賽邁特銳:AI只是醫(yī)學(xué)影像智能化起點(diǎn),影像決策驅(qū)動(dòng)全流程智能化!
選擇從結(jié)構(gòu)化報(bào)告切入,為結(jié)果負(fù)責(zé)
岳新表示:“醫(yī)院表面上守著大數(shù)據(jù)的金礦,但是實(shí)際什么東西也挖不出來(lái)。經(jīng)驗(yàn)和資歷越深的醫(yī)生,對(duì)結(jié)構(gòu)化報(bào)告、決策支持的要求就越高!
隨著人口老齡化、健康篩查的普及、影像設(shè)備精度、速度的提高,診斷醫(yī)生面臨的影像數(shù)據(jù)每年以20%-30%的速度在增長(zhǎng)著。另一面,醫(yī)學(xué)院校培養(yǎng)的診斷醫(yī)生僅能滿足診斷整體人力資源每年3%-4%的增長(zhǎng)。對(duì)于多數(shù)醫(yī)療機(jī)構(gòu)來(lái)講,通過(guò)招聘滿足診斷需求,難度越來(lái)越大。
隨著信息系統(tǒng)的普及、數(shù)據(jù)分析/挖掘的深化,影像學(xué)的診斷知識(shí)飛速發(fā)展,其半衰期從10年下降到5年,甚至下降到3年。也就是說(shuō)每隔5年,影像診斷知識(shí)的50%都會(huì)變得陳舊過(guò)時(shí)。診斷所涉及的數(shù)據(jù)維度和推理深度大幅增加,正在超越醫(yī)生的記憶極限,F(xiàn)有的進(jìn)修、網(wǎng)課、培訓(xùn)班、學(xué)術(shù)會(huì)議等學(xué)習(xí)方式各有千秋。從參與人員的廣度和診斷知識(shí)的覆蓋面來(lái)講,這些方法尚不能滿足系統(tǒng)性提升診斷隊(duì)伍整體水平的迫切需求。
一邊是快速更新迭代的知識(shí),另一邊是醫(yī)生難以負(fù)荷的工作量。這就直接導(dǎo)致很多影像科醫(yī)生采用復(fù)制/粘貼方式輸出報(bào)告。這種方式雖然效率較高,但質(zhì)量堪憂。
“我們意識(shí)到影像決策支持是改變現(xiàn)狀的出路。醫(yī)學(xué)影像的智能化這一趨勢(shì)是無(wú)法阻擋的,但要完成真正的智能化,醫(yī)生不僅需要AI輔助診斷,而是需要更多的決策支持,只有將知識(shí)變成日常診斷工作,天馬行空的高深技術(shù)才能被使用起來(lái);只有將工具植入到日常工作流程中,才能低成本、規(guī);厥褂闷饋(lái)!
國(guó)內(nèi)有越來(lái)越多醫(yī)院客戶提出對(duì)于決策支持的需求,岳新在國(guó)外參展時(shí),發(fā)現(xiàn)國(guó)外也已經(jīng)漸漸興起了影像智能決策產(chǎn)品。國(guó)外的影像決策支持產(chǎn)品分為臨床申請(qǐng)——掃描——AI影像后處理——影像決策四大流程。
傳統(tǒng)的流程系統(tǒng)為我們記錄了各種過(guò)程信息,但還是讓醫(yī)技護(hù)自己去系統(tǒng)當(dāng)中人工查找資料。決策支持系統(tǒng)則根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景,自動(dòng)化地將相關(guān)數(shù)據(jù)自動(dòng)從周邊信息系統(tǒng)提取出來(lái),并根據(jù)影像領(lǐng)域的專家共識(shí)進(jìn)行自動(dòng)化地推演,將一個(gè)大體的結(jié)果呈現(xiàn)給醫(yī)技護(hù),從而大幅度提高他們的工作效率和工作質(zhì)量。
暢想一個(gè)場(chǎng)景:傳統(tǒng)模式下醫(yī)療機(jī)構(gòu)聘任30人,支付30份工資,干30個(gè)人的工作;未來(lái)使用決策支持系統(tǒng)之后,仍然聘任30人,但支付40人的工資,干50個(gè)人的工作。這個(gè)場(chǎng)景提示我們決策支持業(yè)務(wù)的2個(gè)本質(zhì)特征。首先影像決策支持的業(yè)務(wù)版圖在影像診斷的人力資源領(lǐng)域;其次在滿足醫(yī)療個(gè)性化的復(fù)雜性和質(zhì)量的前提下,平均單個(gè)患者的診療成本是降低的。
影像決策支持系統(tǒng)并不取代醫(yī)技護(hù)的崗位,而是取代他們的體力勞動(dòng)和簡(jiǎn)單的推理勞動(dòng),將他們的工作推向更高的診療分析境界。
總的來(lái)說(shuō),所以醫(yī)學(xué)影像的智能決策是一個(gè)完整的鏈條。賽邁特銳為什么選擇在最后的結(jié)構(gòu)化報(bào)告領(lǐng)域切入,因?yàn)樗亲詈蠼Y(jié)果呈現(xiàn)的環(huán)節(jié)。
“如果一個(gè)產(chǎn)品在申請(qǐng)環(huán)節(jié)做得非常好,但是在結(jié)果環(huán)節(jié)沒(méi)有體現(xiàn),客戶是不愿意是付費(fèi)的。其實(shí)醫(yī)學(xué)影像決策是一個(gè)完整的鏈條,如果需要輸出完整的結(jié)構(gòu)化報(bào)告,本質(zhì)上也需要AI后處理提供足夠的信息,也需要技師提供足夠好的掃描方案,也需要清晰準(zhǔn)確的申請(qǐng)。所以我們選擇為結(jié)果負(fù)責(zé)也是為流程負(fù)責(zé)。”
真實(shí)的矮需求,需要下苦功夫
在看到這個(gè)嶄新又空白的領(lǐng)域后,岳新決定再次創(chuàng)業(yè)成立了賽邁特銳。在這個(gè)全新的領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)。雖然賽邁特銳依然是服務(wù)于放射科和影像科。但是影像決策支持和流程管理是完全不同的。
岳新表示首先遇到了三大方面的挑戰(zhàn)。
首先是知識(shí)圖譜的建立。智能決策支持需要根據(jù)現(xiàn)有的專家共識(shí)為醫(yī)生提供建議。雖然現(xiàn)有的專家共識(shí)都是標(biāo)準(zhǔn)化成文的,但是如何把大量的文本數(shù)據(jù)變?yōu)橹R(shí)圖譜工作難度非常大。同時(shí)專家共識(shí)需要經(jīng)常更新,需要不斷完善知識(shí)圖譜的專業(yè)性。
第二大難點(diǎn)是從不同角度整合知識(shí)圖譜。知識(shí)圖譜的整理需要滿足臨床科室、影像科室、患者角度進(jìn)行整理,所以,所有的知識(shí)圖譜工作都需要醫(yī)學(xué)影像博士的參與。
第三大難點(diǎn)是知識(shí)圖譜和其他信息系統(tǒng)的整合。作為醫(yī)學(xué)影像智能化最后的環(huán)節(jié),結(jié)構(gòu)化報(bào)告在縱向上需要提取AI輔助診斷中的關(guān)鍵圖像;在橫向上需要跨越醫(yī)院其他系統(tǒng),與實(shí)驗(yàn)室系統(tǒng)、病理系統(tǒng)、患者歷史數(shù)據(jù)。
“這意味著,我們有60多個(gè)單病種,就需要和60多個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行整合。所以影像決策支持這個(gè)工作是下苦工,是一個(gè)特別慢的事情,是一種矮需求。如果我們把一個(gè)需求從有沒(méi)有人用和有沒(méi)有人付費(fèi)兩個(gè)維度劃分,既有人用,也有人付費(fèi),那么它就是真需求,而真需求中如果是不需要太多個(gè)性化,放之四海而皆準(zhǔn)的產(chǎn)品那么就是高需求。而在影像決策支持這個(gè)領(lǐng)域,它存在真實(shí)的需求,但是它是矮需求。因?yàn)榇蚰ギa(chǎn)品的過(guò)程中需要和不同的科室完善它們對(duì)于知識(shí)圖譜的需求,還要和不同的信息系統(tǒng)去做整合。這些復(fù)雜的屬性導(dǎo)致它的產(chǎn)出是一個(gè)比較慢的過(guò)程。
雖然堅(jiān)持影像決策支持這條路在前期有諸多困難,但岳新認(rèn)為誕生于臨床剛需的產(chǎn)品一定會(huì)最終的認(rèn)可。
“2016年剛開(kāi)始踏入這個(gè)領(lǐng)域時(shí),賽邁特銳花了9個(gè)多月,修改了300多次,才完成了前列腺癌的第一個(gè)報(bào)告模板。但當(dāng)我們真正完成的時(shí)候,我知道我們可以突破其他很多病種。就算產(chǎn)品再?gòu)?fù)雜,我們都可以突破。”
創(chuàng)立四年來(lái),在這條少有人走的路上,賽邁特銳獲得了全國(guó)頂尖醫(yī)院影像醫(yī)生的認(rèn)可。除了在研發(fā)上,賽邁特銳和全國(guó)多家知名醫(yī)院達(dá)成合作。2019年12月,華西醫(yī)院就結(jié)構(gòu)化報(bào)告項(xiàng)目招標(biāo),賽邁特銳成功中標(biāo)。這個(gè)項(xiàng)目的中標(biāo)不僅代表了賽邁特銳的技術(shù)實(shí)力,也充分證明了影像決策支持產(chǎn)品的商業(yè)化前景。
賽邁特銳的英文名叫做Smart imaging+,這個(gè)+代表著在智能影像決策方面,未來(lái)還有更多的想象空間。
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