科技興醫(yī)不斷向前發(fā)展。包括AI在內(nèi)的各類“黑科技”通過與影像診斷、臨床科研、健康管理相結(jié)合，全面推動中國醫(yī)療健康事業(yè)向前發(fā)展。 對于醫(yī)生來說，不同角色對于科技的體驗也有所不同。
診療質(zhì)量要求提高，醫(yī)生向誰要質(zhì)量？傳統(tǒng)的醫(yī)療模式像吃飯一樣，只需要吃飽就可以了，但是我們現(xiàn)在需要高質(zhì)量的醫(yī)療模式。在日前召開的“智聯(lián)融合 關(guān)護(hù)無界”2020騰飛中國5G智慧醫(yī)療峰會上，四川大學(xué)華西醫(yī)院放射科副主任呂粟教授介紹說，醫(yī)生需要多掌握幾種技能。醫(yī)技科室在發(fā)展，設(shè)備、信息系統(tǒng)等在醫(yī)院的普及性已經(jīng)很高了，但當(dāng)臨床醫(yī)生診斷或治療時，哪些科室、哪臺設(shè)備、哪類數(shù)據(jù)有用，需要臨床醫(yī)生提需求。如今，科技運用的能力在一定程度上影響著醫(yī)生的診療能力和治療效果，甚至是制約了臨床診療水平的提升。
比如患者有動脈瘤，應(yīng)該把血管切掉還是做支架？現(xiàn)在醫(yī)生做決策時得到的信息并不多，但其實后臺各種設(shè)備中有很多有價值的數(shù)據(jù)可以做參考。“臨床醫(yī)生要主動去找到對診療有用的信息。”呂粟教授說。很多的醫(yī)生已經(jīng)開始行動了。比如：皮膚的血管瘤往往肉眼可見，但是超聲科要求影像科做磁共振，用以評估藥物治療和光動力治療它的血管瘤整體的改變。手術(shù)中的應(yīng)用更是如此，華西醫(yī)院心內(nèi)科已經(jīng)基于血管成像和自動策略實現(xiàn)心內(nèi)科手術(shù)的術(shù)前自動勾畫、瓣膜測量、手術(shù)路徑規(guī)劃等。“華西醫(yī)院的雙創(chuàng)平臺的培養(yǎng)目標(biāo)，就是讓華西醫(yī)院培養(yǎng)出來的醫(yī)生比別的醫(yī)院的醫(yī)生多幾種技能，”呂粟教授說，目前華西醫(yī)院的臨床培訓(xùn)和應(yīng)用平臺正在培養(yǎng)臨床醫(yī)生、甚至是初級醫(yī)生都要懂影像，知道影像低級處理和高級處理。依托5G網(wǎng)絡(luò)實時、可靠、安全的信息傳輸，飛利浦助力華西醫(yī)院雙創(chuàng)中心打造虛擬仿真實驗教學(xué)中心和智能化臨床雙創(chuàng)實驗中心，依托飛利浦星云三維影像數(shù)據(jù)中心（IntelliSpace Portal，下文簡稱ISP）和飛利浦星云探索平臺(IntelliSpace Discovery，下文簡稱ISD)，不但讓醫(yī)院完成培養(yǎng)年輕醫(yī)生的重要任務(wù)，滿足醫(yī)生職業(yè)生涯各階段的專業(yè)培訓(xùn)需求。同時飛利浦還為醫(yī)院提供了為未來醫(yī)學(xué)影像人員開發(fā)算法與臨床驗證的重要平臺，助力醫(yī)院提升創(chuàng)新能力，帶動區(qū)域科研水平提升。臨床對于影像需求的爆發(fā)正倒逼影像科發(fā)展，要求影像醫(yī)生從影像中抓出更多有價值的信息，但如今大醫(yī)院影像醫(yī)生的工作負(fù)荷已經(jīng)相當(dāng)大了。據(jù)統(tǒng)計，我國目前有15.6萬放射科大夫，但是影像的數(shù)量每年增長30%。對于所有影像科室來說，提質(zhì)增效迫在眉睫。北京大學(xué)第一醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像科正在嘗試一種新的解決方法。負(fù)責(zé)人王霄英主任舉例說：一份前列腺M2檢查報告要求填寫很多字段，這既是國際規(guī)范也是臨床醫(yī)生的要求。過去報告需要影像醫(yī)生手寫，耗時費力標(biāo)準(zhǔn)化程度低。基于新的解決方案，我院影像信息系統(tǒng)有望自動完成所需各類字段，包括各種AI算法的檢測結(jié)果的集中呈現(xiàn)，并實現(xiàn)病灶可視化。這種新方法既能響應(yīng)臨床醫(yī)生要求，同時也能減輕影像醫(yī)生的工作負(fù)擔(dān)。如此雙贏的局面，放到具體操作流傳中，實現(xiàn)起來并不容易。眾所周知，影像科醫(yī)生的工具在AI大潮的推動下越來越豐富，但實際上影像歸檔和通信系統(tǒng)（Picture Archiving and Communication Systems，下文簡稱PACS）、后處理軟件和AI工具各自為政。“現(xiàn)實中，無論你是安卓系統(tǒng)還是WINDOWS系統(tǒng)，AI的插件能整合到PACS系統(tǒng)上嗎？”“影像后處理需要薄層數(shù)據(jù)，如果把薄層數(shù)據(jù)全部放在PACS上面對醫(yī)院是災(zāi)難，醫(yī)院根本無法承受這么大的數(shù)據(jù)量。”梁長虹和呂粟兩位教授說出了無數(shù)影像醫(yī)生的痛處。“我們的PACS馬上就要升級了。”王霄英介紹說，升級后，當(dāng)影像醫(yī)生打開結(jié)構(gòu)化報告系統(tǒng)可以看到是AI數(shù)據(jù)一點點填進(jìn)去，包括前列腺大小的區(qū)域，隨著數(shù)據(jù)的加載它是逐漸填寫進(jìn)去。同時，AI圖像的結(jié)果都是機(jī)器分割好的，病灶情況也可以直觀地給臨床醫(yī)生和病人看。“通過信息化整合，所有計算數(shù)據(jù)和后處理圖像都能自動發(fā)送到報告里，”她說。飛利浦智慧影像全流程解決方案，可以幫助更多醫(yī)院影像科化解上述難題。飛利浦智慧影像全流程解決方案結(jié)合了飛利浦信息工作站、飛利浦影像信息系統(tǒng)，并將全新推出的ISAI人工智能平臺和ISP星云平臺內(nèi)嵌到飛利浦的PACS/RIS的流程中，同時可以開放兼容第三方AI模型。比如北大第一醫(yī)院在影像流程中引入了很多基于自有數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI模型，包括：前列腺癌的模型、前列腺體積、良性病變、囊腫、有沒有出血、增生等，均可整合在流程當(dāng)中，實現(xiàn)統(tǒng)一的處理并同步輸出結(jié)果。當(dāng)不同的序列步入不同的模型就會得到不同的結(jié)果，包括：各種定量的數(shù)據(jù)、定性診斷的數(shù)據(jù)、前列腺癌的位置等AI檢測結(jié)果均可自動填寫到報告中，最后生成給病人的報告。飛利浦大中華區(qū)醫(yī)療信息解決方案總經(jīng)理潘藝瓊告訴記者，飛利浦智慧影像全流程解決方案的整合實力體現(xiàn)在多個方面，不僅可以集成到現(xiàn)有的科室、全院PACS、醫(yī)聯(lián)體及區(qū)域影像云中，還能將飛利浦及合作伙伴在影像設(shè)備、流程管理、圖像識別、圖像后處理、輔助診斷、結(jié)構(gòu)化報告、放射放療以及臨床大數(shù)據(jù)研究等各個環(huán)節(jié)的AI算法全部整合在一個平臺上，并無縫嵌入臨床路徑的各個操作流程中，讓醫(yī)生和醫(yī)院的管理者可以隨時獲得充分信息。同時，平臺可自動匹配AI工具，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義的影像診斷見解，支持診斷決策、改進(jìn)流程、提高效率和質(zhì)控。這樣一個集影像信息化、AI、后處理應(yīng)用于一體的整合型平臺，飛利浦大中華2019年8月1日并購PACS業(yè)務(wù)線至今，只用了5個月時間。
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