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醫療AI產品定位臨床疾病診斷

動脈瘤智能診斷產品只是同心醫聯38個人工智能輔助診斷產品中的一個，同心醫聯的人工智能產品都是以臨床為導向，以病種為核心，解決臨床醫生的實際問題。

劉偉奇告訴動脈網，在現在醫療環境下，公立醫院數量在不斷下降，民營醫療機構準入門檻較高。醫生成材周期很長，但醫生的職業陽光收入低風險大。現有職稱評價體系都是以科研為導向，不看重臨床能力。

對于90后和00后，太艱苦的學醫歷程不適合追求自由的時代個性……這些因素都會使創造出合格的醫療供給能力更加困難。

鑒于以上挑戰，不太可能依靠老辦法滿足人民不斷增加不斷個性化的醫療需求。唯有靠接近臨床需求的新技術，通過新技術的應用，快速提高醫生的醫技水平，才能提高醫療供給。

同時，醫生作為診療流程的主導者，醫療產品應該是為醫生服務，尊從醫生實際的工作流程，創新產品才可以真實落地。

但是很多AI產品并沒有做到這一點，比如很多肺結節檢測產品只能從肺部CT中看出肺結節，其他病灶無法識別，這是不太符合醫生的工作流程的。

患者來做肺部CT檢查，影像科醫生事先并不知道患者的具體病癥，因此拍出的肺部CT要對所有潛在病癥進行診斷，但肺部的常見病至少有10多種，若只能看肺結節，起到的作用有限。

尤其是醫生還要把醫學圖像從PACS系統導入到AI系統，再把診斷結果倒回PACS，操作過于“折騰”；影像醫生的真實需求應該是，AI能把具體部位所有疑似病變都標記出來，再由醫生自行診斷核對一遍即可，無需一張張重新看。

為此，同心醫聯走了一條與多數AI公司“背道而馳”的路：先通過線下影像中心和影像云平臺做好基礎設施建設，以積累影像數據并把控數據質量，由自己的數據支撐算法優化；并通過開放式平臺整合各類產品，實現對多種疾病的綜合性輔助診斷。

為了讓AI技術落地，同心醫聯將成像技術＋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。

跨界融合存在很大的困難，因為從生物醫學工程、到計算機AI、到影像診斷學，再到臨床需求，橫跨了四個專業的知識鴻溝，如果不具備跨界整合的資源和能力，難度非常大。

同心醫聯具備了線上互聯網醫院和線下醫學影像中心，具備自己的技術團隊和影像醫師團隊，因為擁有專業資源和基礎設施，所以才能實現跨界融合。

由于醫療的專業性，每個團隊不可能對所有疾病都有涉獵，關節軟骨與阿爾茨海默病是完全不同的領域。很多專家經歷多年研究，也只在一個方向上的幾種疾病鉆研較深。

患者看病時無法預知自己的疾病種類，所以醫生希望的是全套解決方案。

在這種情況下，建立開放共贏平臺就變得非常重要，讓各個專業方向的人發揮自己擅長領域的工作，將各自專長匯聚成一個整體解決方案。

為此，同心醫聯建立格物系統，這是國內首家面向臨床醫生的影像＋AI開放應用平臺（影像AI App Store），利用同心醫聯云平臺積累的大量患者病歷，根據臨床需求開發成像技術和AI算法訓練，然后封裝成應用App，導入格物系統。同心醫聯已經與近100家世界一流大學和科研機構如清華、北大、中科院等，建立緊密合作關系，發揮各自專長，將新技術更好地應用于臨床實踐。

線上與線下結合，讓AI加速落地

除了AI輔助診斷產品，定位于科技醫療平臺的同心醫聯實現了線上（互聯網醫院）＋線下（實體影像中心）及影像云平臺結合，可同時服務臨床醫生、專病患者、實體影像中心、影像AI專家。

目前，同心醫聯已建立了互聯網平臺搭建、醫療服務運營、實體影像中心建設、影像云平臺推廣、互聯網醫院建設、影像＋AI開放平臺整合等業務，完成了其科技醫療平臺基礎能力建設。

2018年獲得互聯網醫院牌照后，按照國家對互聯網醫院的要求，同心醫聯針對心腦血管和腫瘤患者提供全病程管理，即復診的問診、影像檢查、藥事服務、隨訪管理等服務，將價值鏈進行延展，產生更多的盈利點。未來，公司計劃與商業保險公司合作，針對慢病患者，利用線下＋線上能力提供醫療閉環服務，為保險公司提供產品開發依據和控費能力。

文 ｜ 王曉行