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7家医疗AI公司进入重医附一院,其放射科主任表示医疗影像AI应落脚于服务临床医生

王晓行 2018-06-04 08:00

随着医疗AI产品的不断成熟,越来越多的医疗AI公司的产品开始在医院落地试用打磨。尤其是在放射影像领域,一些大三甲医院放射科的医疗AI合作伙伴甚至超过了10家。在重医附一院放射科,就有7家医疗AI公司需求与其合作。


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吕发金主任(图片由受访者提供)


面对市面上众多医疗AI产品,重医附一院是如何选择的?他们使用医疗AI产品的出发点又是什么?对此,动脉网记者采访了重医附一院放射科吕发金主任,了解了他们使用医疗AI产品的过程。


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医疗AI起于临床筛查需求


吕发金主任告诉动脉网记者,重医附一院接触医疗AI产品起于2017年初,当时医院在进行6000多名全员职工的肺癌筛查工作。


这项工作是从2016年开始的,当时的筛查量为2000多人,共筛查出22名早期肺癌患者。重医附一院放射科共有专家18人,医生42人,科室一边从事日常的接诊工作,一边完成医院职工的筛查工作,花了2个月完成任务。

 

这个筛查量在2017年猛增到6000多人,可科室工作人员并没有明显的增加,想在规定的时间内完成筛查任务,并维持日常的接诊任务,吕发金主任明显感到人力不足,而放射科的医生人力不足已经成为所有医院面临的困境。

 

在2017年时,医疗AI产品已经在各大医疗会议上频频露出,尤其是肺结节筛查产品已经在交流群中频繁讨论,因此吕发金主任想到借助医疗AI产品帮助科室医生完成庞大的筛查量。

 

所以自2017年开始,多家医疗AI公司的产品陆续进入重医附一院放射科。面对众多的医疗AI产品,吕发金主任表示,并不是所有的产品都会在临床上打磨、训练、试用,进入临床前会先进行考核。


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医生关注准确性和可操作性


吕发金主任告诉动脉网记者,由于医疗AI产品训练数据和医院的不同,这些AI产品在重医附一院使用会有性能上的差异。所以,进入临床前的考核是必须的。

 

考核的方式是科室依据日常的临床工作流程建立一个试验区,然后用重医附一院的临床数据验证,只有通过了测试的产品才可以进入到临床进行试用。没有通过的产品就不能上临床,反馈给企业自行矫正。


通过测试医疗AI产品在帮助放射医生找出结节的同时,放射医生也会找出产品的优势和不足,反馈给企业,帮助企业不断地改进产品。通过一段时间的使用,一线的放射医生在关注产品准确性的同时,也会在乎产品操作的方便性,关注产品是否与现有的医生工作流程相吻合。


吕发金主任表示,准确性是医疗AI产品可以进入临床的试用的前提,截止目前只有三家公司通过了验证,其中推想科技提供的解决方案在现场开发能力上较为突出。医生日常的工作都是在医院的信息化系统中进行,放射医生有属于自己的PACS系统,日常工作中是通过PACS系统进行影像数据的传输、存储、调阅。因此,放射医生希望医疗AI辅助诊断系统也可以嵌入到PACS系统中,推想科技的AI产品在这方面给予了医生较大支持。


而那些离线的、需要医生专门拷贝、传输数据的系统会将读片时间从10分钟增加到30分钟,这样的产品肯定会被淘汰,对于医生来说便捷性是非常重要的。


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AI系统把好读片的第一关


面对医疗AI产业迅速的发展,吕发金主任认为,这是一个可喜的现象,但同时行业也应该清醒认识到现阶段医疗AI产品的一些不足。比如,多数医疗影像AI系统只能查出肺结节异常,但是肺部疾病远不止肺结节筛查。

 

放射医生在检查一份肺部影像时,他还要关注筛查者是否患有肺气肿、支气管扩张、肺炎、纵隔病变、胸壁病变,扫描范围的上腹部病变等胸部疾病一线放射医生希望未来的AI系统可以像医生一样,对胸部疾病进行全面的检查,然后出一份初步的检查报告

 

吕发金主任告诉动脉网记者,现在每一份影像检查要经过两道审查。初级医生先根据医学图像做出一份检查报告,然后提交专家医生审核,专家医生审核后签字,临床医生结合影像报告作出临床诊断,再进行后续的治疗。他希望未来医疗AI系统可以做预处理,在初级医生看片子之前,先由AI辅助诊断系统出具一份筛查报告,然后再经过初级医生和专家医生审核,为患者提供多一份安全把控。

 

关于近期行业关注的安全责任问题,吕主任认为,现阶段所有的筛查体检报告都是由医生签字确认的,即使在读片过程中使用到了医疗AI产品,它也只是医生使用众多工具中的一个,所以万一出现漏诊或者其他医疗事故,也应该是医生负责任,而不是工具承担责任。


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AI赋能基层医疗机构


谈及医疗影像AI产品的应用场景,吕发金主任表示,三甲医院的放射科并不是唯一的应用场景。对于三甲医院的放射医生来说,即使没有医疗影像AI产品的帮助,也可以将医学图像读得很好,只是如果没有医疗AI的帮助,每天的接诊量会存在瓶颈,无法充分满足日益增长的检查需求。但是这样的矛盾,用上更多的时间也是可以解决的。

 

另外,吕主任强调,医疗AI系统并不能增加医院的体检量,体检人数的增加是和群体疾病发生率和民众健康意识相关,与医生使用那些工具并没有必然联系,所以医疗AI会增加医院的体检量的说法是有问题的。

 

对于基层医疗机构来说,基层医生读片能力有限,他们不敢擅自下结论,对于他们来说漏诊是需要担负医疗责任的,基层医生不能拿自己的事业开玩笑,所以基层医疗机构即使有好的影像设备也不敢盲目接待此类需求患者。

 

未来,随着医疗AI系统的不断成熟,产品获得药监局审批以后,会为基层医生增加诊断的信心,帮助基层医生完成体检筛查业务,增加基层医疗机构的收入,缓解三甲医院的接诊压力。

 

未来,医疗AI系统在基层医疗机构大有可为。


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对落地的产品负责


谈及医疗行业的竞争,吕发金主任希望医疗AI公司对自己的产品负责,现阶段医疗AI产品还需要不断完善,需要医生和IT工程师共同为产品迭代打磨努力,而不只是将产品放在医院。就像推想科技一样,扎根临床,根据医生的意见不断迭代产品,让落地的医疗AI产品像为医院定制的一样,让医生用起来越来越顺手,成为医生日常工作中的一部分。

 

对于医生来说,一旦他们养成了使用某款产品的习惯,其他的同类型产品很难再有机会进来,所以企业要珍惜进入医院的机会,对落地医院的医疗AI产品负责。


最后值得一提的是,在最近的一些采访中,记者感觉到医疗AI公司要想使自己的产品进入医院让医生使用,得有三个前提条件:


第一,优秀有经验的销售团队。医疗行业相对门槛较高,有经验和背景的销售人员相当于是一个敲门砖;


第二,产品的性能要过关。销售团队只是敲门砖,医生是否会把公司产品放在临床用,这完全取决于产品的性能。当然销售队伍过硬,或者其他因素也会使产品进入医院;


第三,产品团队与临床医生紧密沟通,深入临床。任何一款医疗AI产品进入一家新医院都需要打磨。否则产品进入了医院临床,出现问题不能及时解决,医生也会放弃使用该产品,毕竟现在医生的选择很多。


注:文中如果涉及动脉网记者采访的数据,均由受访者提供并确认。如果您有资源对接,联系报道项目,寻求合作等需求请填写 需求表

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