立足移动医疗影像平台，以单病种数据库为梁，锐达医疗如何搭建医疗影像 AI 的上层建筑？

“现在的医疗影像 AI 离临床应用还有非常非常漫长的路要走。”

作为局内人，锐达医疗创始人荣辉谈到当前的医疗影像 AI 时毫不客气，一连用了两个非常。

对于锐达医疗来说，AI 代表未来，移动影像平台才是当下。立足当下，布局未来，是对锐达医疗姿态最好的写照。

用数据互通打好地基

近些年，信息化部门一直是医院最敏感的部门。信息化系统能否稳定安全运转，直接关系到医院整体医疗服务水平的高低。随着医院设备越来越多，数据不断累积，医院原有的IT架构已经难堪重负。

另一方面，在国家大力推进医联体建设和分级诊疗的大背景下，医院对于数据互联互通的需求日益旺盛。医院信息化上云的呼声也随之高涨。

锐达医疗创始人荣辉对雷锋网表示，从理性和技术角度来说，医疗数据的云端共享是必然趋势。云端共享至少可以给医院带来两大好处：

一、医院不再需要专业的技术人员进行数据的存储和管理；

二、可以大幅削减开支。

但人往往是感性的，加上医疗数据的重要性，以及医生在职业生涯中训练出来的谨慎思维，他们对于云端存储和共享仍抱有顾虑和担忧。

身后大时代的车轮滚滚而来，眼前数据安全的利剑时刻高悬，医院们一时间陷入了进退两难的境地。

锐达医疗的移动影像平台就是在这种背景下应运而生的。荣辉介绍道，医院之所以不愿意开放和共享数据，根本原因在于担心数据上传到云端之后不安全。而锐达医疗提供的移动影像平台允许医院将医疗影像数据存储在医院的防火墙内，同时又能开放共享，既满足了医生移动阅片和医院数据共享的需求，又打消了数据安全的后顾之忧。

在锐达医疗的移动影像平台上，医院可以有选择性地对外开放自己的医疗影像数据。比如在远程协作会诊场景中，医院可以主动向协作方发送二维码，通过这个二维码，双方就能实现数据共享。值得注意的是，协作方只能查阅数据，无法修改和下载，充分保证了数据的安全。通过这种形式，患者也能够远程查看自己的医疗影像数据，获得更好的医疗服务体验。

荣辉对雷锋网说道：“我们的使命是在医院之间修建起高速公路，至于路上跑什么车，完全由医院自己决定。这让医院有足够的安全感。”

现有的方案大多需要医院将数据上传到云端或者建一个中心存储，才能实现数据共享。荣辉坦言，云端方案是大趋势，只不过现在医院还有所顾虑。锐达医疗的打法是先用一个过渡型的方案切入医院，待时机成熟后再向云端无缝迁移。

“目前全国排名前100的大医院已经有20家左右成了锐达医疗的客户，其中有上海最大的医院——瑞金医院。基于这20家医院，我们又服务了非常多的医联体。”谈起锐达医疗所取得的成绩，荣辉不无自豪地说道。

以单病种数据库为梁

拥有移动医疗影像平台就意味着掌握了数据的入口，相比很多医疗影像 AI 初创企业来说，锐达医疗涉足 AI 医疗影像有着天然的优势。但在荣辉看来，医疗影像 AI 离临床还很远，从移动医疗影像平台到医疗影像 AI 之间同样需要一个过渡阶段，即建立起庞大的单病种数据库。

“现有的医疗影像 AI 产品虽然在比赛中取得了不错的成绩，准确率很高，但这些成绩都是基于实验室数据得出来的，一到临床环境可能就失效了。比如 GE 和飞利浦的设备参数不一样，同一套算法用在两种设备上，准确率就截然不同。再比如，根据 2 毫米和 3 毫米图像训练出的算法，遇到其他层厚的数据可能就不敏感了。从科研到产品再到临床，算法对数据的兼容性还有待提升，目前还差得太远。”荣辉说道。

他认为，当务之急是积累足够大的样本量。因此锐达医疗正在大力建设自己的单病种数据库，对各种设备、各种层厚的影像数据进行标注。

“只有把数据库建好，把基础打牢，AI 算法才能有更广的适应性，更快地应用于临床”，他说道。

为此，锐达医疗专门搭建了一套数据标记系统，通过这套系统可以把需要标记的数据传给分布在全国各地的兼职医生。锐达医疗目前正在建设的单病种数据库已经有八个之多，未来这一数字还会继续增加。

“这个过程很费时费力，但必须去做，因为医疗 AI 是未来的大趋势。”荣辉说道。

搭建医疗影像 AI 的上层建筑

虽然荣辉一再强调，医疗影像 AI 离走向临床还有很远的距离，但锐达医疗对医疗影像 AI 的布局从很早以前就开始了。

早在深度学习算法大热之前，锐达医疗就已经进行了乳腺癌机器辅助诊断方面的探索，只不过如今对算法进行了移植。此外，锐达医疗还在肺结节和脑卒中的人工智能辅助诊断方面进行了尝试，且取得了不错的成效。其中肺结节辅助诊断的算法已经相对成熟，在 kaggle 比赛中取得了优异成绩。目前这三种算法都已经实现产品化，进入了临床实验阶段，但对荣辉而言，这还远远不够。

荣辉指出，目前国内的医疗AI项目仍然是以科研性质为主，从科研到临床还有非常漫长的路要走。锐达医疗的目标是能够将自己的 AI 算法真正应用于临床。

在他看来，就算目前行业内比较成熟的肺结节筛查算法，真正应用于临床也至少还需要 1-2 年时间。

不过荣辉对于医疗影像 AI 的未来还是充满了信心。他说道：“医疗影像 AI 应用于临床并非要取代医生，或者一定要比医生看得更准。光是能提升效率给医生带来的帮助就已经很大了。以前一个肺部 CT 只有几十幅图像，现在一个薄层 CT 的图像多达几百幅，如果能用 AI 先帮医生筛查一遍，效率的提升是显而易见的。”

荣辉对雷锋网表示，医疗是一件慢活，必须一步一个脚印。首先锐达医疗必须大力建设线下渠道，让能解决医生移动阅片和医院数据共享需求的移动医疗影像平台进入更多医院，只有这样企业才能生存和盈利。靠移动医疗影像平台站稳脚跟后，锐达医疗又能建立更加庞大的单病种数据库，推动医疗影像 AI 算法的进步，形成正向循环。

对于锐达医疗来说，只有夯实了移动医疗影像平台这块地基，立稳了单病种数据库这根梁柱，医疗影像 AI 的楼阁才能建得更加牢固。

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