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青岛汇海南阳大宗开户快捷转让投资思路强调空仓
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  从2016年后,AI浪潮席卷全球,在医疗领域,许多公司选择在影像科应用AI。四年时间过去,AI+医学影像的产品已经走到了上市前的审批环节,直面商业化的阶段。但是AI影像诊断产品的成熟并不代表着医学影像已经走到了智能化的终点,相反,这只是医学影像智能化的一个开端。
  北京赛迈特锐医疗CEO岳新告诉,如果把影像科医生智能化的工作流程分为临床申请——扫描——AI影像后处理——诊断决策等四大流程,AI辅助诊断才仅仅解决了其中一个环节的问题。而真正实现影像科工作的智能化和数字化,医生还需要更多智能工具的支持。
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  成立于2016年的赛迈特锐医疗科技正是希望通过提供更多的智能化+工具,让影像科医生的诊断流程更加智能化,解决以往影像科PACS、RIS系统下,放射科影像科医生诊断报告一致性差、临床参考性不足、数据可利用程度低等问题,支持医生在临床治疗角度上进行精准影像诊断和报告输出。
  目前赛迈特锐的产品已经覆盖了超过60个病种。赛迈特锐和华西医院、北大医院、北京大学肿瘤医院等国内知名医院达成合作,借助于知名医院优势学科诊断逻辑作为决策支持产品基础,使每个病种的诊断逻辑更加完善。
  影像决策支持对于医生来说意味着什么?它和AI辅助诊断相比存在哪些差异?专访了赛迈特锐创始人岳新。
  影像医生不止需要AI辅助诊断,更需要决策支持
  从首都医科大学医学工程系毕业后的岳新一直扎根于医学影像领域。作为一名影像科的老兵,在20多年的工作中,他见证了医学影像从数字化到智能化的历程。
  他回忆到,2000年左右,影像设备的升级带来了影像数字化大发展,CT从单排升级为双排、四排,影像设备升级让影像数据量大增。大量数据的诞生也促进了很多前沿性科研工作的诞生,例如RECIST评价。
  在这时,岳新敏锐地感知到,大量的数据需要规范化的储存和管理。于是,在20年前,他创立了一家专注于放射科流程管理系统的企业,产品涵盖PACS(医学影像存档与通讯系统)、RIS(放射信息管理系统)。这家企业在全国拥有超过1000多家客户,获得众多客户的认可。
  岳新表示:“在流程管理上,我们越做越细,但流程管理的本质是把过程中产生的信息进行记录,它希望信息记录后再有人去看,这是一种被动式储存信息的方式。”
  被动式的流程管理造成在诺大的医院中数据的利用程度很低。医院大的集成平台存储着多个科室的数据,每个患者的数据其实分散在各个业务模块中。这为医生带来的直接影响是:医生若要基于诊疗数据做一个决策,需要花费大量的时间。
  在医生需要调动更多更快地调动数据需求下,流程系统已难以为继,医学影像行业开始迎来新的变革。此时,恰逢AI技术方兴未艾,AI+医学影像成为潮流,一时引起诸多。
  不同于很多AI影像智能诊断企业研发人员是跨界进入医疗,岳新是医学影像行业一直以来的陪伴者,在早期他就感知到其实医生真正的需求在于对影像决策支持的需求。简单来说,影像决策支持是用数据去支撑医生进行基于诊疗目的的某个猜测,一旦医生有了某个猜测后,便需要一堆数据维度来支撑影像诊断决策。
  选择从结构化报告切入,为结果负责
  岳新表示:“医院表面上守着大数据的金矿,但是实际什么东西也挖不出来。经验和资历越深的医生,对结构化报告、决策支持的要求就越高。”
  随着人口老龄化、健康筛查的普及、影像设备精度、速度的提高,诊断医生面临的影像数据每年以20%-30%的速度在增长着。另一面,医学院校培养的诊断医生仅能满足诊断整体人力资源每年3%-4%的增长。对于多数医疗机构来讲,通过招聘满足诊断需求,难度越来越大。
  随着信息系统的普及、数据分析/挖掘的深化,影像学的诊断知识飞速发展,其半衰期从10年下降到5年,甚至下降到3年。也就是说每隔5年,影像诊断知识的50%都会变得陈旧过时。诊断所涉及的数据维度和推理深度大幅增加,正在超越医生的记忆极限。现有的进修、网课、培训班、学术会议等学习方式各有千秋。从参与人员的广度和诊断知识的覆盖面来讲,这些方法尚不能满足系统性提升诊断队伍整体水平的迫切需求。
  一边是快速更新迭代的知识,另一边是医生难以负荷的工作量。这就直接导致很多影像科医生采用复制/粘贴方式输出报告。这种方式虽然效率较高,但质量堪忧。
  “我们意识到影像决策支持是改变现状的出路。医学影像的智能化这一趋势是无法阻挡的,但要完成真正的智能化,医生不仅需要AI辅助诊断,而是需要更多的决策支持,只有将知识变成日常诊断工作,天马行空的高深技术才能被使用起来;只有将工具植入到日常工作流程中,才能低成本、规模化地使用起来。”
  国内有越来越多医院客户提出对于决策支持的需求,岳新在国外参展时,发现国外也已经渐渐兴起了影像智能决策产品。国外的影像决策支持产品分为临床申请——扫描——AI影像后处理——影像决策四大流程。
  传统的流程系统为我们记录了各种过程信息,但还是让医技护自己去系统当中人工查找资料。决策支持系统则根据业务场景,自动化地将相关数据自动从周边信息系统提取出来,并根据影像领域的专家共识进行自动化地推演,将一个大体的结果呈现给医技护,从而大幅度提高他们的工作效率和工作质量。
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  畅想一个场景:传统模式下医疗机构聘任30人,支付30份工资,干30个人的工作;未来使用决策支持系统之后,仍然聘任30人,但支付40人的工资,干50个人的工作。这个场景提示我们决策支持业务的2个本质特征。首先影像决策支持的业务版图在影像诊断的人力资源领域;其次在满足医疗个性化的复杂性和质量的前提下,平均单个患者的诊疗成本是降低的。


青岛汇海南阳大宗开户快捷转让投资思路强调空仓 2020-05-29 10:38:16更新

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