原创《影像云：诊断可在千里之外》
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■文/钟正
不妨想象一番,如果拥有某家医院或医疗机构的云端账号,患者足不出户,也能找到医生诊治病情.这并非空穴来风,也不是纸上谈兵,而是大数据和云技术及人工智能等科技和医疗相结合之后,给医学界、给人们生活带来的切切实实的改变.
这就是影像云的应用.所谓影像云就是以互联网、移动互联网以及电脑、移动终端为媒介,帮助医疗机构解决其对患者影像资料保存、搜索、获取、分析、多方医治、远程医治等难题,是“互联网+医疗”之后,医疗行业的变革.
其大概路径是,以某个设备为登云的端口,通过医疗机构的使用,采集影像,上传到各自的云端加以存储,之后再根据与医疗机构的协议,分发或者使用存储到云端平台上的数据, 用于医院医生的诊断、会诊或者更高的层面,通过大数据的分析,精确诊断或者预判未来疾病趋势等.
在医疗行业智能化转型之中,行业之所以选择影像云作为整个云端业务的切入点,是因为影像同检验一样是比较容易实现标准化操作的.事实上,国家在2013年10月发布的《国务院关于促进健康服务业发展的若干意见》中,已经提出了发展专业影像中心的思路.
大小企业开始跑马圈地
从去年以来,影像云在医疗创业圈内就已经大热了.据有关数据统计,截至2 0 1 6年1 1月就有5 9家医学影像创业公司在这一赛道云集,一时热闹非凡.近来,医疗硬件领域拥有雄厚实力的传统设备企业越发重视这一“奶油蛋糕”,锐珂医疗和西门子、飞利浦等全球医疗设备巨头无一例外近年频频在医疗IT领域发力.
在金融资本的助力之下,也有不少本土创业公司积极在此领域发力,甚至过去甚少涉足医疗的电信公司也从这两年开始猛推医疗信息化解决方案,阿里、华为、金山、微软这些传统IT巨头等也无一缺席影像云市场,医疗信息化的市场格局在悄然地发生变化.
综观整个有关影像云的生态体系,可以发现,除了既有硬件同时也具备软件产品的医械企业外,还有一些单纯的软件公司,他们更多地将其商业模式诉诸对影像云数据的使用.这些公司大体可以分为三类：首先是建平台,采集自有数据；其次是针对已有数据建平台；第三类是应用数据.其实“看懂一家企业云战略的思路,其他的基本差不多,主要的区别在于以什么作为入口采集数据和以什么样的方式使用数据”.业内某医械公司云端建构人员表示.
目前, 在影像云行业领跑的大公司之一是锐珂医疗（Carestream Health）,这是提供医疗成像系统以及IT解决方案的全球性公司,总部位于美国纽约州罗切斯特,母公司为加拿大的ONEX集团.锐珂医疗IT大中华区总经理潘艺琼称,在医疗IT竞争愈发激烈的当下,如果不重视技术投入,加快迭代频次,则产品转型的速度就受影响.同时,随着各大医疗设备厂家开始兼顾基础医疗、非公医疗等市场,医疗IT业务的发展有了更广阔的空间,甚至有了独立开拓市场的条件.
“如果你不发展,你就可能错失一个时代.”潘艺琼说.据她介绍,锐珂医疗IT业务在中国有完善的本土研发体系、健全的实施售后团队、覆盖大陆与港澳台市场的营销团队.锐珂旗下的IT研发、市场、售前人员很多都有超10年的工作经验.产品方面,遵照国际标准,引入国际领先的研发成果,同时按照中国医院的流程管理和医疗习惯开发本土化解决方案.
目前中国医疗IT行业普遍的问题都是在客户场地上的损耗.“我对标过行业里300多家企业,1个亿的营收利润不到1000万元很普遍,原因就是产品不能标准化,服务成本高,客户场地上的耗损很高.”潘艺琼说,“对于锐珂IT业务来说,产品的标准化和架构的灵活性、项目管理的标准化和实施过程的标准化,都是我们掌控成本提高客户交付能力的核心之本.”
实现三端互联
和锐珂医疗一样,同在影像云领域奋斗的汇医慧影则正在利用人工智能打造智慧影像云平台,旨在提高医生诊疗效率与准确度并解决部分地区医患资源不匹配的问题.
慧影医疗科技（北京）有限公司成立于2015年4月,提供从影像云SAAS技术应用层到影像阅片医疗服务的全链条闭环服务,共有6大产品模块：影像云平台、放疗云平台、电子胶片、常规阅片外包服务、疑难大病专家会诊及医生集团.其中,常规阅片外包服务,帮助影像中心实现影像线上诊断,从而实现分级诊疗.
据了解,目前,汇医慧影已经形成医生端、患者端、医疗机构端的“三端互联”.其中,在医生端,平台为其提供管理病例、医生在线讨论、专家学习等服务；在患者端,患者可以向专家进行咨询并能够获得实时解答.除此之外,平台也为患者提供影像共享与健康管理的服务.对于医疗机构来说,可以在平台内对接专家资源、存储并备份影像、跟踪用户并提供增值服务.以上功能在电脑端、平板端、手机端均能够实现.
汇医慧影的优势在于其利用了分布式云平台.在该平台中,压缩等技术的采用,使得汇医慧影的云技术实现了同传同看的效果,读写分离、分布式部署等实现了全国各地上传、全国各地阅片.而手机、平板阅片更大地解放了医生的地域限制,提高了医生对于碎片化时间的利用.
目前,汇医慧影对胸部X光的气胸、肺结核、肿块的自动诊断准确率已经达到95%.脑核磁肿瘤的自动识别率超过85%.胸部CT中肺结节的识别率超过85%.
在技术层面,汇医慧影将影像云、阅片服务以及智能诊断想结合,通过阅片获取结构化的数据,提供给深度学习引擎进行计算.并且将计算机学习后的结果试用在医生的阅片流程中,当计算机出现误判断时,医生会纠正诊断结果,并将结果反馈入系统,进行二次学习.通过这样一个在线学习的闭环,持续更新有效数据,持续提高算法的精度.人工智能在影像上的应用,其场景就是机器人医生真正走进现实生活.
看上去很美
影像云虽然吸引了不少企业的关注、投入,但实际上不少企业仍处于“云”的模式探索,要破的困局还有很多.
以云端数据作为生产资料的DT（数据处理技术）时代,其存在的基础是公平、透明、开放,让所有人、所有信息数据都联系在一起,密不可分.但现阶段医疗机构作为一个个信息孤岛的存在,就为数据的采集设置了巨大的门槛,而这才是云端数据采集传输的初始层面.
另外,医械公司之间,乃至各类硬件云平台之间,并没有将其已经拥有并上传到云端的数据彼此开放的动力.现在,医疗产业对“云”端数据使用的探索仍处在跑马圈地阶段,不管是作为储存基础的阿里云、百度云、微软云等,还是基于这些硬件云平台而拓展自己“云”端模式的器械企业.“谁能跑赢谁可能就是未来的‘王者’,所以分享短时间还做不到.”业内人士认为.
即使是已经上传到云端的医疗影像数据,在后续的使用中仍然存在各式各样的问题.现阶段对医疗影像数据的使用主要集中在远程的诊断与会诊中,业界也已经出现了数量众多的以此为商业模式的轻资产移动医疗类产品.
但“这类移动医疗类的产品,虽然都号称凝聚了众多的医生资源,能够实现远程的诊断与会诊,但更多是对患者病情的信息交流,鲜少出具具备医嘱效力的意见.”原因在于“医生对此类医疗影像数据的彼此认可程度不高,不同层级医院使用不同设备采集的医疗影像,存在标准差异,医生在做诊断时更倾向于重新在本院再做一次”.
技术层面也存在一些需要解决的难题,例如影像采集的标准化.飞依诺作为国内一家生产彩色超声设备的公司,目前正在同一家医院合作开展“网络医院”的建设.其联合创始人田园说,医学影像中难以实现标准化的领域是彩色超声影像数据,“超声影像采集的质量取决于医生的手法,不同医生采集到的图像角度和重点不同,若是要实现针对此类影像的远程诊断,标准化尤为重要”.
不过,现实问题在趋势面前总有突破的可能.最先动起来的企业可能是那些已经看到危机逼近的企业.
影像论文参考资料：
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