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隨著醫療AI產品的不斷成熟，越來越多的醫療AI公司的產品開始在醫院落地試用打磨。尤其是在放射影像領域，一些大三甲醫院放射科的醫療AI合作伙伴甚至超過了10家。在重醫附一院放射科，就有7家醫療AI公司需求與其合作。  呂發金主任 面對市面上眾多醫療AI產品，重醫附一院是如何選擇的？他們使用醫療AI產品的出發點又是什么？對此，動脈網記者采訪了重醫附一院放射科呂發金主任，了解了他們使用醫療AI產品的過程。 醫療AI起于臨床篩查需求 呂發金主任告訴動脈網記者，重醫附一院接觸醫療AI產品起于2017年初，當時醫院在進行6000多名全員職工的肺癌篩查工作。 這項工作是從2016年開始的，當時的篩查量為2000多人，共篩查出22名早期肺癌患者。重醫附一院放射科共有專家18人，醫生42人，科室一邊從事日常的接診工作，一邊完成醫院職工的篩查工作，花了2個月完成任務。 這個篩查量在2017年猛增到6000多人，可科室工作人員并沒有明顯的增加，想在規定的時間內完成篩查任務，并維持日常的接診任務，呂發金主任明顯感到人力不足，而放射科的醫生人力不足已經成為所有醫院面臨的困境。 在2017年時，醫療AI產品已經在各大醫療會議上頻頻露出，尤其是肺結節篩查產品已經在交流群中頻繁討論，因此呂發金主任想到借助醫療AI產品幫助科室醫生完成龐大的篩查量。 所以自2017年開始，多家醫療AI公司的產品陸續進入重醫附一院放射科。面對眾多的醫療AI產品，呂發金主任表示，并不是所有的產品都會在臨床上打磨、訓練、試用，進入臨床前會先進行考核。 醫生關注準確性和可操作性 呂發金主任告訴動脈網記者，由于醫療AI產品訓練數據和醫院的不同，這些AI產品在重醫附一院使用會有性能上的差異。所以，進入臨床前的考核是必須的。 考核的方式是科室依據日常的臨床工作流程建立一個試驗區，然后用重醫附一院的臨床數據驗證，只有通過了測試的產品才可以進入到臨床進行試用。沒有通過的產品就不能上臨床，反饋給企業自行矯正。 通過測試醫療AI產品在幫助放射醫生找出結節的同時，放射醫生也會找出產品的優勢和不足，反饋給企業，幫助企業不斷地改進產品。通過一段時間的使用，一線的放射醫生在關注產品準確性的同時，也會在乎產品操作的方便性，關注產品是否與現有的醫生工作流程相吻合。 呂發金主任表示，準確性是醫療AI產品可以進入臨床的試用的前提，截止目前只有三家公司通過了驗證，其中推想科技提供的解決方案在現場開發能力上較為突出。 醫生日常的工作都是在醫院的信息化系統中進行，放射醫生有屬于自己的PACS系統，日常工作中是通過PACS系統進行影像數據的傳輸、存儲、調閱。 因此，放射醫生希望醫療AI輔助診斷系統也可以嵌入到PACS系統中，推想科技的AI產品在這方面給予了醫生較大支持。 而那些離線的、需要醫生專門拷貝、傳輸數據的系統會將讀片時間從10分鐘增加到30分鐘，這樣的產品肯定會被淘汰，對于醫生來說便捷性是非常重要的。  AI系統把好讀片的第一關 面對醫療AI產業迅速的發展，呂發金主任認為，這是一個可喜的現象，但同時行業也應該清醒認識到現階段醫療AI產品的一些不足。比如，多數醫療影像AI系統只能查出肺結節異常，但是肺部疾病遠不止肺結節篩查。 放射醫生在檢查一份肺部影像時，他還要關注篩查者是否患有肺氣腫、支氣管擴張、肺炎、縱隔病變、胸壁病變，掃描范圍的上腹部病變等胸部疾病。 一線放射醫生希望未來的AI系統可以像醫生一樣，對胸部疾病進行全面的檢查，然后出一份初步的檢查報告。 呂發金主任告訴動脈網記者，現在每一份影像檢查要經過兩道審查。初級醫生先根據醫學圖像做出一份檢查報告，然后提交專家醫生審核，專家醫生審核后簽字，臨床醫生結合影像報告作出臨床診斷，再進行后續的治療。他希望未來醫療AI系統可以做預處理，在初級醫生看片子之前，先由AI輔助診斷系統出具一份篩查報告，然后再經過初級醫生和專家醫生審核，為患者提供多一份安全把控。 AI賦能基層醫療機構 談及醫療影像AI產品的應用場景，呂發金主任表示，三甲醫院的放射科并不是唯一的應用場景。 對于三甲醫院的放射醫生來說，即使沒有醫療影像AI產品的幫助，也可以將醫學圖像讀得很好，只是如果沒有醫療AI的幫助，每天的接診量會存在瓶頸，無法充分滿足日益增長的檢查需求。但是這樣的矛盾，用上更多的時間也是可以解決的。 另外，呂主任強調，醫療AI系統并不能增加醫院的體檢量，體檢人數的增加是和群體疾病發生率和民眾健康意識相關，與醫生使用那些工具并沒有必然聯系，所以醫療AI會增加醫院的體檢量的說法是有問題的。 對于基層醫療機構來說，基層醫生讀片能力有限，他們不敢擅自下結論，對于他們來說漏診是需要擔負醫療責任的，基層醫生不能拿自己的事業開玩笑，所以基層醫療機構即使有好的影像設備也不敢盲目接待此類需求患者。 未來，隨著醫療AI系統的不斷成熟，產品獲得藥監局審批以后，會為基層醫生增加診斷的信心，幫助基層醫生完成體檢篩查業務，增加基層醫療機構的收入，緩解三甲醫院的接診壓力。未來，醫療AI系統在基層醫療機構大有可為。
文章來源：動脈網 |
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