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巅峰对话·智慧医疗丨从前沿科技到产业落地,智慧医疗还需迈过几道坎

天府健谈组委会
2020-10-16 · 11:05
[ 亿欧导读 ] 浙江大学医学院附属邵逸夫医院放射科主任胡红杰,上海长征医院影像科副主任萧毅,联影智能联席CEO周翔,强联智创创始人兼董事长秦岚与亿欧大健康董事合伙人梁永生针对智慧医疗展开探讨。
智慧医疗圆桌,智慧医疗,AI医疗

作者:天府健谈组委会,图片来自“亿欧网”

2020年10月9日-11日,“天府健谈·CHS 2020第五届中国大健康产业升级峰会”正式召开,本次峰会由中国卫生信息与健康医疗大数据学会和四川省卫生健康委指导,成都市卫生健康委支持,中国卫生信息与健康医疗大数据学会全科医学与健康管理工作委员会与亿欧大健康联合主办。

中国大健康产业升级峰会已成功举办了4届,本届峰会以“分布式创新·重构健康生态”为主题,采取1场主会场+4场分论坛+若干配套活动的形式,聚焦创新药、智慧医疗、非公医疗、健康管理、健康大数据应用等五个主题,聚集政、产、学、研、投各界上百位医疗行业大咖,共话大健康产业创新之道。

在“智慧医疗产业论坛”的圆桌对话上,浙江大学医学院附属邵逸夫医院放射科主任胡红杰,上海长征医院影像科副主任、中华医学会放射学分会心胸学组副组长萧毅,联影智能联席CEO周翔,强联智创创始人兼董事长秦岚与亿欧大健康董事合伙人兼事业部负责人梁永生就智慧医疗的话题,围绕“从前沿科技到产业落地,智慧医疗还需迈过几道坎?”展开探讨。

圆桌对话的主要观点如下:

胡红杰:希望医疗AI、影像AI能健康发展,希望跨界部门更多加强交流,同时也呼吁行政主管部门能够给予更多的支持,包括机制体制,加强监督和理顺,使得医学影响AI能真正意义上快速健康发展。

萧毅:作为医疗端,我们要有足够的包容心、耐心,接受任何一个能促进医疗发展的新生事物。对于研发端,大家做产品时要真正和临床更多交流,用更多的耐心慢慢培育精致的产品,只有这样,整个行业才能更加健康地发展。

周翔:任何一个新行业起来时的泡沫化对这个行业是有一定害处的,希望行业领袖尤其是医疗界、影像界的领袖能持续对这个行业进行支持、帮助、指导,医学影像AI行业还在成长期、刚刚学会走路,要跑起来还需要一段时间。

秦岚:医疗最终的目的是为患者服务、治疗疾病,医疗AI已经进入深水区,除了影像科的应用外,已经开始往各个临床科室渗透。希望可以真正利用中国医生的智慧、科学家的智慧、大数据的资源、政府部门的支持,把我们的行业真正推向世界的前端。

以下为现场讨论速记(有删减):

医疗+AI的现状和期待

梁永生:目前医疗+AI也好,医疗+大数据也好,医疗+新技术也好,各方持有的态度是不同的,还请各位分享一下目前医疗+AI的发展现状以及对它的期望。

秦岚:我是非常乐观和非常赞成的态度,这是一个特别好的时代。AI与医疗的结合其实已经有好几年的时间,大家从最初的新鲜、尝试、对它有非常高的期望值,再到发现它其实也有局限,从有一些医生认为这些技术是替代自己的,到更多的医生愿意把这种技术做为强有力的助手,融合到临床过程中,最后再到整个国家的支持。我非常看好它未来的前景,而且我相信它的发展会进入深水区,不只是在影像诊断还会深入各个临床科室,带来一些真正的改变。

萧毅:医疗是非常个性化的,与其说医疗的人工智能是取代医生,不如说它可能是医生的一个强大助力,帮助他们为患者提供更加精准个性化的服务。放射科被称为临床医生的“眼睛”,人工智能率先介入临床医生的眼睛,一定会帮助实现临床诊疗的最终环节。

胡红杰:AI希望解决医疗的痛点和难点。我曾经统计过,仅我们科室影像的增长速度已经达到两位数,其中2017年达到18%,这样的快速增长需要大量的人才跟进。而现在的人才跟进还很难弥补,AI可以助力很多工作。第二,数量上升质量能不能同样提升?以前的(诊断)报告可能寥寥数语,现在希望除了诊断还要有建议和评估。数量上升质量也能保证同步提升,这也是AI能做到的。第三是医疗资源不平衡,老少边穷地区很难得到发展,但AI可以帮助这些地区的同行快速提升。

周翔:我在医疗影像分析领域做了20年,所以会比较客观地看待这个行业的AI发展,我们公司也是扎扎实实往前推进,期望也没有那么不切实际。其实我们这个行业跟自动驾驶很像,AI完全代替人不是一个短期内实现的事情,可能比自动驾驶还要晚。但是这个行业是一个“常青树”,纵观美国过去二十年,健康行业一直是常青的,不像互联网那样大起大落。

梁永生:目前医院引进了哪些人工智能的产品?具体都是什么产品,应用在哪个领域?每年的费用大概有多少?

萧毅:从2016年开始,我们就进行了影像AI的合作和探索,目前临床上应用较多的是肺结节筛查软件和冠脉的CTA软件,主要是解决临床简单而繁重的劳动,效果非常不错,主要的软件品牌是推想和数坤。在科研领域有一些头部的AI企业也是进行了合作,比如联影智能,杏脉和深睿。

胡红杰:2017年开始,我们科室跟AI公司之间的互动比较频繁,肺结节是比较多公司在关注的,我们现在与推想、深睿和浙江本地的建培合作。我们的CTACTB卒中中心也是很大的压力,我们引入了苏州的一家公司。另外,在肋骨骨折心脏磁共振方面,我们也和很多公司合作,只要这些AI公司主动与我们合作,我们都是采取拥抱的姿势。

另外在科研AI方面,今后有潜力发展成为医疗的科研AI变多了,比如浙大三医学院做的数字肺功能,也是科研平台。我相信今后这类医院的投入是大大增加的。现在的投入更多是人力物力,包括科研合作方面的分享,但是真正购买还处于非常小的比例。

医疗AI离规模化落地还有多远?

梁永生:自动驾驶喊了很多年,但现在还没真正到自动驾驶的时代。医疗AI产品在研发过程中有哪些比较有价值的?哪些是研发和攻克时遇到很大难点的?还有哪些对于临床医生来说是有用的?哪些产品是还没满足医生需求的?

周翔:现在像肺结节、肋骨骨折这类AI应用是落地最快的,因为一线医生非常忙,在好几百张图片里,要找到一个小结节或者一个小骨折是很痛苦的事。第一AI是不知疲倦的,第二AI可以做量化分析,比如分析脑出血是在大脑哪个部分,是硬膜外还是硬膜下出血,或者蛛网膜下腔出血,出血量多少,每个病灶在几个小时后的变化是怎样的。人在三维图像里是很难做到这种量化的随访判断。

医学影像里数量最多的来自X光胸片,以前我们有一个梦想——能不能通过胸片将健康的人筛查出来,这是一个临床价值和商业价值非常大的事情。但是目前AI还做不到,原因很简单,人有几千种几万种病,还没有AI应用在不用医生诊断的情况下,敢说这个病人没事可以回家。因为现在AI学的东西不是通用的,而是按照一个病种一个病种学习的。

医疗影像AI中比较难的问题往往是那种“雾里看花”的问题,所谓雾里看花,就是当雾太浓时,金标准也不准了。比如一个磨玻璃结节被心脏挡住,或者被骨头挡住。假设你在CT里看到了这个病灶,这是一个金标准,那能不能告诉AI到X光里找这个病灶?但是X光里所有专家都看不出来的话,就可能没有信息让AI进行学习。金标准不精不准,雾里看花雾太浓,这两个问题是要命的,这两个要命的问题会导致我们在非常好的应用场景上做不出成绩。

为什么影像AI非常复杂,因为要分析很多场景、商业维度、医疗维度、技术维度,才能真正解决一个问题,这是我们行业成长的途径。但是它是一个常青树,因为病种很多,低垂的果实很容易摘。 但是不低垂的果实不要瞎摘,不然会把公司拖死了。

胡红杰:临床的难点和痛点很多,我们真正在使用的或即将使用的产品少之又少。因为很多公司集中于单一产品,临床还有容易误诊漏诊的问题,从这样的角度着手可以找到相应的产品点。我们医院每天有近1600人次的检查,其中一半是胸部扫描。哪有那么多医生去认真看呢?这就需要用AI解决这个问题。还有卒中中心的事情也一样,临床上还有容易漏诊误诊的,这些是AI真正能发挥潜力的地方。

梁永生:软件和硬件的结合才能实现新技术的落地并发挥其价值,联影本身是生产硬件设备的,包括CT、MR产品等,而强联智创与GE合作。一种是生产自有设备,一种是开展外部合作,请秦总和周总分别分享一下这两种合作模式。

秦岚:今年,强联智创®与GE医疗达成了全球战略合作,9月我们联合发布了AI人工智能血管造影机。强联智创®专注在脑血管病、脑卒中垂直领域,我们关注治疗端而不是影像诊断,我们算是一个从影像科跨界到临床科室的桥梁和链接。我们的技术用来辅助临床科室治疗疾病,而影像科医生就是临床医生的眼睛,有了这双眼睛临床医生才能更好诊断疾病。

所以我们跟GE的合作,实际上就像两个科室的联姻。我们既然用数字化手段赋能临床治疗,就势必需要获取影像数据,就像临床医生需要影像科医生的协助,需要看到影像报告,再结合病人的病史和其他的检查信息制定临床治疗方案,进而辅助临床治疗的全流程,包括手术和随访,而我们做的事情就是协助临床医生做这部分紧密围绕治疗端全流程的智能化。

有了设备厂家的合作,第一我们可以做到数据的互通互联,使得诊疗流程变得非常流畅。第二我们现在在做数据双向的互通,不只是设备把数据传给我们,我们协助临床医生制定临床治疗方案,同时我们会把临床手术方案回传到设备厂家。这有其在介入治疗中是一个非常明显的跨学科结合的场景,对我们而言,这更像是神经外科和影像科亲密无间的合作。

从商业模式上讲,我们并不是把这个软件卖给医院或者设备公司,而是收取临床诊疗费用实现商业变现。我们并不是设备厂家也不是供应商,而是作为设备厂家的延展,所以未来我们的合作会有更多的可能性,双方都建立在互利双赢的基础上。

周翔:联影智能有一个优势是从源头上做AI,今年拿到了三个FDA的认证。在CT里,如果你想低剂量扫描保护病人,同时又想把磨玻璃结节找出来是很难的。我们现在用图像映射的AI算法,可以利用低剂量重现高剂量的图像质量;在磁共振扫描上,我们可以实现全身各部位多序列成像在100秒内完成,这是非常革命性的。在PET-CT上我们也可以大大提高成像速度。这三个AI算法都得到了FDA认证。

AI和影像设备的结合可能是目前落地比较扎实也比较快的。一方面,我们把AI与硬件相结合,从源头上优化;另一方面,我们把赋能医生的AI产品如肺结节、冠脉和骨折等产品,都放在一个开放平台上,与影像设备一起进医院。目前销售上有一个很现实的问题,国内医院购买硬件相对容易,所以需要打包或者捆绑销售(软件),我们希望未来软件销售会变得更容易。

梁永生:请用简短的一句话给这个行业的参与者一些建议和期望。

周翔:任何一个新行业起来时的泡沫化对这个行业是有一定害处的,希望行业领袖尤其是医疗界、影像界的领袖能持续对这个行业进行支持、帮助、指导,医学影像AI行业还在成长期、刚刚学会走路,要跑起来还需要一段时间。

胡红杰:希望医疗AI、影像AI能健康发展,希望跨界部门更多加强交流,同时也呼吁行政主管部门能够给予更多的支持,包括机制体制,加强监督和理顺,使得医学影响AI能真正意义上快速健康发展。

萧毅:最重要的是不要忘记我们的出发点——为人类健康服务的初心,围绕这个初心都不会做错事。作为医疗端,我们要有足够的包容心、耐心,接受任何一个能促进医疗发展的新生事物。对于研发端,大家做产品时要真正和临床更多交流,用更多的耐心慢慢培育精致的产品,只有这样,整个行业才能更加健康地发展。

秦岚:这是一个非常好的时代,政策、监管部门和很多临床大专家已开始拥抱AI技术。不管是设备厂家还是创业公司,医疗AI已经进入深水区——已从最初的探索、尝试到各个临床科室。医疗最终的目的是为患者服务、治疗疾病,希望可以真正利用中国医生的智慧、科学家的智慧、大数据的资源、政府部门的支持,把我们的行业真正推向世界的前端。

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