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        醫(yī)學(xué)影像人工智能產(chǎn)業(yè)化的現(xiàn)狀及面臨的挑戰(zhàn)

        2019-01-04 06:19:44劉士遠(yuǎn)
        腫瘤影像學(xué) 2019年3期
        關(guān)鍵詞:醫(yī)學(xué)影像醫(yī)師醫(yī)療

        蕭 毅,劉士遠(yuǎn)

        海軍軍醫(yī)大學(xué)附屬上海長(zhǎng)征醫(yī)院影像科,上海 200003

        1 醫(yī)學(xué)影像人工智能(artificial intelligence,AI)產(chǎn)業(yè)化現(xiàn)狀概述

        1.1 國(guó)際及國(guó)內(nèi)市場(chǎng)醫(yī)學(xué)影像AI產(chǎn)業(yè)化現(xiàn)狀

        AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用,從概念提出到現(xiàn)在已有數(shù)年之久。在世界各國(guó)的科學(xué)家、工程師及醫(yī)療專(zhuān)業(yè)人員的共同努力下,AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)不只是創(chuàng)新的概念,而是涌現(xiàn)出了豐富多樣的商業(yè)化產(chǎn)品,可以實(shí)實(shí)在在地為醫(yī)療機(jī)構(gòu)、患者和科研單位帶來(lái)新的生產(chǎn)力和極大的便利[1-2]。

        AI產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用離不開(kāi)醫(yī)療數(shù)據(jù)的獲取,而歐美國(guó)家對(duì)隱私的保護(hù)比較嚴(yán)格。歐洲最為重視隱私保護(hù),2018年歐洲聯(lián)盟出臺(tái)通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例(General Data Protection Regulation,GDPR),其規(guī)定極為嚴(yán)苛,數(shù)據(jù)不能離境,對(duì)違反的企業(yè)懲罰非常嚴(yán)厲[3];美國(guó)的Health Insurance Portability and Accountability(HIPAA)法案較為寬松一些,但對(duì)數(shù)據(jù)隱私的保護(hù)也做了嚴(yán)格的規(guī)范;中國(guó)相對(duì)來(lái)說(shuō)環(huán)境最為寬松。這一點(diǎn)也直接影響到AI在各國(guó)的發(fā)展情況,據(jù)不完全數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),歐洲醫(yī)療AI的創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量只有中國(guó)或美國(guó)的1/3左右,約為25家,中國(guó)和美國(guó)的企業(yè)數(shù)量基本相當(dāng),各有80家左右;中國(guó)和美國(guó)醫(yī)療AI公司獲得投資的概率也相對(duì)更高,約為75%,而歐洲AI創(chuàng)業(yè)公司只有65%左右[4]。

        由于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的天然規(guī)整性以及診斷工作流的屬性,醫(yī)學(xué)影像在諸多醫(yī)學(xué)領(lǐng)域之中最早受益于AI技術(shù)。在醫(yī)學(xué)影像AI領(lǐng)域,無(wú)論是企業(yè)數(shù)量還是企業(yè)發(fā)展規(guī)模中國(guó)都遙遙領(lǐng)先于歐美各國(guó),究其原因是中國(guó)的影像學(xué)檢查數(shù)量每年呈30%的增長(zhǎng),而放射科醫(yī)師只有4%左右的年增長(zhǎng)量,遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足檢查需求[5],而歐美的醫(yī)療資源相對(duì)充足,因此醫(yī)學(xué)影像AI在中國(guó)的發(fā)展更為迫切,具備更好的臨床及市場(chǎng)基礎(chǔ)。目前,知名的國(guó)際影像AI公司有德國(guó)FetView和法國(guó)Keen Eye Technologies,美國(guó)Enlitic、Bay Labs和Eyenuk等。中國(guó)醫(yī)學(xué)影像AI創(chuàng)業(yè)公司已達(dá)40多家,國(guó)內(nèi)部分企業(yè)AI肺結(jié)節(jié)篩查產(chǎn)品已經(jīng)得到了效能的初步驗(yàn)證,AI對(duì)肺結(jié)節(jié)的檢出率和真陽(yáng)性率都已達(dá)到高年資住院醫(yī)師的水平,可有效地檢出肺部的亞實(shí)性結(jié)節(jié),從而輔助影像科醫(yī)師的診斷工作[6]。

        1.2 科研機(jī)構(gòu)合作現(xiàn)狀

        目前階段,科研院所開(kāi)展合作的醫(yī)院數(shù)量大多在5家以下,有超過(guò)30%的科研院所沒(méi)有從醫(yī)院獲得醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)。除了醫(yī)療機(jī)構(gòu),47%的科研院所現(xiàn)階段并沒(méi)有與其他的科研院所合作,39%開(kāi)展研究機(jī)構(gòu)間合作的數(shù)量在5家以下。接近50%的科研院所現(xiàn)階段沒(méi)有與相關(guān)企業(yè)合作,43%的機(jī)構(gòu)有5家以下的合作企業(yè)。只有18%的科研院所表示正在參與研發(fā),14%表示使用過(guò)相關(guān)產(chǎn)品,4%的研究者表示已經(jīng)參與研發(fā)并有相關(guān)成果。以上數(shù)據(jù)說(shuō)明醫(yī)院、科研機(jī)構(gòu)及企業(yè)間的合作非常薄弱,搭建醫(yī)學(xué)影像AI各方的合作交流平臺(tái)并建立完善有效的機(jī)制是重要問(wèn)題[7-8]。

        2 中國(guó)醫(yī)學(xué)影像AI產(chǎn)業(yè)化優(yōu)勢(shì)剖析

        2.1 政策優(yōu)勢(shì)

        從2015年兩會(huì)代表提到AI開(kāi)始,AI受關(guān)注熱度不斷升溫。在2019年政府工作報(bào)告中,李克強(qiáng)總理第三次重點(diǎn)提到AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展。對(duì)比前兩年,今年的描述從“加快”、“加強(qiáng)”變?yōu)椤吧罨?,制造業(yè)升級(jí)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、拓展“AI+”這部分被單獨(dú)列出重點(diǎn)闡述。全國(guó)人民代表大會(huì)常務(wù)委員會(huì)也已將一些與AI相關(guān)的立法項(xiàng)目,如個(gè)人信息保護(hù)法、數(shù)字安全法等列入這一屆的五年規(guī)劃。不難體會(huì)到我國(guó)政府對(duì)于高端制造業(yè)以及智能制造所寄予的厚望。

        2.2 技術(shù)基礎(chǔ)

        AI基于深度學(xué)習(xí)(deep learning,DL)算法,高質(zhì)量的DL應(yīng)用需要綜合3個(gè)核心要素:算法、算力和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)量[9]。醫(yī)療樣本的數(shù)據(jù)量?jī)?yōu)勢(shì)一直是中國(guó)醫(yī)療AI能夠領(lǐng)先于世界發(fā)展的重要基礎(chǔ)之一。影像學(xué)檢查的存量數(shù)據(jù)與增量數(shù)據(jù)巨大,在保證數(shù)據(jù)安全的前提下,醫(yī)院與企業(yè)合作進(jìn)行數(shù)據(jù)應(yīng)用的模式靈活多樣,可以為計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法模型、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練提供源源不斷的原材料供應(yīng)[10]。

        2.3 需求迫切

        我國(guó)的現(xiàn)狀是人口眾多,老齡化現(xiàn)象越來(lái)越明顯,同時(shí)隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)大幅發(fā)展,國(guó)民生活水平和質(zhì)量提高,健康意識(shí)也不斷加強(qiáng)。各項(xiàng)健康體檢、疾病篩查及隨訪檢查的數(shù)量日益增加,影像科醫(yī)師工作量也隨之加重,并且由于數(shù)字化醫(yī)療設(shè)備的普及,高分辨率薄層掃描以及多模態(tài)的影像設(shè)備快速擴(kuò)容,影像科的數(shù)據(jù)量每年以超過(guò)30%的速度增長(zhǎng),占到了醫(yī)院數(shù)字化數(shù)據(jù)的90%。放射科醫(yī)師的數(shù)量每年只有4%左右的增幅,遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上工作量的增加,醫(yī)師超負(fù)荷工作加重疲勞程度,影響閱片質(zhì)量和診斷結(jié)果的精確度。AI技術(shù)的出現(xiàn)對(duì)于影像科醫(yī)師而言恰如久旱逢甘露,AI可以進(jìn)行半監(jiān)督下的自我學(xué)習(xí)、自我進(jìn)化,在提高診斷精度的同時(shí)大幅縮短閱片時(shí)間,并且永不疲倦,很好地解決了臨床的需求痛點(diǎn)[11]。

        2.4 經(jīng)濟(jì)環(huán)境

        目前AI市場(chǎng)需求明顯,基礎(chǔ)技術(shù)相對(duì)成熟,在醫(yī)療AI尤其是醫(yī)學(xué)影像AI領(lǐng)域的投資非?;馃帷?013—2018年間,醫(yī)療領(lǐng)域投融資達(dá)到100起以上,醫(yī)學(xué)影像細(xì)分領(lǐng)域占比最高,達(dá)到30%以上,天使輪、A輪、B輪及C輪都有一定占比,說(shuō)明這個(gè)新興細(xì)分行業(yè)具有活力和持續(xù)潛力,如北京推想科技有限公司已經(jīng)在C輪融資達(dá)到5億元。中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)公司百度公司(Baidu)、阿里巴巴網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司(Alibaba)及深圳市騰訊計(jì)算機(jī)系統(tǒng)有限公司(Tencent)也在加速進(jìn)場(chǎng),開(kāi)始布局醫(yī)療AI及智慧醫(yī)院領(lǐng)域。

        3 醫(yī)學(xué)影像AI產(chǎn)業(yè)化帶來(lái)的醫(yī)療模式變化

        3.1 醫(yī)師閱片模式改變

        傳統(tǒng)CT、MRI等閱片模式耗時(shí)較長(zhǎng),且對(duì)于微小病變,難以發(fā)現(xiàn)或難以下結(jié)論。引入AI應(yīng)用之后,可以由AI對(duì)影像進(jìn)行診斷篩查,利用AI的高靈敏度檢出陽(yáng)性患者或病灶區(qū)域,然后由高年資醫(yī)師進(jìn)行復(fù)核質(zhì)控,最后形成專(zhuān)業(yè)報(bào)告。對(duì)于肺癌篩查來(lái)說(shuō),高分辨率CT掃描或螺旋CT掃描后可以重組出薄層的圖像超過(guò)200幅,醫(yī)師的讀片量太大,而且<3 mm的肺小結(jié)節(jié)更加耗時(shí)費(fèi)力,更容易漏診,因此傳統(tǒng)模式閱片醫(yī)師的工作負(fù)擔(dān)相當(dāng)大。AI應(yīng)用之后,在檢查量不變的情況下,每日工作時(shí)間可以減半,并且不會(huì)出現(xiàn)由于過(guò)度疲勞而漏診的現(xiàn)象[12-13]。

        3.2 頂級(jí)醫(yī)院與基層醫(yī)院醫(yī)療水平的均質(zhì)化

        基層醫(yī)院醫(yī)師因?yàn)闄z查經(jīng)驗(yàn)積累和學(xué)術(shù)積累有限,對(duì)不易診斷的病灶如肺小結(jié)節(jié)、磨玻璃結(jié)節(jié)容易漏診,對(duì)征象識(shí)別不精確、定性把握不準(zhǔn)確的患者,容易給出錯(cuò)誤的隨訪或手術(shù)指導(dǎo),這一難點(diǎn)通過(guò)AI就可以輕松解決。高質(zhì)量的影像AI產(chǎn)品經(jīng)過(guò)了超量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練,并且訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是由資深專(zhuān)家提出高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)并進(jìn)行層層質(zhì)控把關(guān)才投入到臨床應(yīng)用中,積累的經(jīng)驗(yàn)完全可以媲美一個(gè)高年資醫(yī)師的診斷水平,因此可以很好地帶動(dòng)基層醫(yī)院醫(yī)師,實(shí)現(xiàn)醫(yī)療水平的均質(zhì)化,并且在邊用邊學(xué)的過(guò)程中,為基層醫(yī)師提供一種實(shí)用形式的培訓(xùn)。從這一點(diǎn)來(lái)看,AI發(fā)展的短期目標(biāo)就是讓機(jī)器先達(dá)到人類(lèi)醫(yī)師的專(zhuān)業(yè)診斷水平,從而使醫(yī)師免去一些重復(fù)性的工作,讓醫(yī)師有更多的精力解決更多疑難問(wèn)題,積累更多經(jīng)驗(yàn),而新的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)又會(huì)傳遞給AI,以此形成一個(gè)良性的循環(huán)和生態(tài)[14]。

        3.3 加快分級(jí)診療的實(shí)現(xiàn)

        基層診斷水平得到提升之后,可以更好地將進(jìn)行基礎(chǔ)檢查的患者留在基層醫(yī)療機(jī)構(gòu),而將疑難雜癥患者轉(zhuǎn)診到醫(yī)聯(lián)體中高級(jí)別的中心醫(yī)院做進(jìn)一步的診斷治療,這樣一來(lái)基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的人員和設(shè)備都將得到最有效的利用,高級(jí)別專(zhuān)家也可以從基礎(chǔ)診療工作中抽離出來(lái),做更多的高端科研探索和臨床創(chuàng)新。

        4 醫(yī)學(xué)影像AI產(chǎn)業(yè)化挑戰(zhàn)

        4.1 政策層面

        根據(jù)2018年已生效的《醫(yī)療器械分類(lèi)目錄》,把醫(yī)用軟件按二類(lèi)、三類(lèi)醫(yī)療器械設(shè)置審批通道:若診斷軟件通過(guò)其算法,提供診斷建議,僅具有輔助診斷功能,不直接給出診斷結(jié)論,該子目錄中相關(guān)產(chǎn)品按照第二類(lèi)醫(yī)療械器管理;若診斷軟件通過(guò)其算法對(duì)病變部位進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別,并提供明確的診斷提示,則其風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別相對(duì)較高,該子目錄中相關(guān)產(chǎn)品按照第三類(lèi)醫(yī)療器械管理。目前尚未有1家醫(yī)療AI企業(yè)獲得三類(lèi)證。國(guó)家食品藥品監(jiān)督管理總局(China Food and Drug Administration,CFDA)正在積極研究醫(yī)學(xué)影像AI的臨床審批指南,期望能借鑒歐美經(jīng)驗(yàn),既保證AI產(chǎn)品的安全性使用,又能讓有潛力的AI產(chǎn)品在臨床實(shí)踐中快速迭代成長(zhǎng)。

        在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中,目前醫(yī)療服務(wù)新增收費(fèi)還沒(méi)有可參考的服務(wù)定價(jià)標(biāo)準(zhǔn),醫(yī)院若增加AI配置,將無(wú)法對(duì)AI相關(guān)的臨床服務(wù)實(shí)現(xiàn)收費(fèi),這樣一來(lái)就導(dǎo)致醫(yī)院對(duì)AI產(chǎn)品進(jìn)行采購(gòu)的意愿低落和審批流程緩慢,AI產(chǎn)業(yè)化也就無(wú)從談起,AI技術(shù)企業(yè)也得不到良性健康的發(fā)展。

        實(shí)現(xiàn)AI產(chǎn)業(yè)化,相對(duì)應(yīng)的醫(yī)保政策也要及時(shí)改變,采用新技術(shù)的新增醫(yī)療服務(wù)理應(yīng)納入醫(yī)保體系,在提升患者生活質(zhì)量的同時(shí),降低全生命周期的醫(yī)保支出。目前美國(guó)的醫(yī)療AI公司有美國(guó)食品藥品管理局(Food and Drug Administration,F(xiàn)DA)準(zhǔn)入,部分已經(jīng)進(jìn)入醫(yī)院收費(fèi)和醫(yī)保報(bào)銷(xiāo)目錄,已經(jīng)開(kāi)始獲得規(guī)?;袌?chǎng)收益,使美國(guó)醫(yī)療AI企業(yè)能有更多資源去進(jìn)行專(zhuān)利的布局和攻防工作。然而,目前國(guó)內(nèi)醫(yī)療AI企業(yè)還無(wú)法投入市場(chǎng)商業(yè)化,這點(diǎn)值得我們思考。

        4.2 技術(shù)層面

        AI目前處于百花齊放、百家爭(zhēng)鳴的狀態(tài),尚未有統(tǒng)一的國(guó)際或國(guó)家標(biāo)準(zhǔn),AI模型訓(xùn)練中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)——數(shù)據(jù)標(biāo)注,也存在很大的不確定性空間,標(biāo)注的質(zhì)量完全取決于實(shí)施標(biāo)注人員的專(zhuān)業(yè)能力和工作狀態(tài),甚至有些公司直接引用海外公開(kāi)的已標(biāo)注過(guò)的數(shù)據(jù)集導(dǎo)入模型進(jìn)行訓(xùn)練,這種做法有可能使標(biāo)注質(zhì)量完全失去控制。因此亟需一系列的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)出臺(tái),以指導(dǎo)公司和醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行相關(guān)產(chǎn)品的研究與開(kāi)發(fā)。

        同時(shí)臨床病種繁多,針對(duì)不同病種的AI產(chǎn)品都需要進(jìn)行單獨(dú)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)。診斷數(shù)據(jù)模態(tài)多樣化,后期甚至可能包含基因、病理學(xué)及檢驗(yàn)等多種檢查手段提供的不同模態(tài)的數(shù)據(jù),如何快速開(kāi)發(fā)針對(duì)不同病種不同模態(tài)數(shù)據(jù)或者是多模態(tài)融合的新產(chǎn)品,也是一個(gè)行業(yè)難題。另外同其他行業(yè)相比,醫(yī)學(xué)影像高質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取方面有著天然的劣勢(shì):① 高質(zhì)量影像數(shù)據(jù)多集中在三甲醫(yī)院,不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)很少能夠?qū)崿F(xiàn)共享,缺乏有效的數(shù)據(jù)互通機(jī)制;② 中國(guó)雖然醫(yī)療數(shù)據(jù)量特別龐大,但目前80%的數(shù)據(jù)屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),限制了AI在醫(yī)學(xué)影像行業(yè)的進(jìn)一步應(yīng)用。此外,訓(xùn)練數(shù)據(jù)集應(yīng)根據(jù)適用范圍包含體檢、篩查、門(mén)診和實(shí)驗(yàn)室等不同場(chǎng)合的圖像,使用的設(shè)備、設(shè)置及劑量能夠代表不同地區(qū)不同條件的實(shí)際水平,目前國(guó)內(nèi)尚無(wú)規(guī)范化設(shè)計(jì)的有效數(shù)據(jù)庫(kù)[15]。除了數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題,臨床病癥指南也需要隨著新技術(shù)的使用進(jìn)行不斷更新,才能滿足新的需求,如中華醫(yī)學(xué)會(huì)放射學(xué)分會(huì)心胸學(xué)組專(zhuān)家在肺結(jié)節(jié)的AI診斷方面就提出了《胸部CT肺結(jié)節(jié)數(shù)據(jù)標(biāo)注與質(zhì)量控制專(zhuān)家共識(shí)》,從肺結(jié)節(jié)的標(biāo)注規(guī)則、標(biāo)注流程和質(zhì)量控制等各個(gè)方面介紹專(zhuān)家組達(dá)成的共識(shí),有助于業(yè)內(nèi)形成統(tǒng)一認(rèn)識(shí),提高數(shù)據(jù)標(biāo)注的一致性和數(shù)據(jù)集的質(zhì)量,為AI的發(fā)展保駕護(hù)航[16]。

        另外,普適性也很重要。機(jī)器學(xué)習(xí)算法的普適性(或泛化能力)是指算法對(duì)學(xué)習(xí)集以外的新鮮樣本的適應(yīng)能力。為了增強(qiáng)算法的普適性,需要收集更多的數(shù)據(jù),包括不同設(shè)備企業(yè)、不同成像參數(shù)的數(shù)據(jù)一起進(jìn)行訓(xùn)練[16]。

        4.3 行業(yè)環(huán)境

        中國(guó)和美國(guó)目前AI發(fā)展態(tài)勢(shì)最猛,并且都已經(jīng)將AI上升到國(guó)家戰(zhàn)略層面,醫(yī)院和醫(yī)師隨著國(guó)家政策的支持都開(kāi)始采取積極擁抱新技術(shù)到來(lái)的姿態(tài),并且在一定程度接觸實(shí)際產(chǎn)品之后,對(duì)AI技術(shù)表示高度的認(rèn)可和期待[17]?;颊邔用婺壳皩?duì)此概念還知之甚少,需要有一個(gè)普及教育的過(guò)渡階段,也需要有一個(gè)對(duì)可能新增的收費(fèi)項(xiàng)目給予認(rèn)可的過(guò)渡階段。

        4.4 商業(yè)化進(jìn)程

        目前醫(yī)學(xué)影像AI產(chǎn)品在國(guó)內(nèi)主要采用免費(fèi)試用的合作方式,雖然短期來(lái)看,醫(yī)院是獲益的,但是長(zhǎng)期來(lái)看,優(yōu)質(zhì)AI企業(yè)會(huì)因?yàn)殚L(zhǎng)期無(wú)法盈利最后難以為繼,無(wú)法持續(xù)為醫(yī)院提供更好的產(chǎn)品,對(duì)醫(yī)院也是一種損失。AI公司在符合各項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)的情況下得到應(yīng)有的商業(yè)化營(yíng)收,有利于整個(gè)行業(yè)的發(fā)展。

        5 展 望

        醫(yī)療行業(yè)應(yīng)以開(kāi)放的心態(tài),熱情擁抱AI技術(shù)。雖然隨著國(guó)家政策支持、行業(yè)的迅猛發(fā)展,大部分醫(yī)療機(jī)構(gòu)和從業(yè)者已經(jīng)開(kāi)始積極接受和采納AI技術(shù),但是仍有部分從業(yè)者對(duì)AI在醫(yī)療場(chǎng)景中的使用持懷疑和否定態(tài)度。建議醫(yī)療機(jī)構(gòu)和從業(yè)者在不影響正常醫(yī)務(wù)工作的前提下,大膽嘗試新技術(shù),只有越來(lái)越多的人參與到其中來(lái),才能共同探討發(fā)展方向,為新技術(shù)的發(fā)展出謀劃策。

        政府積極推進(jìn)政策的落實(shí),為AI創(chuàng)新企業(yè)創(chuàng)造發(fā)展的寬松環(huán)境。希望政府管理機(jī)構(gòu)能在政策審批層面積極推進(jìn)針對(duì)AI技術(shù)和產(chǎn)品的新的政策體系制定,在確保安全和合法的前提下,盡量為AI企業(yè)創(chuàng)造更為寬松和高效的政策環(huán)境,以促進(jìn)其快速、良性地發(fā)展,并正式將其納入醫(yī)療服務(wù)流程體系當(dāng)中,為廣大民眾提供更好的就醫(yī)體驗(yàn)。

        醫(yī)師應(yīng)開(kāi)展AI技術(shù)和產(chǎn)品的臨床驗(yàn)證科研工作。醫(yī)師需要對(duì)AI技術(shù)和產(chǎn)品在臨床中的使用做最終的把關(guān),科研工作可以多往驗(yàn)證AI技術(shù)和產(chǎn)品在臨床上的效果和準(zhǔn)確度、對(duì)診療質(zhì)量的提升程度、對(duì)工作流程的影響等方向上傾斜。眾多相關(guān)臨床驗(yàn)證結(jié)果的出現(xiàn),也會(huì)對(duì)AI行業(yè)產(chǎn)生助推作用。

        建立以AI為基礎(chǔ)的篩查/多學(xué)科綜合治療(multi-disciplinary team,MDT)模式/診療一體化中心,促進(jìn)腫瘤的早診斷早治療。MDT門(mén)診和診療一體化中心的概念早年已經(jīng)提出,但是由于醫(yī)院體制、技術(shù)手段等限制,一直處于較慢的發(fā)展?fàn)顟B(tài)中,如果能成功地將AI技術(shù)應(yīng)用到新型的診療模式當(dāng)中,將會(huì)對(duì)新模式的發(fā)展起到強(qiáng)力的推動(dòng)作用,有望真正實(shí)現(xiàn)腫瘤的早診斷和早治療。

        AI在醫(yī)學(xué)影像方面的部分應(yīng)用已經(jīng)初見(jiàn)端倪,起到了醫(yī)師助手的作用,有成功的應(yīng)用場(chǎng)景。但距離更深入的臨床應(yīng)用還有很長(zhǎng)一段路要走,而這有賴于算法的突破和底層理論的突破。

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