北京友誼醫院王振常：AI須融入醫學影像的工作流程
五年前，王振常通過公開選拔，成為北京友誼醫院副院長，分管門急診、醫技、科研、教育和信息化建設工作。此前，他在北京同仁醫院從一線醫生一路成長為最年輕的放射科主任，並任職十餘載。他履新北京友誼醫院的願景之一，就是讓基礎紮實的放射科再上一個台階，將其建設成為全國一流科室。
如今的北京友誼醫院放射科是「具有雄厚實力的綜合影像學科」，是國家重點扶植學科、首都醫科大學影像學系的掛靠單位。「人才濟濟，設備一流」，包括當下最時新的醫學影像AI，也已開展多時。
通常初檢醫生在看片子時，同時使用肺結節AI產品。韓丹進行審核時，「如果初檢和AI產品的結果差異較大，我就會結合AI以及我的經驗再次查看。確實有時候出現初檢醫生漏診，後來用AI複查了出來。」韓丹看來，醫學影像AI給自己和同事的工作起到了明顯的輔助作用，尤其是幫助減少漏診。
「胸部CT至少300幅，一張張看，很容易漏掉小的病變，而醫學影像AI是『寧可錯殺一千，也不放過一個』，所以假陽性率比較高，漏診率比較低。」王振常說。「人工智慧潮流我們必須迎上去，醫學影像必須跟AI密切結合，走一步是一步。」王振常一口氣說了兩個「必須」。
效率提升之外
醫學影像AI早已不是陌生的概念，應用AI可以解放醫生、提升效率已是共識。王振常說，正如使用醫生的反饋，通過AI可以提高效率，減少醫生的勞動，是目前醫學影像AI應用積極的一面。
目前的AI產品在使用便捷性上考慮到了醫生的需求，操作簡單，上手很快。「精確度也符合預期，達到小數點後一位，對於非常小的結節，也足夠了。」
放射科心胸組平時看片的醫生是5個人，韓丹坦言，工作壓力很大。而AI產品的使用，一定程度上提高了工作效率。「對我們的作用是提個醒，不漏診的同時，能有針對性地去看，用不著滿屏去翻，提高了效率。」
而對於目前使用的AI產品，王振常說，來自醫生們的反饋，「已能夠滿足日常需求」。放射科醫生經常加班，因為工作量太大。「醫生最怕的是漏診，目前對AI產品的首要要求就是減少漏診，能加快工作的速度。」
但現階段醫學影像AI的應用，也增加了醫生的另一部分工作量。「因為AI需要進行額外的數據處理、數據分析。」所以，AI的技術如何跟醫院信息系統工作流融合起來，並結合臨床工作流程，被王振常視為當下最大的痛點。
「在臨床工作中，通常是拿到一個片子先看是否正常。如果是異常的話，再甄別方向，進而判斷哪一種病的可能性大。」而現在的AI應用基本是對某一個徵象的智能判別。在王振常看來，現有的醫學影像AI產品可以朝更契合臨床路徑的方向努力。
醫學影像雖然是AI很好的切入口，但醫學圖像的容積數據處理起來殊為不易。「不像人臉識別只有一個圖像，醫學影像有深度，甚至不只有一個平面，還有坐標軸，那麼三維空間的數據怎麼去分析？」
另一個難點是，當下醫療數據採集並不規範統一，「雖然已有數據處理軟體產品，但採集起來並不是那麼回事，所以AI在短時間內改變目前這個局面還很難。」
王振常介紹，現在已有廠家進行嘗試，「一個胸片先看它正常不正常，比如說膝關節，先判斷其有無骨折，有無腿病，讓AI的處理逐漸接近臨床流程。」
期待軟硬體形成合力
目前已有多家AI企業進駐北京友誼醫院。王振常說，AI產品線還可以更豐富，比如現在AI企業不少從肺結節入手，其實對心胸組，肺結節只是日常工作中的一小部分，肺炎、慢性肺病等都還沒有相應AI產品，「所以，醫學影像AI的潛力很大，AI的工作需要再推進」。
王振常建議，AI可以和設備廠商一起合作改善流程，從採集數據階段就進行人工智慧分析，而不是形成圖像數據以後，現在的AI產品都是由AI軟體對醫學圖像進行分析，但「形成圖像已經晚了，流程已經滯後」。所以，在他看來，醫學影像AI企業應該去跟設備廠商合作。「在採集過程中，拿到原始數據，就進行人工智慧的分析。」
時下醫學影像AI行業火熱，涉水者眾多，北京友誼醫院的合作單位不僅包括企業，還有高校。王振常笑言，「在生活的各個層面、在各個行業，人工智慧現在太時髦了」。
然而，他正色道，真正的突破其實應該在於轉變思路，尤其是醫學影像AI。人工智慧分為兩個層面，一是圖像的人工智慧，現在各種產品都是在圖像分析層面進行智能分析；二是結構化報告的專業辭彙規範。「比如，通過辨別幾個非常關鍵的徵象，加上一般資料，以及對接知識庫，然後通過對比，診斷其可能性。」
據了解，北京的大醫院基本上還沒有實踐結構化報告，目前結構化報告也沒有統一標準。「我們的願景是很高的，但是你不走第一步，後面的發展就談不上。就像沒AI1.0版怎麼能有2.0呢？」王振常笑了。
影像科室發展躍升
人工智慧可以把常規技術、常規知識綜合起來，然後標定，以此做重複性的工作，但是每個病人的情況不一樣，好的醫生一定善於跟病人溝通。「每個人的心態不一樣，情緒不一樣，他的病可能都不一樣。這都不是AI目前能做到的。」
「如果目前是AI1.0版的話，也許AI10.0版的應用程度會超出我們的想像。但就現在而言，影像科室和影像醫生仍是不可或缺的。」
作為副院長，儘管醫院管理事務繁多，影像醫生出身的王振常依然十分重視影像科室的建設。「影像學的設備是集先進技術之和，是很有力的科研手段，不是單純診斷疾病，而是應該對疾病的發生機制、疾病的治療預測都有很大的幫助。」
無論管理工作如何繁忙，王振常對科研和教學都始終不放鬆，他堅持每周二到周四參加放射科的病例討論。他坦言，五年來，影像科已有長足進步，在全國具有一定影響力，也取得一些成績，但還是對接近更理想目標滿懷期待。
「我們一直在思考，怎麼把影像科室真正有機融合起來。」王振常說，放射科已經成立了心胸等各專業組，未來希望能夠有機地跟核醫學、超聲科室形成大專業組，即建成各個專科，把超聲、核醫學、放射這些神經影像科室都按解剖部位、按系統進行劃分。
但北京友誼醫院影像科室長期處於人手不夠的狀態。以放射科為例，現在影像檢查需求大，放射科的人員增長跟不上發展。「原來放射科30人，現在130個人都不夠用，醫生幾乎每天都在加班。」王振常說，影像科室一直在招人，也永遠缺人。「所以說，人工智慧的確是醫生的好助手，通過AI減少工作量，減少人力成本。」
王振常談及，就科室發展的現實而言，如果醫院領導班子里有對影像學科的發展和特點了解深入的人，就不會產生影像學科被誤解或者被忽略的狀況。
「一名醫生在同一時段只能服務一名病人；科主任承擔更多工作，把握整個科室的發展方向；而院長則是對全院幾千員工以及背後的病人負責。」王振常認為，能力越大，責任越大，對醫學的貢獻、對病人的幫助程度也不一樣。「作為專業人員，應該儘可能往上走，如果有這份能力，就該爭取這個位置，或者不放棄這個位置。」
也因此，擔任北京友誼醫院副院長的同時，王振常還是中國醫師協會放射醫師分會會長、中華醫學會放射學分會常委、頭頸影像診斷專委會主委、北京醫學會放射學分會主委等。他樂於參與行業建設，無論多忙，都會參加全國的各種會議和學習班，積极參与各種評審，「在行業里的眼界不一樣，對行業里的熱點會比較了解。」
「如果在我的努力下，能把醫師協會的工作往前推進一點點，那比我單純當一名醫生更能發揮價值。」王振常說。
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