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醫療人工智能的風口已經持續了2年多，各家公司的產品已經都陸陸續續在全國各大醫院入駐，有些醫院放射科扎堆了10家左右的AI產品，但在實踐中，影像科醫生真正使用的只有少數幾個。

究其原因，主要是目前產品不能很好的解決影像科醫生的需求和痛點，同時，很少產品是面向臨床醫生需求開發的。

那么在醫療人工智能領域，創新企業如何讓醫生喜歡使用自己的產品，怎樣的產品才能真正解決臨床醫生的問題，作為企業又如何在競爭激烈的環境中脫穎而出？這些都是入局者需要解決的問題。

對此，同心醫聯走出了自己的發展之路，利用人工智能技術輔助醫生進行診斷，依據自己線上（互聯網醫院）＋線下（實體影像中心）及影像＋AI開放平臺結合，幫助醫生提高診斷的準確性和效率，并為患者提供一站式的診療解決方案。

一個7歲男孩的動脈瘤解決方案

劉偉奇告訴動脈網，同心醫聯通過影像＋AI技術，協助臨床醫生解決實際問題，而不是要跟影像科醫生比誰看片子看的更準。這個產品定位，可以通過一個7歲男孩的動脈瘤解決方案來說明。

同心醫聯的線下影像中心曾經收治了一個7歲的動脈瘤患者。按照傳統的診療流程，放射科技師先給患者拍攝影像，然后影像科醫生看片子，發現男孩患有動脈瘤。影像科醫生最關心的就是識別出動脈瘤的位置、形態和大小，寫出一份影像診斷報告，工作就完成了。

但是這份影像報告并不能完全解決臨床醫生的問題，臨床醫生最關心的不是動脈瘤的位置與大小，而是這個動脈瘤會不會破裂，需不需要手術治療，如果不治療男孩的日常生活會不會有安全隱患。

其實動脈瘤的治療并不難，通過手術或者介入的方法就可以將動脈瘤消除掉，但是對于7歲的小男孩來說這是一個重大的手術，這個手術無論怎么做，都會對他的生長發育、智力發育產生很大的影響。

醫生想要的最理想的解決方案是，利用相關技術幫助臨床醫生更量化、更精準地看到動脈瘤管壁穩不穩定，告訴臨床醫生要不要治療，否則臨床醫生就只能靠自己的主觀經驗去猜測。如果動脈瘤情況穩定，暫時可以不對它進行手術，先進行觀察、隨訪。

如果小男孩動脈瘤一直很穩定，那就等到手術不會對男孩產生巨大創傷的時候再去做。

傳統醫院影像科無法針對臨床醫生的需求，給出動脈瘤是否穩定的建議，事實上，這個問題超出了影像科醫生的關注范圍。

面對這種情況，同心醫聯的動脈瘤輔助診斷產品給出了它的解決方案。首先醫生在系統的幫助下進行核磁共振檢查獲取腦部圖像。

之后利用影像AI技術，將獲取圖像中的血管的部分、動脈瘤的部分自動的精準分割出來。然后對比同一患者不同時期，同一部位的影像，判斷前后兩個不同時期動脈瘤是否有增長，用計算機語言對它進行數字量化。

基于這個量化分析的結果，系統通過大數據的分析，評估動脈瘤破裂的風險，同時預測患者在什么部位最容易發生破裂，從而幫助臨床醫生進行后續的手術方案的制定。

同心醫聯的動脈瘤輔助診斷產品不僅能評價動脈瘤的長徑、瘤頸，還可以判斷動脈瘤和載瘤動脈之間的關系，并觀察動脈瘤管壁有沒有炎癥。

目前很多量化以及風險評估的方式還是基于人工的手工設計，基于專家的經驗；如何利用數據驅動的方法，去準確的學習這種形態量化特征，以及對長時間的病灶演變規律進行建模，從而對最終動脈瘤進行準確和精準的評估，這是未來需要進一步探索的問題。

這就是同心醫聯產品的設計思路，將成像技術＋AI分析＋影像診斷＋臨床應用四個專業彼此融合，真正為醫生和患者提供有價值的診斷和治療建議。這才能真正對臨床醫生后續的診斷和治療起到作用。