p「PACS+AI」如何更好地解决数字化医院建设难题？( 二 ) 肺结节

一是在医疗影像AI产品和PACS系统之间搭建一个数据接口平台，把各个AI公司可能用到的数据字段都纳入到这个平台中去，AI公司按需取用即可，这样就能避免反复开发，同时也方便管理。目前，广州市妇女儿童医疗中心已经取得了不错的实践成果。
二是为影像科医生在PACS系统中开发一个AI辅助诊断结果的集中展示界面。
“比如我们医院接入了三家公司的医疗影像AI产品，它们都对某个病人的片子有自己的看法，那么就可以反馈三个结果出来，统一展示在PACS系统的界面中。有了这个集中展示界面，医生就不需要再同时打开多个窗口了，对使用体验有很大的改善。”
实际使用中，医生并不一定会同时打开3个AI产品，而是会根据自己的偏好进行选择。比如广州市妇女儿童医疗中心虽然引进了3款肺结节AI辅助诊断系统，但每个产品的使用频率并不相同，汇医慧影的产品明显比其他两家厂商更受欢迎。
曹晓均介绍，有了这个集中展示界面后，就可以实现单点登录，避免设立多个账号密码的麻烦。而且系统可以根据医生的偏好自动推荐相应系统的辅助诊断结果。甚至还可以在这个基础之上开发一套评分系统，医生可以对各个AI辅助诊断系统的表现进行评分。
曹晓均表示，以前AI产品好不好都是厂商关起门来自己比，数据都很漂亮，但产品好不好用只有医生才有发言权。有了这样一套评分系统，厂商就能更加客观地认识到自己的长处和短板，对于行业的发展大有裨益。
医疗AI发展的终极之道：与PACS系统走向融合曹晓均主任提出的两大平台对医疗影像AI系统的使用体验有很大提升，但并未从根本上解决其与PACS系统互相割裂的问题。
不少行业专家认为，影像科医生要想在工作流程中无缝地使用AI，最好办法就是推动医疗影像AI系统与PACS系统走向融合。
比如北京协和医院放射科高级工程师、中华医学会影像技术分会前主委付海鸿就旗帜鲜明地提出，“未来，不集成、不部署、不应用AI的PACS一定会被淘汰，不与PACS、RIS集成的AI也一定会被淘汰。”
但AI产品和PACS系统的融合过程中究竟该由谁来占据主导权呢？
在AI厂商和PACS厂商的对决之中，后者并不被看好。目前许多医院中PACS系统也早已经停止更新迭代。研发实力一般的PACS想在AI领域有所建树必然不是一件容易的事情。
而反过来，AI公司的崛起势头一直都很猛，而且部分企业在PACS+AI领域已经布局了很长时间。
以汇医慧影为例，作为国内医疗AI公司中的先行者和领跑者，汇医慧影很早就确定了“PACS+AI”齐头并进的发展思路，研发了数字智能胶片、大数据科研平台、PACS+数据中台、影像云平台等多条产品线，构建起了以智慧影像为核心的全周期人工智能医学影像解决方案。
汇医慧影“PACS+AI”的整体发展战略可以分成几个维度：
首先，从底层数据出发，瞄准医院数据繁多、价值高、利用率低等问题，从底层架构做起建设PACS+数据中台，将AI对于数据处理的能力赋能给医院，通过数据中台，医院可清晰的看到数据目前的使用、清洗标注等情况。
面向临床科室，汇医慧影研发大数据科研平台，拥有深度学习、机器学习等多种模型算法，临床医生通过科研平台针对感兴趣的研究方向，可以实现图像文本分析，生成准确的论文分析数字和模型。
面向患者端，汇医慧影提供的数字智能胶片可供患者随时调阅。
面向医生端，不受办公地点、距离的约束就能让医生用手机、平板看到原始DICOM格式的数字胶片。同时，汇医慧影的AI辅助筛查系统可帮助医生自动定位病灶信息，效率较纯粹人工诊断提升15%以上。
面向基层医院，汇医慧影推出影像云产品，链接各级医院，服务医联体/医共体、医疗集团等各类医疗机构，实现医学影像数据的互联互通，真正助力实现优质医疗资源下沉。
对于究竟是PACS+AI还是AI+PACS，曹晓均主任也有一番独到的见解。
他认为，虽然PACS厂商的研发能力比较薄弱，但目前而言PACS系统依旧是医生非常依赖的工具，而AI起到的更多是辅助作用。
【 p「PACS+AI」如何更好地解决数字化医院建设难题？】从这个角度而言，AI企业短时间内还很难撼动PACS厂商的地位。不过长远来看，不排除AI厂商开发的产品也能满足医生对于PACS系统的一切功能需求。
曹晓均认为，医疗AI与业务场景的无缝结合一定是大势所趋。在他看来，最理想化的状态就是，“医生拍完冠脉造影片子后，AI就能自动把关键数字提取出来生成报告，不用医生再去测总容量。”