立足移動醫療影像平臺，以單病種數據庫為梁，銳達醫療如何搭建醫療影像 AI 的上層建筑？

“現在的醫療影像 AI 離臨床應用還有非常非常漫長的路要走。”

作為局內人，銳達醫療創始人榮輝談到當前的醫療影像 AI 時毫不客氣，一連用了兩個非常。

對于銳達醫療來說，AI 代表未來，移動影像平臺才是當下。立足當下，布局未來，是對銳達醫療姿態最好的寫照。

用數據互通打好地基

近些年，信息化部門一直是醫院最敏感的部門。信息化系統能否穩定安全運轉，直接關系到醫院整體醫療服務水平的高低。隨著醫院設備越來越多，數據不斷累積，醫院原有的IT架構已經難堪重負。

另一方面，在國家大力推進醫聯體建設和分級診療的大背景下，醫院對于數據互聯互通的需求日益旺盛。醫院信息化上云的呼聲也隨之高漲。

銳達醫療創始人榮輝對雷鋒網表示，從理性和技術角度來說，醫療數據的云端共享是必然趨勢。云端共享至少可以給醫院帶來兩大好處：

一、醫院不再需要專業的技術人員進行數據的存儲和管理；

二、可以大幅削減開支。

但人往往是感性的，加上醫療數據的重要性，以及醫生在職業生涯中訓練出來的謹慎思維，他們對于云端存儲和共享仍抱有顧慮和擔憂。

身后大時代的車輪滾滾而來，眼前數據安全的利劍時刻高懸，醫院們一時間陷入了進退兩難的境地。

銳達醫療的移動影像平臺就是在這種背景下應運而生的。榮輝介紹道，醫院之所以不愿意開放和共享數據，根本原因在于擔心數據上傳到云端之后不安全。而銳達醫療提供的移動影像平臺允許醫院將醫療影像數據存儲在醫院的防火墻內，同時又能開放共享，既滿足了醫生移動閱片和醫院數據共享的需求，又打消了數據安全的后顧之憂。

在銳達醫療的移動影像平臺上，醫院可以有選擇性地對外開放自己的醫療影像數據。比如在遠程協作會診場景中，醫院可以主動向協作方發送二維碼，通過這個二維碼，雙方就能實現數據共享。值得注意的是，協作方只能查閱數據，無法修改和下載，充分保證了數據的安全。通過這種形式，患者也能夠遠程查看自己的醫療影像數據，獲得更好的醫療服務體驗。

榮輝對雷鋒網說道：“我們的使命是在醫院之間修建起高速公路，至于路上跑什么車，完全由醫院自己決定。這讓醫院有足夠的安全感?！?/p>

現有的方案大多需要醫院將數據上傳到云端或者建一個中心存儲，才能實現數據共享。榮輝坦言，云端方案是大趨勢，只不過現在醫院還有所顧慮。銳達醫療的打法是先用一個過渡型的方案切入醫院，待時機成熟后再向云端無縫遷移。

“目前全國排名前100的大醫院已經有20家左右成了銳達醫療的客戶，其中有上海最大的醫院——瑞金醫院?；谶@20家醫院，我們又服務了非常多的醫聯體。”談起銳達醫療所取得的成績，榮輝不無自豪地說道。

以單病種數據庫為梁

擁有移動醫療影像平臺就意味著掌握了數據的入口，相比很多醫療影像 AI 初創企業來說，銳達醫療涉足 AI 醫療影像有著天然的優勢。但在榮輝看來，醫療影像 AI 離臨床還很遠，從移動醫療影像平臺到醫療影像 AI 之間同樣需要一個過渡階段，即建立起龐大的單病種數據庫。

“現有的醫療影像 AI 產品雖然在比賽中取得了不錯的成績，準確率很高，但這些成績都是基于實驗室數據得出來的，一到臨床環境可能就失效了。比如 GE 和飛利浦的設備參數不一樣，同一套算法用在兩種設備上，準確率就截然不同。再比如，根據 2 毫米和 3 毫米圖像訓練出的算法，遇到其他層厚的數據可能就不敏感了。從科研到產品再到臨床，算法對數據的兼容性還有待提升，目前還差得太遠。”榮輝說道。

他認為，當務之急是積累足夠大的樣本量。因此銳達醫療正在大力建設自己的單病種數據庫，對各種設備、各種層厚的影像數據進行標注。

“只有把數據庫建好，把基礎打牢，AI 算法才能有更廣的適應性，更快地應用于臨床”，他說道。

為此，銳達醫療專門搭建了一套數據標記系統，通過這套系統可以把需要標記的數據傳給分布在全國各地的兼職醫生。銳達醫療目前正在建設的單病種數據庫已經有八個之多，未來這一數字還會繼續增加。

“這個過程很費時費力，但必須去做，因為醫療 AI 是未來的大趨勢。”榮輝說道。

搭建醫療影像 AI 的上層建筑

雖然榮輝一再強調，醫療影像 AI 離走向臨床還有很遠的距離，但銳達醫療對醫療影像 AI 的布局從很早以前就開始了。

早在深度學習算法大熱之前，銳達醫療就已經進行了乳腺癌機器輔助診斷方面的探索，只不過如今對算法進行了移植。此外，銳達醫療還在肺結節和腦卒中的人工智能輔助診斷方面進行了嘗試，且取得了不錯的成效。其中肺結節輔助診斷的算法已經相對成熟，在 kaggle 比賽中取得了優異成績。目前這三種算法都已經實現產品化，進入了臨床實驗階段，但對榮輝而言，這還遠遠不夠。

榮輝指出，目前國內的醫療AI項目仍然是以科研性質為主，從科研到臨床還有非常漫長的路要走。銳達醫療的目標是能夠將自己的 AI 算法真正應用于臨床。

在他看來，就算目前行業內比較成熟的肺結節篩查算法，真正應用于臨床也至少還需要 1-2 年時間。

不過榮輝對于醫療影像 AI 的未來還是充滿了信心。他說道：“醫療影像 AI 應用于臨床并非要取代醫生，或者一定要比醫生看得更準。光是能提升效率給醫生帶來的幫助就已經很大了。以前一個肺部 CT 只有幾十幅圖像，現在一個薄層 CT 的圖像多達幾百幅，如果能用 AI 先幫醫生篩查一遍，效率的提升是顯而易見的。”

榮輝對雷鋒網表示，醫療是一件慢活，必須一步一個腳印。首先銳達醫療必須大力建設線下渠道，讓能解決醫生移動閱片和醫院數據共享需求的移動醫療影像平臺進入更多醫院，只有這樣企業才能生存和盈利?？恳苿俞t療影像平臺站穩腳跟后，銳達醫療又能建立更加龐大的單病種數據庫，推動醫療影像 AI 算法的進步，形成正向循環。

對于銳達醫療來說，只有夯實了移動醫療影像平臺這塊地基，立穩了單病種數據庫這根梁柱，醫療影像 AI 的樓閣才能建得更加牢固。

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