临床医生的实际痛点如何解,AI准备好了吗?

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医疗人工智能的风口已经持续了2年多,各家公司的产品已经都陆陆续续在全国各大医院入驻,有些医院放射科扎堆了10家左右的AI产品,但在实践中,影像科医生真正使用的只有少数几个。

究其原因,主要是目前产品不能很好的解决影像科医生的需求和痛点,同时,很少产品是面向临床医生需求开发的。

那么在医疗人工智能领域,创新企业如何让医生喜欢使用自己的产品,怎样的产品才能真正解决临床医生的问题,作为企业又如何在竞争激烈的环境中脱颖而出?这些都是入局者需要解决的问题。

对此,同心医联走出了自己的发展之路,利用人工智能技术辅助医生进行诊断,依据自己线上(互联网医院)+线下(实体影像中心)及影像+AI开放平台结合,帮助医生提高诊断的准确性和效率,并为患者提供一站式的诊疗解决方案。

一个7岁男孩的动脉瘤解决方案

刘伟奇告诉动脉网,同心医联通过影像+AI技术,协助临床医生解决实际问题,而不是要跟影像科医生比谁看片子看的更准。这个产品定位,可以通过一个7岁男孩的动脉瘤解决方案来说明。

同心医联的线下影像中心曾经收治了一个7岁的动脉瘤患者。按照传统的诊疗流程,放射科技师先给患者拍摄影像,然后影像科医生看片子,发现男孩患有动脉瘤。影像科医生最关心的就是识别出动脉瘤的位置、形态和大小,写出一份影像诊断报告,工作就完成了。

但是这份影像报告并不能完全解决临床医生的问题,临床医生最关心的不是动脉瘤的位置与大小,而是这个动脉瘤会不会破裂,需不需要手术治疗,如果不治疗男孩的日常生活会不会有安全隐患。

其实动脉瘤的治疗并不难,通过手术或者介入的方法就可以将动脉瘤消除掉,但是对于7岁的小男孩来说这是一个重大的手术,这个手术无论怎么做,都会对他的生长发育、智力发育产生很大的影响。

医生想要的最理想的解决方案是,利用相关技术帮助临床医生更量化、更精准地看到动脉瘤管壁稳不稳定,告诉临床医生要不要治疗,否则临床医生就只能靠自己的主观经验去猜测。如果动脉瘤情况稳定,暂时可以不对它进行手术,先进行观察、随访。

如果小男孩动脉瘤一直很稳定,那就等到手术不会对男孩产生巨大创伤的时候再去做。

传统医院影像科无法针对临床医生的需求,给出动脉瘤是否稳定的建议,事实上,这个问题超出了影像科医生的关注范围。

面对这种情况,同心医联的动脉瘤辅助诊断产品给出了它的解决方案。首先医生在系统的帮助下进行核磁共振检查获取脑部图像。

之后利用影像AI技术,将获取图像中的血管的部分、动脉瘤的部分自动的精准分割出来。然后对比同一患者不同时期,同一部位的影像,判断前后两个不同时期动脉瘤是否有增长,用计算机语言对它进行数字量化。

基于这个量化分析的结果,系统通过大数据的分析,评估动脉瘤破裂的风险,同时预测患者在什么部位最容易发生破裂,从而帮助临床医生进行后续的手术方案的制定。

同心医联的动脉瘤辅助诊断产品不仅能评价动脉瘤的长径、瘤颈,还可以判断动脉瘤和载瘤动脉之间的关系,并观察动脉瘤管壁有没有炎症。

目前很多量化以及风险评估的方式还是基于人工的手工设计,基于专家的经验;如何利用数据驱动的方法,去准确的学习这种形态量化特征,以及对长时间的病灶演变规律进行建模,从而对最终动脉瘤进行准确和精准的评估,这是未来需要进一步探索的问题。

这就是同心医联产品的设计思路,将成像技术+AI分析+影像诊断+临床应用四个专业彼此融合,真正为医生和患者提供有价值的诊断和治疗建议。这才能真正对临床医生后续的诊断和治疗起到作用。

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