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医疗影像公司可以做什么?

导读: 以医疗为例,无论是治疗前的医疗影像、虚拟助手,还是治疗过程中的辅助诊断、智能问诊、药物研发,亦或是康复治疗用到的健康管理,都是创业公司们利用新兴技术改善中国医疗资源问题的表现。

几天前,长春长生问题疫苗事件爆发,一石激起千层浪,举国上下批判之声不绝于耳。有人逐利,亦有人心怀民生社稷,为商者当肩负起应有的社会责任。

可以看到近年来人工智能技术炙手可热,国家扶持,资本助推,创业者纷纷押注这一赛道。纵然会有泡沫,但不可否认这一波浪潮为社会带来了实实在在的价值。以医疗为例,无论是治疗前的医疗影像、虚拟助手,还是治疗过程中的辅助诊断、智能问诊、药物研发,亦或是康复治疗用到的健康管理,都是创业公司们利用新兴技术改善中国医疗资源问题的表现。正如一位创业者所讲:“既然中国医疗资源不够用,那我们一定要用AI去完成一些最基础的工作。”

这位创业者,正是亿欧日前采访的一家医疗人工智能公司——雅森科技的创始人兼CEO陈晖,他向亿欧介绍道:“ 我们对于AI的诉求,不能只把它看成一个阅片的工具,首先我们要看在中国市场上真正缺少的是什么。”

出发前,想一想中国医疗缺什么

中国医疗缺什么呢?

从社会层面来看,缺的是医疗资源;从企业层面来看,缺的是专科AI。

“人工智能+医疗”首先要解决的是帮助医院科室提高临床技术的水平,尤其是对于一些专科资源本身就相对薄弱的二三线城市,如何把专科AI对临床辅助诊断的能力下沉到基层医院,而不是仅仅下沉一个阅片软件,这是雅森科技这几年来一直在思考的一个核心问题。

首先需要解决的,是如何在专科AI做出一个像样的产品?

在诊断层面,雅森科技希望其产品能够尽可能的模拟医生诊断行为。医生会根据患者临床信息、生化数据以及多种影像资料,按照临床路径完成所有数据的收集与分析之后才会做出确切的诊断。对于雅森来说,如何在这一层面做出辅助诊断的报告,是现阶段需要关注的重点。

陈晖介绍,临床多维度诊断的复杂程度很高,需要对至少3-4个维度的数据具备良好的分析能力,并且需要对每种数据赋予不同的权重,才能进行临床决策支持。这就要求公司不仅仅需要有深度学习、生物工程算法等技术的积累,还需要具备一定的医学知识、临床经验、以及深度学习+机器学习的整合应用能力。

其次要面对的,是医疗资源下沉的问题。

亿欧从陈晖的介绍中了解到,中国的硬件资源在过去十年中取得了长足的进步,二三线城市医院所使用的影像设备,其本身并不存在任何质量问题。

真正令人头痛的是诊断质量的控制。众所周知,中国门诊量巨大,在这种情况下无法保证医生的每一次操作都是精确的。因此,在下沉时,雅森科技不仅要帮助二三线城市的医院做到技术创新,还要在商业运营和医学运营方面帮助医院进行质量控制。陈晖说:“这是一个挑战,也是做医疗行业的公司必须要经历的事情。”

一是要转变医生的观念:举例来说,如果想要通过核磁发现脑卒中,患者通常需要进行2-3毫米层厚的核磁扫描,但是在大量的地方医院,由于门诊量过大,医生通常只会参考7-8毫米层厚的影像。但如此一来也会错失很多细小的出血点。既要提高接待量又要不降低诊断质量,为此雅森科技与院方进行了协商,做到最大限度的质控。

二是帮助医院进行精细化运营:在很多基层医院,存在大量资源闲置或者设备没有满负荷运载的现象,例如一些检查可以在基层医院或是体检中心完成,一些病症可以在二级医院或是三甲医院进行确诊和辅助治疗。因此,雅森科技希望帮助医院进行工作量的分摊,通过精细化运营,使得医疗设备价值最大化。

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