隨著醫療AI產品的不斷成熟，越來越多的醫療AI公司的產品開始在醫院落地試用打磨。尤其是在放射影像領域，一些大三甲醫院放射科的醫療AI合作伙伴甚至超過了10家。在重醫附一院放射科，就有7家醫療AI公司需求與其合作。

呂發金主任

面對市面上眾多醫療AI產品，重醫附一院是如何選擇的，他們使用醫療AI產品的出發點又是什么？對此，動脈網記者采訪了重醫附一院放射科呂發金主任，了解他們使用醫療AI的過程。

醫療AI起于臨床篩查需求

呂發金主任告訴動脈網記者，重醫附一院接觸醫療AI產品起于2017年初，當時醫院在進行6000多名全員職工的肺癌篩查工作。

這項工作是從2016年開始的，當時的篩查量為2000多人，共篩查出22名早期肺癌患者。重醫附一院放射科共有專家18人，醫生42人，科室一邊從事日常的接診工作，一邊完成醫院職工的篩查工作，花了2個月完成任務。

這個篩查量在2017年猛增到6000多人，可科室工作人員并沒有明顯的增加，想在規定的時間內完成篩查任務，并維持日常的接診任務，呂發金主任明顯感到人力不足，而放射科的醫生人力不足已經成為所有醫院面臨的困境。

在2017年時，醫療AI產品已經在各大醫療會議上頻頻露出，尤其是肺結節篩查產品已經在交流群中頻繁討論，因此呂發金主任想到借助醫療AI產品幫助科室醫生完成龐大的篩查量。

所以自2017年開始，多家醫療AI公司的產品陸續進入重醫附一院放射科。面對眾多的醫療AI產品，呂發金主任表示，并不是所有的產品都會在臨床上打磨、訓練、試用，進入臨床前他們會先進行考核。

醫生關注準確性和可操作性

呂發金主任告訴動脈網記者，由于醫療AI產品訓練數據和醫院的不同，這些產品在重醫附一院使用肯定會有性能上的差異。所以，進入臨床前的考核是必須的。

考核的方式是科室依據日常的臨床工作流程建立一個試驗區，然后用重醫附一院的臨床數據驗證，只有通過了測試的產品才可以進入到臨床進行試用。

沒有通過的產品就不能上臨床，反饋給企業讓他們自行矯正。

呂發金主任表示，準確性是醫療AI產品可以進入臨床的試用的前提，截止目前已經有三家公司通過了驗證，其中推想科技所提供的解決方案在現場開發能力上表現突出。

通過測試醫療AI產品在幫助放射醫生找出結節的同時，放射醫生也會找出產品的優勢和不足，反饋給企業，幫助企業不斷地改進產品。

呂發金主任表示，通過一段時間的使用，一線的放射醫生表示，他們在關注產品準確性的同時，也會在乎產品操作的方便性，關注產品是否與現有的醫生工作流程相吻合。

醫生平時的工作都是在醫院的信息化系統中進行，放射醫生擁有自己的PACS系統，日常工作中是通過PACS系統來進行影像數據的傳輸、存儲、調閱。

所以放射醫生希望醫療AI輔助診斷系統也可以嵌入到PACS系統中，推想科技的產品就提供了醫生極大的便捷。

呂發金主任表示，那些離線的、需要醫生專門拷貝、傳輸數據的系統會將讀片時間從10分鐘變為30分鐘，這樣的產品肯定會被淘汰，所以對于醫生來說便捷性是非常重要的。

AI系統把好讀片的第一關

面對醫療AI迅速的發展，呂發金主任認為，這是一個可喜的現象，但是行業也應該清醒的認識到現階段醫療AI產品的一些不足。

比如，多數醫療影像AI系統基本上只能查出肺結節異常，但是肺部疾病遠不止肺結節的篩查。

放射醫生在檢查一份肺部影像時，他還要關注篩查者是否患有肺氣腫、支氣管擴張、肺炎、縱隔病變、胸壁病變，掃描范圍的上腹部病變等胸部疾病。

一線的放射醫生希望未來的AI系統可以像醫生一樣，對胸部疾病進行全面的檢查，然后出一份初步的檢查報告。

呂發金主任告訴動脈網記者，現在每一份影像檢查要經過兩道審查。初級醫生先根據醫學圖像做出一份檢查報告，然后提交專家醫生審核，專家醫生審核后簽字，臨床醫生結合影像報告作出臨床診斷，再進行后續的治療。

呂主任希望，未來醫療AI系統可以做預處理，在初級醫生看片子之前，先由AI輔助診斷系統出具一份篩查報告，然后再經過初級醫生和專家醫生審核，為患者提供多一份安全把控。

關于近期行業關注的安全責任問題，呂主任認為，現階段所有的篩查體檢報告都是由醫生簽字確認的，即使在讀片過程中使用到了醫療AI產品，它也只是醫生使用眾多工具中的一個，所以萬一出現漏診或者其他醫療事故，也應該是醫生擔負責任而不是工具承擔責任。

AI賦能基層醫療機構

談及醫療影像AI產品的應用場景，呂發金主任表示，三甲醫院的放射科并不是唯一的應用場景，對于三甲醫院的放射醫生來說，即使沒有醫療影像AI產品的幫助，他們也可以將醫學圖像讀的很好，只是沒有醫療AI的幫助，每天的接診量存在瓶頸，無法充分滿足民眾日益增長的檢查需求。但是用上更多的時間也是可以解決。

另外，呂主任強調，醫療AI系統并不能增加醫院的體檢量，體檢人數的增加是和群體疾病發生率和民眾健康意識相關，與醫生使用那些工具并沒有必然的聯系，所以醫療AI會增加醫院的體檢量的說法是有問題的。

對于基層醫療機構來說，基層醫生讀片能力有限，他們不敢擅自下結論，對于他們來說漏診是需要擔負醫療責任的，基層醫生不能拿自己的事業開玩笑，所以基層醫療機構即使有好的影像設備也不敢盲目接待此類患者。

未來，隨著醫療AI系統的不斷成熟，產品獲得藥監局審批以后，會為基層醫生增加診斷的信心，幫助基層醫生完成體檢篩查業務，增加基層醫療機構的收入，緩解三甲醫院的接診壓力。

未來，醫療AI系統在基層醫療機構大有可為。

對落地的產品負責

談及醫療行業的競爭，呂發金主任希望醫療AI公司可以對自己的產品負責，現階段醫療AI產品還需要不斷完善，需要醫生和IT工程師共同為產品的迭代打磨努力，而不只是將產品放在醫院。

就像推想科技一樣，扎根臨床，根據醫生的意見不斷迭代產品，讓落地的醫療AI產品像為醫院定制的一樣，讓醫生用起來越來越順手，成為醫生日常工作中的一部分。

對于醫生來說，一旦他們養成了使用某款產品的習慣，其他的同類型產品很難再有機會切入進來，所以企業要珍惜進入醫院的機會，對落地醫院的醫療AI產品負責。

從最近的一些采訪中，記者感覺到醫療AI公司要想使自己的產品進入醫院讓醫生使用，要有三個前提條件：

第一，優秀有經驗的銷售團隊。醫療行業相對門檻較高，有經驗和背景的銷售人員相當于是一個敲門磚。

第二，產品的性能要過關。銷售團隊只是敲門磚，醫生是否會把公司產品放在臨床用，這完全取決于產品的性能。當然銷售隊伍過硬，或者其他因素也會使產品進入醫院。

第三，產品團隊與臨床醫生緊密溝通，深入臨床。任何一款醫療AI產品進入一家新的醫院都需要一個打磨的過程。不然產品進入了醫院臨床，出現問題不能即使解決，醫生也會放棄使用該產品，畢竟現在醫生的選擇有很多，而想要把這個事情做好，做踏實的公司也很多。