“現(xiàn)在的醫(yī)療影像 AI 離臨床應用還有非常非常漫長的路要走。”

作為局內(nèi)人，銳達醫(yī)療創(chuàng)始人榮輝談到當前的醫(yī)療影像 AI 時毫不客氣，一連用了兩個非常。

對于銳達醫(yī)療來說，AI 代表未來，移動影像平臺才是當下。立足當下，布局未來，是對銳達醫(yī)療姿態(tài)最好的寫照。

用數(shù)據(jù)互通打好地基

近些年，信息化部門一直是醫(yī)院最敏感的部門。信息化系統(tǒng)能否穩(wěn)定安全運轉(zhuǎn)，直接關(guān)系到醫(yī)院整體醫(yī)療服務水平的高低。隨著醫(yī)院設(shè)備越來越多，數(shù)據(jù)不斷累積，醫(yī)院原有的IT架構(gòu)已經(jīng)難堪重負。

另一方面，在國家大力推進醫(yī)聯(lián)體建設(shè)和分級診療的大背景下，醫(yī)院對于數(shù)據(jù)互聯(lián)互通的需求日益旺盛。醫(yī)院信息化上云的呼聲也隨之高漲。

銳達醫(yī)療創(chuàng)始人榮輝對雷鋒網(wǎng)表示，從理性和技術(shù)角度來說，醫(yī)療數(shù)據(jù)的云端共享是必然趨勢。云端共享至少可以給醫(yī)院帶來兩大好處：

一、醫(yī)院不再需要專業(yè)的技術(shù)人員進行數(shù)據(jù)的存儲和管理；

二、可以大幅削減開支。

但人往往是感性的，加上醫(yī)療數(shù)據(jù)的重要性，以及醫(yī)生在職業(yè)生涯中訓練出來的謹慎思維，他們對于云端存儲和共享仍抱有顧慮和擔憂。

身后大時代的車輪滾滾而來，眼前數(shù)據(jù)安全的利劍時刻高懸，醫(yī)院們一時間陷入了進退兩難的境地。

銳達醫(yī)療的移動影像平臺就是在這種背景下應運而生的。榮輝介紹道，醫(yī)院之所以不愿意開放和共享數(shù)據(jù)，根本原因在于擔心數(shù)據(jù)上傳到云端之后不安全。而銳達醫(yī)療提供的移動影像平臺允許醫(yī)院將醫(yī)療影像數(shù)據(jù)存儲在醫(yī)院的防火墻內(nèi)，同時又能開放共享，既滿足了醫(yī)生移動閱片和醫(yī)院數(shù)據(jù)共享的需求，又打消了數(shù)據(jù)安全的后顧之憂。

在銳達醫(yī)療的移動影像平臺上，醫(yī)院可以有選擇性地對外開放自己的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)。比如在遠程協(xié)作會診場景中，醫(yī)院可以主動向協(xié)作方發(fā)送二維碼，通過這個二維碼，雙方就能實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。值得注意的是，協(xié)作方只能查閱數(shù)據(jù)，無法修改和下載，充分保證了數(shù)據(jù)的安全。通過這種形式，患者也能夠遠程查看自己的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)，獲得更好的醫(yī)療服務體驗。

榮輝對雷鋒網(wǎng)說道：“我們的使命是在醫(yī)院之間修建起高速公路，至于路上跑什么車，完全由醫(yī)院自己決定。這讓醫(yī)院有足夠的安全感。”

現(xiàn)有的方案大多需要醫(yī)院將數(shù)據(jù)上傳到云端或者建一個中心存儲，才能實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。榮輝坦言，云端方案是大趨勢，只不過現(xiàn)在醫(yī)院還有所顧慮。銳達醫(yī)療的打法是先用一個過渡型的方案切入醫(yī)院，待時機成熟后再向云端無縫遷移。

“目前全國排名前100的大醫(yī)院已經(jīng)有20家左右成了銳達醫(yī)療的客戶，其中有上海最大的醫(yī)院——瑞金醫(yī)院。基于這20家醫(yī)院，我們又服務了非常多的醫(yī)聯(lián)體。”談起銳達醫(yī)療所取得的成績，榮輝不無自豪地說道。

以單病種數(shù)據(jù)庫為梁

擁有移動醫(yī)療影像平臺就意味著掌握了數(shù)據(jù)的入口，相比很多醫(yī)療影像 AI 初創(chuàng)企業(yè)來說，銳達醫(yī)療涉足 AI 醫(yī)療影像有著天然的優(yōu)勢。但在榮輝看來，醫(yī)療影像 AI 離臨床還很遠，從移動醫(yī)療影像平臺到醫(yī)療影像 AI 之間同樣需要一個過渡階段，即建立起龐大的單病種數(shù)據(jù)庫。

“現(xiàn)有的醫(yī)療影像 AI 產(chǎn)品雖然在比賽中取得了不錯的成績，準確率很高，但這些成績都是基于實驗室數(shù)據(jù)得出來的，一到臨床環(huán)境可能就失效了。比如 GE 和飛利浦的設(shè)備參數(shù)不一樣，同一套算法用在兩種設(shè)備上，準確率就截然不同。再比如，根據(jù) 2 毫米和 3 毫米圖像訓練出的算法，遇到其他層厚的數(shù)據(jù)可能就不敏感了。從科研到產(chǎn)品再到臨床，算法對數(shù)據(jù)的兼容性還有待提升，目前還差得太遠?！睒s輝說道。

他認為，當務之急是積累足夠大的樣本量。因此銳達醫(yī)療正在大力建設(shè)自己的單病種數(shù)據(jù)庫，對各種設(shè)備、各種層厚的影像數(shù)據(jù)進行標注。

“只有把數(shù)據(jù)庫建好，把基礎(chǔ)打牢，AI 算法才能有更廣的適應性，更快地應用于臨床”，他說道。

為此，銳達醫(yī)療專門搭建了一套數(shù)據(jù)標記系統(tǒng)，通過這套系統(tǒng)可以把需要標記的數(shù)據(jù)傳給分布在全國各地的兼職醫(yī)生。銳達醫(yī)療目前正在建設(shè)的單病種數(shù)據(jù)庫已經(jīng)有八個之多，未來這一數(shù)字還會繼續(xù)增加。

“這個過程很費時費力，但必須去做，因為醫(yī)療 AI 是未來的大趨勢。”榮輝說道。

搭建醫(yī)療影像 AI 的上層建筑

雖然榮輝一再強調(diào)，醫(yī)療影像 AI 離走向臨床還有很遠的距離，但銳達醫(yī)療對醫(yī)療影像 AI 的布局從很早以前就開始了。

早在深度學習算法大熱之前，銳達醫(yī)療就已經(jīng)進行了乳腺癌機器輔助診斷方面的探索，只不過如今對算法進行了移植。此外，銳達醫(yī)療還在肺結(jié)節(jié)和腦卒中的人工智能輔助診斷方面進行了嘗試，且取得了不錯的成效。其中肺結(jié)節(jié)輔助診斷的算法已經(jīng)相對成熟，在 kaggle 比賽中取得了優(yōu)異成績。目前這三種算法都已經(jīng)實現(xiàn)產(chǎn)品化，進入了臨床實驗階段，但對榮輝而言，這還遠遠不夠。

榮輝指出，目前國內(nèi)的醫(yī)療AI項目仍然是以科研性質(zhì)為主，從科研到臨床還有非常漫長的路要走。銳達醫(yī)療的目標是能夠?qū)⒆约旱?AI 算法真正應用于臨床。

在他看來，就算目前行業(yè)內(nèi)比較成熟的肺結(jié)節(jié)篩查算法，真正應用于臨床也至少還需要 1-2 年時間。

不過榮輝對于醫(yī)療影像 AI 的未來還是充滿了信心。他說道：“醫(yī)療影像 AI 應用于臨床并非要取代醫(yī)生，或者一定要比醫(yī)生看得更準。光是能提升效率給醫(yī)生帶來的幫助就已經(jīng)很大了。以前一個肺部 CT 只有幾十幅圖像，現(xiàn)在一個薄層 CT 的圖像多達幾百幅，如果能用 AI 先幫醫(yī)生篩查一遍，效率的提升是顯而易見的。”

榮輝對雷鋒網(wǎng)表示，醫(yī)療是一件慢活，必須一步一個腳印。首先銳達醫(yī)療必須大力建設(shè)線下渠道，讓能解決醫(yī)生移動閱片和醫(yī)院數(shù)據(jù)共享需求的移動醫(yī)療影像平臺進入更多醫(yī)院，只有這樣企業(yè)才能生存和盈利?？恳苿俞t(yī)療影像平臺站穩(wěn)腳跟后，銳達醫(yī)療又能建立更加龐大的單病種數(shù)據(jù)庫，推動醫(yī)療影像 AI 算法的進步，形成正向循環(huán)。

對于銳達醫(yī)療來說，只有夯實了移動醫(yī)療影像平臺這塊地基，立穩(wěn)了單病種數(shù)據(jù)庫這根梁柱，醫(yī)療影像 AI 的樓閣才能建得更加牢固。

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