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风口之上,人工智能如何为非公医疗插上翅膀?

发布时间:2022-09-18 来源:八点健闻 字号:【加大】【减小】 手机上观看

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“在引入冠脉AI分析软件后,我们合作的一家县中医院已经超过了当地的人民医院。现在只要是做冠心病的影像检查和手术治疗,大家想到的不是当地综合实力最强的县人民医院,而是县中医院。”


一脉阳光影像医院集团副总裁李飞宇切身体会到了人工智能技术(AI)为医疗机构尤其是非公医疗机构带来的助力。


2017年,为了能够挽回一些流失到附近大城市的患者,江西省某县中医院引进了一个可以做冠脉支架的心内科医生,尽管放射科已经有了较高端的影像设备,心内科也有了能力优秀的医生,但医院的手术量仍旧上不去。


“一方面是有影像检查设备,但技师的冠脉扫描和重建水平不足,另一方面是有影像诊断医生,但诊断水平跟不上。”为了解决专业人才缺乏这一难题,一脉阳光决定引入冠脉CTA的AI软件。经CT扫描出来的图像通过AI自动进行分析、重建后,大大节约了图像后处理的时间。与此同时,AI智能诊断的结果,也可以基本达到三甲医院中高年资医师的诊断水平,诊断质量得到了保障。随着冠脉CTA诊断能力的提升,县中医院的冠脉支架手术量也逐渐上升,实现了当地患者的冠脉支架不出县。


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这样的应用场景,仅仅是AI在医疗领域应用的冰山一角。近年来,随着人工智能的日益强大,医疗AI作为医生的助手,其角色正在不断得到加强。

在政策层面,国家相关部门出台了多项政策支持医疗AI的发展。今年5月,国家发展和改革委发布的《“十四五”生物经济发展规划》提到,要支持基于AI的医学影像辅助诊断等应用发展,开展脑、肺、眼等常见伤病的图像识别技术研发,加快医学图像辅助诊断系统产品化和临床辅助应用。

在市场层面,医疗AI同样热度大增。过去的2021年被称为“医疗AI商业化元年”,鹰瞳科技、科亚医疗、数坤科技、推想科技等头部企业相继冲关港交所,国内医疗AI赛道上的首家上市公司由此诞生。

“我们对AI持有非常积极和欢迎的态度,希望AI的引入能够使得服务患者的效率更高、体验更好。”在9月8日晚的“智通论坛”AI专题讨论中,和睦家医疗集团医学影像总监陆菁菁明确表示了目前非公医疗机构对于AI的欢迎态度,但她也同样提到,目前非公医疗机构仍旧有一些需求是AI产品无法满足的,AI产品本身也还存在一些尚需完善的地方。


提效率、保质量,AI是只赚不亏的投资

近年来,非公医疗进入发展的快车道。数据显示,截至2018年3月底,非公医疗机构的数量达到19139个,已经超过公立医疗机构。但由于缺少专业人才,大部分非公医疗在专业技术水平上与大型三甲医院相比仍有差距。

“AI在一定程度上可以缓解我们在医生、技师数量和水平不足方面的短板。”李飞宇提到,不仅如此,人工智能对于非公医疗机构来说,从特色打造到效能提升都具有很大的作用。一方面,AI可以大幅提升医生和技师的工作效率。另一方面,AI具备专家能力,能帮助非公医疗机构打造以某一病种为特色的诊疗技术的优势;降低对专家等医疗资源的依赖,控制成本,建立良好的业内声誉和患者口碑。

对此,一直工作在一线的大同友谊医院副院长心胸外科专家石爱群深表赞同。“发展初期的AI虽然速度快,但是假阳性率很高。但是现在的AI,无论是在诊断的效率,还是在诊断准确性上,都给了医生很大的帮助。”

在传统的人工阅片场景下,单次影像检测分析需要约10到15分钟,患者等待的时间长。在有了AI技术的帮助后,18秒就可以完成1例肺结节的诊断,医生不需要再重头看起,只需要结合AI给出的结果进行复核,即可完成一份优质完整的影像报告。如此一来,医生高负荷阅片工作下的视觉疲劳得到缓解,再加上AI技术也能缓解人工测量带来的误差,诊断的准确性就可以得到提高,降低误诊率。

“在没有AI的时候,我每天上午八点坐在桌子前开始筛查肺结节的病人,到中午连头都抬不起来。现在效率高了,省下来的时间也能做一些其他临床和研究上的工作。”石爱群说道。把部分烦琐的工作交给AI,让医生可以在“把关”的环节注意力更加集中,也会有更多的时间去思考心血管疾病应该怎么治疗,做更多、更好、更前沿的临床研究。

如果说把AI给一个医生用,提升的仅仅是一个医生的工作效率,那么如果将AI放到一个影像集团里,那么这样的效率提升就会被成百上千倍地放大。

创立于2014年的一脉阳光影像集团发展至今,已在全国18个省和直辖市运营近百家的第三方医学影像中心,日均检查量1.5万人次,全年检查量突破500万人次。随着集团发展步伐加快,影像人才跟不上的矛盾也越发突出。为了缓解这样的矛盾,一脉阳光的AI使用已经覆盖了肺结节、冠脉、脑健康等各个疾病领域。仅今年上半年,一脉阳光使用AI进行辅助的病例数已经达到3万例。

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“有的医院是病源量大,医生不够用,有的医院是水平不够,但无论哪种情况,AI都可以带来很好的帮助,让水平不够的医生在AI的辅助下能够放心诊断,让忙不过来的医生从日常繁杂的工作中解脱出来,有精力去做更多的科研工作。”在李飞宇看来,无论是哪一种,引入AI都是一场只赚不亏的投资。


AI进入平台化时代,让医疗机构用起来更省心

和一脉阳光、和睦家、大同友谊医院一样,近年来越来越多的非公医疗机构将AI作为差异化竞争的新思路,展开布局。但与此同时,人工智能技术的发展,也不断为这些非公医疗机构带来新的选择。

从眼底病、肺结节、冠脉、脑病等疾病领域,到CT、磁共振、DR、乳腺、超声等医学影像设备,不同的AI产品逐渐进入人们的视野。据不完全统计,目前我国已有四十余款AI类产品获批上市。而此刻的非公医疗机构,就像是一个走进花店的人,如何在百花之中挑出最优质的花朵,又如何将其组合成漂亮的花束,是摆在非公人面前的又一道难题。

GE医疗数字商业总经理孙轶在与多位非公医疗影像科的主任沟通后了解到,他们的共同点主要可以分为三个,即:面对多个厂商、多种产品的情况,不知道该怎么选、怎么用、怎么管。

作为和睦家医疗集团的医学影像总监,陆菁菁对此感受颇深。“每引入一个AI产品,我们都要通过伦理委员会、新技术委员会、法规委员会、信息委员会以及AI委员会进行循环认证和考量。等真到了安装这一步,我们还要考虑怎么与医院的PACS系统进行连接,考虑如何能既保证效率和质量,又保证患者的信息安全,这也需要认真评估。”这一整套评估考证的流程下来,集团都会遇到诸多困难,更何况是集团下属的一些基层医疗机构。

分支机构多,合作厂商多,就要在产品的兼容性方面做更多的考虑。李飞宇也曾遇到和陆菁菁相同的难题。“不同厂商对端口、带宽等的技术要求不一样,我们的扫描习惯和厂商设置的参数也不一样。”在一些基层医疗机构,影像科医生和技师们对信息化的接受程度也不一样,在面对不同的AI产品进行操作时,仅学习适应就要花大量的时间。

为了解决上述难题, GE医疗推出爱迪生•智魔盒,将AI带进平台化时代。该产品与多家中国AI公司达成合作,将走在各领域前列的AI产品深度集成整合在一个平台上进行统一管理,并把多病种AI应用一次性给到医院。通过统一的接口和界面,爱迪生•智魔盒就像是一把打开AI应用的钥匙,可在院内或云端对应用实现集中生命周期管理与访问,并保证持续更新升级能力,有效规避应用独立分离与重复建设造成的资源浪费。

所谓深度集成,并不是将所有产品上线到应用商店那么简单,而是要进行流程优化,把不同的人工智能产品风格统一、按键统一、工作流统一、流量入口统一。医生只需要一个窗口,就能使用所有产品。

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据介绍,目前爱迪生•智魔盒已经集成了多家人工智能头部厂商的14款人工智能应用,全面覆盖了CT、磁共振、X光、超声等不同的影像设备。值得一提的是,结合GE医疗客户服务部一站式智服务,统一的服务接口,可以随时为医疗机构调整AI产品的组合,也可以提供更及时精准的保修服务,减少医疗机构与不同厂商沟通维修的时间成本,大大提升了服务效率。

“能够上GE平台上的产品,一定是经过把关和验证的,诊断质量和效能上不用担心,我们也不用再花精力去评估。”李飞宇说道,除此之外,操作界面和操作习惯上的一致性,也是爱迪生魔盒的加分项,让医生不用在繁忙的工作之余,还要花大力气去学习不同的AI产品,用起来更省心。


AI已获大部分患者认可,但仍需进一步完善

在实际操作过程中,虽然AI提升的是医生和技师的诊断效率和质量,但归根结底都是为患者服务。因此,患者对AI的认可程度,也是AI产业与非公医疗机构都十分关注的话题。

“和睦家服务的是相对高素质的群体,他们对新技术的接受程度相对较高,甚至愿意花钱去接受这样的服务。”陆菁菁举例道,“比如我们在进行脑龄AI调研的时候,已经有很多患者来主动问这个产品什么时候可以落地。”这些患者大多是经常熬夜出差的,他们会格外在意自己的脑龄变化。再比如一些父母,他们会比较关注孩子的骨龄,因此对骨龄AI也会比较欢迎。

一脉阳光的部分患者同样表示出了对AI的欢迎。“比如我们的脑健康产品,通过AI的计算分析,有可能提前5-10年发现患有阿尔茨海默病的可能性,一些健康检查的客户,就会很感兴趣。”李飞宇说道,但一脉阳光旗下的医疗机构不仅包括高端的体检,还包括一些基层的医院,这部分患者目前还不太接受为AI买单。

不过,随着人工智能技术的使用越来越深入,非公医疗机构也对其提出了更高的要求。

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首先,是诊断能力还需要进一步升级和细化。“目前AI诊断大的肺结节已经不成问题,但一些微小结节的诊断上,还不够完善,如果能够把这块做好,就能更早完成肺癌预判。”石爱群说道。

其次,在AI与医疗机构内部系统的连接方面,需要在保证数据安全的基础上,做得更深入。目前AI在院内不仅是影像科医生在用,临床医生也会比较关注。如果能够把AI与医院的PACS和HIS系统全部打通,那临床医生也可以在手术规划和患者沟通的时候,调取AI结果,向患者更直观地展示病灶信息。

此外,质控也是AI需要关注的领域。“我们要定期抓取数据去进行质控管理,如果都用人工,这个过程是重复烦琐的。”陆菁菁提出,“如果有一天AI能够帮助放射科实现质控的抓取、呈现、连续监督的话,那么这个应用我相信会非常受欢迎。”


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