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AI进场引发的医学影像服务行业新变迁 收藏

在英飞达CEO王平看来,医学影像服务经历了三个阶段。


  “第一是医学影像医疗服务,也是医学影像业务本身提供的服务,如诊断、检查等;第二是医学影像数据的服务;第三是综合性服务,与患者服务相关的。”王平给出了这样的界定。


  王平也更愿意从医疗、技术、投资这三个角度来看医学影像服务的变迁。


  从医疗角度出发来看,国内以前都是通过医院提供服务,事实上从变革趋势来看,医学影像医疗服务从医院为中心向影像中心发展;从IT技术的角度来看,以前数据的服务是由“硬件+软件+现场服务”转变成云端业务包的形式出现的,“我们可以预见在未来三五年内,可以看到基于云端业务包服务的出现。”王平判断。从投资角度来看,以影像中心为代表的,包含检查、读片等的轻资产服务模式会大量出现,这种服务模式以前可能受到一些政策、认知层面的约束,但是从政策发展和资本逐利的层面来看,现在市场正在形成合力推动这件事正向发展。


  2016年年底,国家卫生计生委陆续印发医学影像诊断中心、医学检验实验室、血液净化机构、病理诊断中心4类独立设置医疗机构基本标准和管理规范。2017年年初,国家卫计委对这一政策解读时提出要求,即这4类独立设置医疗机构应当与区域内二级以上综合医院建立协作关系。最为关键的是独立设置医疗机构应当向连锁化、集团化方向发展,将其发展为区域资源平台。


  这种将医疗服务资源开放给市场、将服务购买权力放到每个需求者手中的做法,在直接了催生一批医学影像中心雨后春笋般成长起来的同时,我们发现,人工智能开始“进场”,并直接影响业界对“医学影像服务”的理解。


  如果我们不去考虑资本逐“智”引发的市场热浪,拨开迷雾细细思量:医学影像行业始终是一个数字化行业,为什么在这一轮技术变革中,人工智能对医学影像服务行业的影响会这么大?先来看一组数据:




美国科学公共图书馆在其发行的期刊上发表了一项研究,研究预测在未来的医疗研究中,仅基因组研究方面产生的数据量将会等于天文科学、YouTube和Twitter在2025年产生的数据总和。



2016年,华大基因、阿里云和安徽医科大学曾共同宣布,在21小时47分12秒内完成了1000例人类全外显子组数据的分析。40年前,人类若想对埃希氏大肠杆菌进行全基因组测序,则需要1000年的时间。



2017年3月29日,阿里在云栖大会深圳峰会上展示了基于阿里云服务的超声甲状腺结节智能诊断系统的实际应用情况。这套系统利用机器学习和人工智能,将甲状腺结节诊断的准确率从60%-70%提高到了85%。

  一方面是高端设备产生的越来越精确、越来越大量的影像数据,另一方面是图像识别技术成熟且计算能力日益强大的人工智能,也难怪医学影像行业成为人工智能进军医疗领域的首选


  医学影像行业资深人士罗宾汉认为,不论是国内还是国外,医学影像服务整体在医疗中的比重越来越大,人们对健康的追求推动医学在往精细化、精准医疗的方向发展,影像肯定是精准医疗的排头兵,这是大背景。


  “作为重要的辅助手段,人工智能在医疗影像服务中会扮演非常重要的角色。从技术上来说,一方面,医学影像服务行业从一开始就是数字化的,从最早的X光,到CT、核磁、分子影像等,整个产业呈现纵深发展;另一方面,数字化的医学影像有很规范的国际化标准,这就为后续应用奠定了很好打基础,过渡到人工智能就是很自然的事情。再从需求方面来说,比如一个人的全序列基因会产生300多G的影像数据,对医生来说,全部看完这么多影像并找出非常细小的病变,工作量是巨大的,所以从精准医疗的角度来看,人工智能作为一个辅助手段是非常重要的,会极大减轻医生工作量。”罗宾汉表示。


  罗宾汉再三强调“辅助”,也是本文重点讨论的所在——目前的人工智能对医学影像服务而言,到底有多少实际价值?




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