北京2021年11月23日 /美通社/ -- 在11月6日召開的“和睦智能影像論壇”上，北京協和醫院放射科主任馮逢表示，北京和睦家醫院在AI醫學影像上的應用，比很多公立醫院先行一步，甚至做得更多。

這是為什么？在和睦智能影像論壇上，健康界通過對多位專家的采訪，找到了答案。在這一由中國非公立醫療機構協會和北京和睦家醫院共同主辦的論壇上，20多位國內外頂級臨床專家、教授及國際知名醫學AI應用研發團隊共聚探討人工智能影像的臨床應用及最新科研進展。

三年探索 六大應用

北京和睦家醫院的AI應用起步于2017年，主要是三維影像可視化，其大規模應用，則是在2019年開始的。

2019年，也是陸菁菁加入北京和睦家醫院放射科的年份。陸菁菁介紹，目前，北京和睦家醫院臨床落地的AI醫學影像項目已經涉及六類：CT肺小結節篩查、基于CTA圖像的冠脈血流儲備分數評估、可視化三維重建、手術導航、乳腺影像智能評估及骨齡生長發育檢測。

談及AI醫學影像，這位北京和睦家醫院放射科主任似乎有說不完的話：

“肺部小結節篩查，經驗不豐富的年輕大夫在審看幾百張片子的過程中，難免可能疏漏不典型的結節，但AI不會疲憊，能夠輔助診斷且不漏診，優勢明顯。

“智能骨齡檢測比傳統骨齡檢測輻射量低得多，是傳統方式的1/5—1/10，基本上不需要做屏蔽；另外它還可以做兒童生長發育評估，而且在不斷迭代……”

傳統印象中，社會辦醫機構以臨床業務為主，科研成果產出較少。而北京和睦家醫院放射科在AI醫學影像科研方面，則做了深入的探索，且產出及應用頗豐。

目前，北京和睦家醫院的研發合作項目有三大類，包括數據標注審核，解剖病灶勾畫；醫工合作研究；研究者PI攜手探索算法PI和臨床PI。

其中，3D顱骨打印已經成功申請專利；基于深度學習的盆腔結構語義分割算法文章，曾在PRCV 2018大會匯報；應用多器官探測算法對胸部CT圖像多病種的檢測的真實世界驗證研究在RSNA 2021做口頭匯報……

多科協作 影像先行

“之所以重視AI醫學影像，是因為我們認為它是一個方向。不僅可以提升醫療質量，還能提高醫生水平，”陸菁菁說，她一直認為，掌握AI的醫生會超過不掌握它的醫生。

事實上，AI帶來的改變，正在北京和睦家醫院悄然發生。

基于CTA圖像的冠脈血流儲備分數評估（CT-FFR）這項新業務，是放射科和心內科合作的結果。此前進行相關測定需要把導管插到冠脈里，然后打藥造影才能實現，而新業務通過有AI加持的CT影像，可實現無創測定，風險低，痛苦小。

“一開始我們也擔心，這個項目挺貴，會不會沒有人用，但實際上現在用的人還挺多。”陸菁菁說。

類似的新業務還有很多，比如跟骨科合作的3D打印指導骨科機器人，跟泌尿科合作實現三維重建下的圖像導航……

在陸菁菁看來，放射科醫生不應該“只會看片子”，放射科也不該是醫院所有科室中的“木桶短板”。“平臺科室有義務托起臨床科室，準確的影像診斷，會對臨床科室診療有很大幫助，診療做好了，患者也會更信任醫院”，陸菁菁說。目前的放射科和臨床科室的交流互動更主動、更緊密了，對醫院綜合業務的推動日益凸顯。

在這一點上，北京和睦家醫院院長盤仲瑩給予高度評價：“和睦家醫院內外科的發展以及未來的潛力，離不開高水平的放射科團隊的支持。”

高水平的放射科團隊，離不開高水平的醫生。而保持高水平，需要醫生時刻保持學習狀態。對醫生能力的培養、眼界的開拓，陸菁菁同樣非常重視，“我們不希望和睦家放射科的醫生失去銳氣和自我學習的能力”。

她尤其鼓勵放射科醫生參與多學科診療，“雖然花時間，但是其實我們從患者、臨床醫生身上，能學到很多東西。”

而且，參與多學科診療也需要放射科醫生的輸出，“有的臨床醫生可能不太習慣看片子，對圖像的理解也不一定全面，我們需要好好準備，系統地講我們診斷的考量以及回答他們的提問。” 陸菁菁說。

與AI醫學影像項目合作，更能開拓放射醫生的視野，因為他們不僅要和臨床醫生打交道，還要和理工科專家、算法專家交流。在陸菁菁看來，醫生是一個終身學習的職業，雖然在私立醫院，但是如果不做研究、不寫文章，醫生的水平一定會下降。“我們積極在做的臨床研究，其實是一件雙贏的事情。”

“但是，也不要天天只做臨床工作，一定要抓住時代浪潮，把知識能力放在行業最前端的位置。”陸菁菁表示，之所以舉辦“和睦智能影像論壇”，就是希望開拓同事的眼界，這也是一個重要考量因素。

AI加持 患者受益

AI能為醫療行業帶來很多新東西，這已是行業共識，但為什么北京和睦家醫院的AI影像醫學應用較多？

陸菁菁認為，首先是體制優勢。在開展新業務時，公立醫院要申請收費項目，這個過程往往很繁瑣，而作為私立醫院的北京和睦家醫院，則不存在這個困擾。而且和睦家醫院的商業保險和國際接軌，基于CTA的冠脈血流儲備分數評估這項業務，已經被納入商業保險，不受基本醫保的限制。

其次，北京和睦家醫院的體量沒有公立醫院龐大，因此有時間、有精力將AI醫學影像項目做精做細。

馮逢認為，大三甲醫院承擔更多的疑難重癥診治和科研工作，而和睦家醫院則針對直接的臨床問題，更容易轉化和落地。

馬車駛入快車道前，瞄準方向最重要。作為院長，盤仲瑩無疑是那個瞄準方向的人。“我可能是（醫院AI醫學影像）最大的推動者。”院長的支持，是北京和睦家醫院AI醫學影像發展迅猛的重要驅動力之一。

盤仲瑩談起最近火熱的元宇宙以及新技術對醫療服務模式的影響 -- 身為一個文科生，她有著很多人不具備的對科技的熱情。

不久前，某AI醫學影像企業上市，看到消息的盤仲瑩當即給該企業一位投資人打電話：這個產品和睦家還沒用過，趕緊給牽個線介紹一下。于是，對方馬上把她和對方領導拉了一個微信群。

但作為一個醫院管理者，盤仲瑩對新技術于患者的安全性，也有著謹慎地考量。“我們有臨床新技術應用委員會，不是所有的新技術在和睦家都有應用。”盤仲瑩介紹，和睦家有嚴格的技術準入標準，如FDA已批準，專業領域醫生都認為是循證醫學的基礎，或者在別的專業里已經使用，在新專業里應用有‘他山之石可以攻玉’的效果，才考慮引進。

 盤仲瑩期待，“新技術的引入可以帶動和推進院的發展以及醫生人才的培養，從而更好地服務患者。”

智能影像 賦能精準醫療

在和睦智能影像論壇上，中國非公醫療機構協會放射專委會主委郭啟勇表示，醫學影像在臨床診斷中的權重達70%，醫學影像數據年增速為30%，而放射科醫生年增速僅為4%。從這個層面看，醫生+AI將會成為最佳的解決方案。

誠然，以深度學習為代表的影像AI仍然存在諸多問題。比如，目前只能在局部重復性工作幫助醫生；即使協助重復性工作，也會出錯；基于歷史數據總結經驗模型，缺乏拓展性；深度學習算法模型是黑盒子，知其然不知其所以然……

但是，“前途是光明的，道路是曲折的。”郭啟勇用一句話對AI醫學影像的未來進行了總結。

而北京和睦家醫院在AI醫學影像應用上所做的探索，正是希望通過多參與相關的臨床科研和產品研發，讓AI影像產品得到更多有經驗的臨床醫生的實踐和指導。陸菁菁表示，未來會與合作伙伴一起，優化已經落地醫院的AI醫學影像項目。

“AI不能取代醫生，但是懂AI的醫生一定會代替不懂AI的醫生。”陸菁菁希望，醫生們都能擁抱AI，讓智能科技賦能精準醫療。