xiàn)單點登錄，避免設(shè)立多個賬號密碼的麻煩。而且系統(tǒng)可以根據(jù)醫(yī)生的偏好自動推薦相應(yīng)系統(tǒng)的輔助診斷結(jié)果。甚至還可以在這個基礎(chǔ)之上開發(fā)一套評分系統(tǒng)，醫(yī)生可以對各個AI輔助診斷系統(tǒng)的表現(xiàn)進行評分。
曹曉均表示，以前AI產(chǎn)品好不好都是廠商關(guān)起門來自己比，數(shù)據(jù)都很漂亮，但產(chǎn)品好不好用只有醫(yī)生才有發(fā)言權(quán)。有了這樣一套評分系統(tǒng)，廠商就能更加客觀地認識到自己的長處和短板，對于行業(yè)的發(fā)展大有裨益。
3、醫(yī)療AI發(fā)展的終極之道：與PACS系統(tǒng)走向融合
曹曉均主任提出的兩大平臺對醫(yī)療影像AI系統(tǒng)的使用體驗有很大提升，但并未從根本上解決其與PACS系統(tǒng)互相割裂的問題。
不少行業(yè)專家認為，影像科醫(yī)生要想在工作流程中無縫地使用AI，最好辦法就是推動醫(yī)療影像AI系統(tǒng)與PACS系統(tǒng)走向融合。
比如北京協(xié)和醫(yī)院放射科高級工程師、中華醫(yī)學(xué)會影像技術(shù)分會前主委付海鴻就旗幟鮮明地提出，“未來，不集成、不部署、不應(yīng)用AI的PACS一定會被淘汰，不與PACS、RIS集成的AI也一定會被淘汰。”
但AI產(chǎn)品和PACS系統(tǒng)的融合過程中究竟該由誰來占據(jù)主導(dǎo)權(quán)呢？
在AI廠商和PACS廠商的對決之中，后者并不被看好。目前許多醫(yī)院中PACS系統(tǒng)也早已經(jīng)停止更新迭代。研發(fā)實力一般的PACS想在AI領(lǐng)域有所建樹必然不是一件容易的事情。
而反過來，AI公司的崛起勢頭一直都很猛，而且部分企業(yè)在PACS+AI領(lǐng)域已經(jīng)布局了很長時間。
以匯醫(yī)慧影為例，作為國內(nèi)醫(yī)療AI公司中的先行者和領(lǐng)跑者，匯醫(yī)慧影很早就確定了“PACS+AI”齊頭并進的發(fā)展思路，研發(fā)了數(shù)字智能膠片、大數(shù)據(jù)科研平臺、PACS+數(shù)據(jù)中臺、影像云平臺等多條產(chǎn)品線，構(gòu)建起了以智慧影像為核心的全周期人工智能醫(yī)學(xué)影像解決方案。
匯醫(yī)慧影“PACS+AI”的整體發(fā)展戰(zhàn)略可以分成幾個維度：
首先，從底層數(shù)據(jù)出發(fā)，瞄準醫(yī)院數(shù)據(jù)繁多、價值高、利用率低等問題，從底層架構(gòu)做起建設(shè)PACS+數(shù)據(jù)中臺，將AI對于數(shù)據(jù)處理的能力賦能給醫(yī)院，通過數(shù)據(jù)中臺，醫(yī)院可清晰的看到數(shù)據(jù)目前的使用、清洗標注等情況。
面向臨床科室，匯醫(yī)慧影研發(fā)大數(shù)據(jù)科研平臺，擁有深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)等多種模型算法，臨床醫(yī)生通過科研平臺針對感興趣的研究方向，可以實現(xiàn)圖像文本分析，生成準確的論文分析數(shù)字和模型。
面向患者端，匯醫(yī)慧影提供的數(shù)字智能膠片可供患者隨時調(diào)閱。
面向醫(yī)生端，不受辦公地點、距離的約束就能讓醫(yī)生用手機、平板看到原始DICOM格式的數(shù)字膠片。同時，匯醫(yī)慧影的AI輔助篩查系統(tǒng)可幫助醫(yī)生自動定位病灶信息，效率較純粹人工診斷提升15%以上。
面向基層醫(yī)院，匯醫(yī)慧影推出影像云產(chǎn)品，鏈接各級醫(yī)院，服務(wù)醫(yī)聯(lián)體/醫(yī)共體、醫(yī)療集團等各類醫(yī)療機構(gòu)，實現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，真正助力實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉。
對于究竟是PACS+AI還是AI+PACS，曹曉均主任也有一番獨到的見解。
他認為，雖然PACS廠商的研發(fā)能力比較薄弱，但目前而言PACS系統(tǒng)依舊是醫(yī)生非常依賴的工具，而AI起到的更多是輔助作用。
從這個角度而言，AI企業(yè)短時間內(nèi)還很難撼動PACS廠商的地位。不過長遠來看，不排除AI廠商開發(fā)的產(chǎn)品也能滿足醫(yī)生對于PACS系統(tǒng)的一切功能需求。
曹曉均認為，醫(yī)療AI與業(yè)務(wù)場景的無縫結(jié)合一定是大勢所趨。在他看來，最理想化的狀態(tài)就是，“醫(yī)生拍完冠脈造影片子后，AI就能自動把關(guān)鍵數(shù)字提取出來生成報告，不用醫(yī)生再去測總?cè)萘俊?rdquo;
但他也清楚這不是一兩年就能做到的，需要分步有機地結(jié)合，從局部應(yīng)用擴大到全場景。對于醫(yī)療AI的未來，他有充分的信心，也有足夠的耐心。
本文由雷鋒網(wǎng)原創(chuàng)，作者：劉海濤。申請授權(quán)請回復(fù)“轉(zhuǎn)載”，未經(jīng)授權(quán)不得轉(zhuǎn)載。
