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和影像设备企业合作 ， 对于创业公司而言 ， 这是一种很好的落地方式 。 不过 ， 对于器械公司而言 ， 无论是GPS还是联影医疗 ， 如果AI医疗后继无人 ， 那么AI大生态的想法也就有些难以实现 。
科研平台已成为探索AI新场景的核心工具
除了上述两种发展路径外 ， AI创业公司也在寻求一些个性化的发展模式 ， 科研平台便是一个很好的互赢模式 。
联影智能联席CEO沈定刚教授在采访时表述：“基于人工智能的病种研究呈现一种长尾的趋势 ， 即肺结节、眼底等数据量大的病种位于头部 ， 产品打造简单 ， 需求量大 ， 从事企业也多；而剩余大量病种位于尾部 ， 少有标准化数据 ， 医院需求小 ， 从事企业也寥寥无几 。 ”
“在这种情况下 ， 企业不愿意去做这些病种 ， 但医生有科研需求去对病种进行数据标准化 ， 构建深度学习的模型 ， 以发布论文 ， 我们便为他们提供辅助的工具 。 ”沈定刚表示 ， “同时 ， 通过与医生的合作 ， 我们还有可能从医生的研究之中找到新的应用场景 。 ”
到目前为止 ， 科研平台这一产品已经发展的相当成熟 ， 器械厂商、AI企业都拥有相应的产品 。 但要把这样一个产品做好也不简单 ， 只有了解医生对于某一病种的研究流程、研究习惯 ， 才能有效制造出具有粘性的产品 。 从这个角度来看 ， 企业要做的事还有很多 。
基于临床应用场景 ， 倒推研发定位后 ， 寻找合适的伙伴也成为很好的尝试 。 以脑血管病为例 ， 脑卒中始终是我国首位致死病因 ， AI在临床应用的需求量巨大 。 近来 ， GE医疗正与国内外AI公司联手 ， 全面提升脑卒中这一杀手级疾病的救治能力 。
此次大会期间 ， GE医疗就宣布与泓懿医疗开展合作 ， 将泓懿医疗在国内代理的RapidAI脑卒中智能影像分析平台对接至Edison数字医疗生态 ， 在精准影像的基础上 ， 加强脑卒中多模态影像的快速定量分析能力 。 双方优势结合后的脑卒中整体解决方案可辅助医生进行高效患者筛选 ， 扩大受益患者范围 ， 提升“超时间窗患者”的救治质量并改善预后 。
近年间 ， 通过多模态影像技术对患者进行精准筛选和制定个体化治疗方案已成为脑卒中诊治的突破点 。 2018年由RapidAI支持的DAWN和DEFUSE 3国际临床试验证实 ， 通过多模态影像技术进行患者筛选 ， 血管内治疗时间窗可由原来6小时扩宽到24小时 。 国际及国内急性缺血性卒中诊疗指南也纷纷进行了更新：对于发病6~24小时的急性缺血性卒中患者 ， 如果存在前循环大血管闭塞 ， 且满足DAWN或DEFUSE 3研究入组标准 ， 推荐机械取栓治疗 ， 就此开启了脑卒中超时间窗患者救治的新篇章 。
第三方数据库的建立与影像科主任们的努力
除了企业之间的奋战外 ， 透过大会 ， 我们能够看到更多医生对于AI产业本身的助力 。 大会之上 ， 十位来自医院的影像科专家参与了放射影像数据库建设启动仪式 。
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国家卫生健康委员会能力建设和继续教育中心主任杨爱平在启动仪式中表示 ， 自2015年起 ， 中心就启动了整体业务体系架构工作 ， 这个架构体系就是“一库两平台” 。
“两平台"包括：针对医疗卫生专业技术人员的全国远程继续医学教育平台、针对各类医院管理人员的全国远程现代医院管理能力建设平台；“一库"是指基于对两大远程教育平台内容支撑的医学图像数据库 。
以超声专科为例 ， 该库已收集5个器官、59种疾病、数千例数据 。 在此基础上 ， 中心拓展了肝胆肿瘤数据库、放射影像数据库、眼科数据库建设工作 。 在建库过程中 ， 中心始终坚持以下几个方面的特性：
- 第一 ， 数据的临床思维特性 ， 基于疾病诊疗全过程、各阶段、全链条数据进行收集、加工和储存 ， 直接体现最真实的临床应用需求；
稿源：(动脉网)
【】网址：http://www.shadafang.com/c/hn092493cC2020.html
标题：影像|如果医疗影像AI的发展没有卡在审批环节，那么它的下一步在哪里？( 三 )
