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來源：賽柏藍器械 作者：米克 AI醫療是噱頭嗎？醫生如何看待？使用效率如何？ 四川大學華西醫院影像中心主任宋彬教授對賽柏藍器械做出了獨家解答 1 AI醫療還是不能丟掉醫生 2021年，國家工信部在《醫療裝備產業發展規劃(2021-2025年)》規劃中提出，2025年，我
來源：賽柏藍器械
作者：米克
AI醫療是噱頭嗎？醫生如何看待？使用效率如何？
四川大學華西醫院影像中心主任宋彬教授對賽柏藍器械做出了獨家解答
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AI醫療還是不能丟掉醫生
2021年，國家工信部在《醫療裝備產業發展規劃(2021-2025年)》規劃中提出，2025年，我國醫療裝備產品性能和質量要達到國際水平。
在監護與生命支持裝備上，要提升裝備智能精準水平；要攻關基人工智能和大數據的醫療技術；在中醫診療裝備上，要深度挖掘人工智能等新技術的中醫特色裝備；
在保健康復裝備發展中，要提高人工智能算法融合的保健康復裝備等。《規劃》還對醫療設備跨界創新做出指示，支持人工智能等新技術融合嵌入升級。
可以看到，人工智能是未來醫療的重中之重，那么醫生是如何看待AI在診斷中、日常實際中的作用，在使用效率和認可度上表現如何？
對此，四川大學華西醫院影像中心主任宋彬教授在接受賽柏藍器械采訪時表示：AI不僅和圖像相關，對放射科的全部流程管理也很有價值。一般人說AI就是說AI會看圖，找出病變，幫助做出診斷，那只是AI的一個很重要的應用的場景，更重要的是對放射科優化流程服務、大數據的分析等都有好處。
其中AI對肺結節、骨折等很多病變，能夠幫助醫生確保不漏病變。經過大數據的分析，夠很準確的區分血管和真正的結節。
第二，AI會成為我們醫生很好的助手，幫助提升效率、幫助培養年輕醫生。其中還有一個很重要的是幫助基層，很多基層單位病人少，遇到疑難雜癥可能無法診斷，但是如果有基于云端的AI，在基層醫院就能夠幫助基層醫院實現與華西同質化的影像檢查和診斷，這個是很重要的應用場景。
另外，病情診斷還要看情況。有些公司的AI數據訓練比較好，跟我們的醫生配合度很高，很容易幫助定性。但是定性上還需要再議，我認為還是要靠醫生結合著臨床的知識、經驗來綜合判斷，而不是只看AI就說良性、惡性，這個是不太現實的。
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AI診斷的病癥還有限
那么人工智能發展的進程當中，現在已經進展到哪一步了？
宋彬指出：看部位，看病理。最成熟的是肺結節，健康體檢。一方面有時候可能肉眼漏掉了，現在AI能夠基本上把所有的結節都能把它判斷出來，但是有沒有臨床意義？
我覺得這個要結合病人的情況和醫生綜合判斷。比如說三毫米以下的結節多數是良性的，可以定期體檢，但是長到一定的程度，比如說五毫米以上的，八毫米以上的，就要懷疑有沒有早期癌變，更大的就風險更大。
對于其他部位：骨折，特別是肋骨骨折，可以利用AI幫我們發現一些所謂的隱秘性骨折的情況，骨齡判斷，還有一些心血管的冠狀動脈有沒有狹窄，有沒有阻塞，AI的軟件是可以起很好的幫助作用的。
我們很多的團隊在研發肝臟的AI的產品，前列腺等都在研發，但最成熟的是肺、乳腺、心臟的冠脈和骨折。
賽柏藍器械對此追問， 是否有懷疑過它的準確性？是不是和自己的經驗上會有不一樣的偏差出現？
宋彬指出，很多廠家的數據集的標準化、普世性是不夠，任何AI產品要在醫院落地、用好的話，一定要結合醫院。
第一個是病種的情況，肺結節AI很成熟，那是基于很多健康人群的體檢數據。但是如果是自然人群，比如說有些老年人有肺氣腫，這個肺本身就很不好，有時候AI就不太能夠發現，這個時候AI的學習模型和學習對象很重要。
第二個，我覺得醫生的配合很重要，畢竟AI是助手，怎樣把一個AI產品在放射科用好，需要我們的醫生來做很多的反饋、調試，讓它更加適合我們這種真實世界的工作場景。
本文來源：賽柏藍 作者：小編 免責聲明：該文章版權歸原作者所有，僅代表作者觀點，轉載目的在于傳遞更多信息，并不代表“醫藥行”認同其觀點和對其真實性負責。如涉及作品內容、版權和其他問題，請在30日內與我們聯系
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