對話飛利浦、神州醫療專家：讓AI技術上雲，實現疾病全流程管理

和BAT三巨頭在互聯網行業的地位一樣，如果GPS（通用電氣、飛利浦、西門子）不參加的話，中國國際醫療器械博覽會（CMEF）會黯然失色很多。在相當長的一段時間裡，高端醫療設備的江山幾乎都被這三家把持。

那麼，把目光再轉向時下最火的「AI+醫療」。醫學影像成了AI公司的入門必修課，在過去的兩三年里，資本給予AI創業公司足夠多的目光，融資額也在不斷刷新行業記錄。但是，與一派欣欣向榮的形成對比的是，在傳統器械領域相當強勢的廠商此時卻顯得有些低調，以至於人們在懷疑，難道巨頭聽不到AI這股浪潮的聲音？

事實證明，老牌廠商不玩新技術是一種錯覺。這次以「數字化」為主題的器械展上，GPS三大家在AI技術的應用上有著不約而同的默契。西門子醫療在複合手術室解決方案、影像大數據平台等領域有新進展，GE發布了資產雲管家、雲影像解決方案和雲心電解決方案等三款產品。那麼，作為三巨頭之一的飛利浦，又祭出了哪些大招呢？

會上，飛利浦一口氣將AI應用到了四大專科疾病解決整體方案：分別是腫瘤疾病整體解決方案、胸痛中心/腦卒中中心整體解決方案、睡眠呼吸疾病整體解決方案、監護系統及母嬰關愛解決方案。

作為三巨頭之一，飛利浦在成像領域持續發力近百年。在發現X射線的1895年之後的一年時間裡，飛利浦就研發出世界上第一個X射線球管，正式進軍醫療健康領域。可以說，醫學影像是根植在飛利浦成長的基因之中。2012年，飛利浦決定在蘇州建立飛利浦醫療中國影像基地，正式開始它的中國之旅。2017年，飛利浦的健康科技業務的銷售額就達到了178億歐元。

除了四大AI解決方案以外，基於IQon Spectral光譜CT，飛利浦還發布了一款CT iPatient AI平台。在傳統CT三維空間中進行成像的基礎上，引入高維光子能量空間，來解決CT無法進行物質成分鑒別的難題。

據現場的工作人員介紹，這項技術帶來的好處就是，IQon Spectral 光譜CT可以在常規CT圖像之外，提供更加精確的圖像和成分定量分析的結果，幫助影像醫生做出更精準的診斷。

除了在自有的醫療設備上加入AI技術之外，飛利浦這次還和神州醫療合作發布了「神飛雲」 中國智慧醫療雲平台，大會這次對外披露的是其中的醫療影像部分，服務對象包括醫聯體、醫學影像中心、醫生集團、第三方獨立影像中心、體檢中心等。

構建「醫學遠程影像解決方案」，離不開三個層級的核心技術，自上而下分別為——影像診斷設備、輔助診斷系統和服務；醫療信息交換(HIE)技術及服務和影像數據存儲及管理平台。而飛利浦和神州醫療的戰略合作，也是為了整合以上三個層級的技術和服務。

在平台正式推出前的2017年，雙方就已經在20多家醫院進行測試工作。

神州醫療副總裁陳萬鈞向雷鋒網介紹，神飛雲在醫院的部署實施相當簡單，醫院上雲只需要2個小時。神州醫療的神飛盒子可以連到醫院的PACS等信息系統上，並不需要對醫院的整體架構進行大的改動。

成功在醫院進行部署只是第一步，如何保障雲上數據的安全是至關重要的環節。在合作之前，兩家公司經過了反覆的討論和測試，神州醫療副總裁陳萬鈞笑著說，「飛利浦提出了一份500多個問題的單子，從技術、體系到管理，雙方都在不斷碰撞。」

除此之外，神州醫療甚至還接受了來自國外合作夥伴的技術團隊還對系統進行了模擬黑客攻擊的測試。

此外，投入使用的神飛雲平台將會承擔大量三維影像的重建工作，這項工作需要巨大的計算能力支撐，得益於前期的反覆調整以及成熟的基礎架構，神飛雲端處理的流暢度可以和醫院單機版的工作站上相媲美。

搭載在雲端的「星雲影像後處理系統」是飛利浦的集大成之作，這套影像輔助診斷系統已經獲得了FDA和CFDA的認證。它是一個整合的智能化臨床影像診斷平台，能融合不同品牌、不同種類影像設備的圖像，提供多模態影像的可視化後處理。星雲系統目前已經在全國2000多家大型醫院落地，可以提供70多個智能化模塊，涵蓋包括心臟病學、腫瘤學（肝、肺、乳腺、前列腺等）和神經學等臨床領域。

以肺部疾病診療模塊為例，飛利浦星雲系統可以在風險評估後，給疾病進行分級並給予診療方案，飛利浦的王蓓向雷鋒網表示，這是經過FDA認證的。「星雲系統中每一個模塊的推出都是經過臨床實驗，不僅開發出了具體的演算法，診斷的流程也整合在模塊中。」

經過FDA認證的另一個好處在於為醫生的科研任務提供便利。陳勝裕表示，「符合國際標準的數據在臨床科研人員發表論文時尤為重要，他們論文運用的數據都要有據可查，只有基於FDA認證的工具產生的數據科研才能被有說服力，這一點也非常打動院方。」

但是，根據實際應用情況來看，目前星雲上的這些模塊只有不到20個進入了中國。陳萬鈞表示，這主要是受困於醫院的成本和使用能力。下級醫院是最需要這套系統的對象，但現實情況是，他們在技術應用和資金上的能力還是偏弱。

那麼，如何讓「飛利浦星雲系統」幫助到更多的醫生，特別是能力薄弱的基層醫生？這也是飛利浦為什麼會和神州醫療合作打造影像雲的一個重要原因。在降低醫療機構成本的思路下，將星雲影像後處理系統搭載在「神飛雲」上，可以提供付費機制靈活的「雲平台」系統服務模式。據了解，其9.0版本還擁有機器學習能力，為臨床醫生提供智能化的診斷支持。但是這個版本目前還沒有在中國上市。

陳萬鈞表示，不同機構對於AI的需求是不同的，神飛雲的靈活性可以體現在四個方面：對於低端醫療機構而言，他們最需要的是雲服務方案，對於高端醫療機構而言，他們更需要更加定製化、可延展的雲臨床方案；針對醫生群體，神飛雲提供的是智能化、高效精準的雲工作流程；針對患者群體，神飛雲可以提供全生命周期管理的雲健康服務。

陳萬鈞在採訪中並沒有刻意強調AI的字眼，他認為，神飛雲並不等於AI，但是AI包含在神飛雲的工作流程中。陳勝裕表示，在計算機輔助診斷技術上，飛利浦投入的精力已經有20年。

吳文韜博士是縱橫醫療集團的一名醫生，縱橫醫療也是此次神飛雲的合作夥伴。從醫生的角度來看，他認為神飛雲可以提供兩方面的作用。

第一個體現在醫院水平和醫聯體建設上。70%的臨床診斷需要藉助醫學影像，然而影像診斷恰恰是基層醫院最薄弱的環節之一。因此，在醫聯體內實現遠程影像診斷，對於強化基層診療能力、將小病留在下級醫院具有重要的現實意義。吳醫生給我們舉了一個例子：神飛雲之前給華西骨科提供了骨腫瘤的高級影像後處理服務。在神飛雲的幫助下，華西骨科在手術風險、手術難度、手術住院周期、手術費用得到了明顯降低。

更為關鍵的是，藉助於雲端技術，華西醫院骨腫瘤手術的技術可以在四川下面的二級醫院開展。這樣就可以實現醫保控費、實現分級診療的落地。另外，在醫聯體建設過程中，頂級的三甲醫院承擔了重要的支撐作用。所以這件事的經濟價值和社會價值都非常大。

第二個是針對現在市面上的醫療AI公司。吳醫生表示，很多醫療AI公司在進行醫院布局時存在很大的困難，原因是產品的功能特性並沒有引起醫生足夠的興趣。為什麼不感興趣？因為AI公司的演算法僅僅停留在疾病的篩查階段。但是，疾病篩查完，醫學流程就結束了嗎？還遠遠沒有。

吳醫生提出了一系列的「需要」：如果是早期肺癌，手術計劃需不需要做？手術治療以後，患者隨訪需不需要做？如果術後出現新一輪的轉移，後續治療規劃需不需要做？他表示，醫生並不僅僅是幫患者篩查病灶，還需要為患者規劃術前術後的一系列流程，這些事情對於目前所有AI公司來講都是空白的。其深層原因在於，AI公司永遠是以技術核心和功能模塊為驅動，因此會更多的停留在疾病的早篩階段。

我們知道，全球醫療機構開始向價值型服務型醫療機構轉型，臨床醫生面臨簡化數據流程、降低醫療成本等挑戰。但是，不同醫院的數據都是一個個的孤島，不同影像設備、不同的信息化系統導致了患者在不同醫院就醫的「重複醫療」。如果基於疾病全流程的思路，就能實現患者在不同院區影像檢查的可視化及遠程診斷，那麼不僅可以幫助患者了解自身病情，還可以避免在不同院區來回奔波。這也是為什麼神飛雲一設計時要強調基於疾病全流程的另一大原因。

所以， 綜合以上的兩點需求，神飛雲是從醫生的實際需求出發，以疾病發展的全流程來設計，讓它承擔了一個平台的屬性。

在飛利浦醫療科技事業群副總裁陳勝裕看來，與醫院線下獨立的工作站相比，神飛雲帶來的其實是服務模式的創新。影像科是為臨床科室服務的，所有的影像需求都是來自於臨床，而影像科現在缺乏的是好的臨床工具。現階段，神飛雲是在影像科部署使用，陳勝裕認為，神飛雲未來目標的是向臨床推廣，讓每一個臨床醫生變成影像大師。例如一個心臟科的醫生，以後就可以在家裡、科室里分析患者狀況。

因此，神飛雲實際上是想構建一個服務閉環，星雲上的高級智能化模塊可以想像成一家家以病種細分的AI公司。所以，星雲平台上的成熟模塊未來可以拿來對接各種AI公司，或者把AI公司的技術能力嫁接到神飛雲的平台上。

陳勝裕認為，從長遠角度來看，神飛雲與所有的AI公司實並不存在實際的競爭關係，而是存在很大的合作可能。

對於醫療雲平台未來的應用前景，陳萬鈞很樂觀，他說，醫院本身不是一個IT公司，醫院的IT工程師、龐大的IT機房佔了醫院很大的運營成本。「未來十年內肯定會轉變。醫療信息化的建設將會從本地轉到雲端。」

據雷鋒網了解，根據飛利浦與神州醫療的戰略合作協議，雙方將依託「神飛雲」，陸續推出覆蓋全生命周期的健康雲平台和腫瘤雲平台等服務，以及後期在健康管理、IT培訓、學術科研等方面的進展，都會相繼在這個平台發布。

在戰略方向上，飛利浦一貫堅持的是B2B的打法，陳勝裕透露，在現有的方向之外，飛利浦提供的臨床應用方案還會朝著B2C的方向走。現在很多疾病篩查都會在體檢中心等場景中進行，體驗中心就可以將神飛雲的相應模塊用到用戶的定期體驗中。今年下半年飛利浦還會推出針對C端用戶的產品，未來圍繞人的全生命周期為中心，B2C2B或者B2B2C的模式也將有可能得到應用。」

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