雷锋网(公众号：雷锋网)按：9 月 1 日，在 2017 中华医院信息网络大会（CHINC）期间，GE 医疗全新智能影像解决方案 Centricity^TM Universal Viewer 6.0 发布。中国医学科学院北京协和医院、北京医学会放射技术分会主任委员、中华医学会影像技术分会候任主任委员付海鸿作为嘉宾以《医学影像与信息系统的发展和未来》为题作了演讲。以下为演讲内容实录，雷锋网做了不改变原意的编辑。

现在我们中华医学会影像制度分会讲精准医学，医学精准要影像先行，影像精准要技术先行，技术精准要规范先行，但是咱们都把精力放在了技术这个层面，但实际上医学不仅仅是一个技术，一个科学，医学还是一门艺术，一门人文艺术。所以我想说诊疗精准，关爱要先行，要以人为本。

谈到医学影像大家就会想起著名科学家德国物理学家伦琴，他 1895 年 10 月 8 号发现了射线，从此开上了医学影像学的先河。作为医学影像这门学科的科室来讲，放射科是在 1896 年 2 月，在英国成立了。中国在伦琴发现射线两年之后的 1897 年，一个美国传教士就从美国探亲的时候带了一台美国本土造的 X 光机。这个学科来说最著名的北美放射学会这个组织，它每年都要开学术大会，现在的规模达到每年五六万人去参加。

但是时光流转到 2004 年的时候，我们看到它已经在北美放射学会平台上实现了全数字化，全部数字影像。三类医疗器械必须到国家的食药监局总局去申请。一类、二类在地方药监局，好比你在北京市药监局，在河南省药监局就可以完成这种注册申请了。可见咱们这个系统和软件一步跃升到三个影像器件，从监管的层面是很重视的。因为我 1992 年在首都医科大学生物工程专业毕业之后就到了协和医院工作，那个年代还是分配工作的年代，到放射科当了一名工程师，同时也做技师。一边要在 CT 室扫描病人，一方面还要修机器。

从 2002 年开始，国内医院开始有钱了，院长们也有意识了，开始搞全院级。我们也看到包括 GE 公司也在青岛大学附属医院，我都亲自去看过，这些系统也去现场调研过，那么就是在国内早期应用。

2003 年遇到 SARS，来的非常凶猛，打了大家一个措手不及。那年的春天，我还到广州佛山去评标，结果去了佛山那家 SARS 第一病例发生的医院，我去的时候他们还带我去那个医院看了一下，门口都没人，我说这医院怎么没人呢。他说没事，这是现在病人少。

结果我没想到，短短一个月之后原来是 SARS，这个病毒从广州也传到了北京，北京人民医院也是一个重灾区，这个图片是当时我们协和医院的技师去 SARS 医院值班时候的照片，还有当时的诊断，还用胶片诊断。但随后大家发现有一个好东西可以帮忙，一个是 CT，可以直接数字化的胸片就出来了。

医师可以在洁净区，当时他们医师也成立了一个专家小组，当时李主任，放射科的医师就 24 小时住在这儿了，然后各科的主任，几乎都是主任在这儿值班，病人有任何的病情变化都在这儿有专家组集体会诊。把所有涉及影像的科室设备和学科整合在一起，把所有的业务整合在一起，让临床大夫随手就可以看到他想看到的，就是所见即所得，或者所想即所得，他就能把这些全院检查类资料集成起来供临床服务。

同时我们的诊疗流程在信息系统帮助下，也可以去重构，去优化。咱们可以把纸质的申请单改成电子申请单。过去靠着技师一声吼，张三、李四，现在咱们由叫号来辅助诊疗过程。过去大夫要手签报告，写完报告了要打出来还得手签一下。同事们也说了我医院怎么没有手签呢，我这计算机打了就发出去了，还扣个章。

就是说这个电子报告到底什么样是合法的，然后人家法院的和监督的都说，要么就是大夫手签，要么就向卫生部去要文件说允许你协和医院用机打的名字就可以做了。说我们法院系统是怎么呢？法院最早的时候像这些判决书的公文在山区和远郊区县的这些派出机构，为了盖一个章，都得驱车几十公里跑到中心所去盖章，后来搞了电子签章，电子签章人家社会上说你这个是假的，我得看红章，而且还能有水印，还得看出印油来才行。那怎么办呢？法院是下红头文件，说这个是可行的，政府承认他有效才推行，我们协和就很谨慎，一直坚持大夫手签字。

有了电子签名就不一样了，有了电子签名系统这是国家有电子签名法，然后卫生部也有招标的电子签名服务机构，那么完全按照国家和卫生部的要求法规跟 GE 公司一起合作打造我们的电子签名。包括我们的电子检查单 1295 项放射检查都是通过系统来集成的。导医平台在所有的检查口都有这么一个导医，都是系统联动的，电子签名刚刚也提到了，通过电子签名也实现了所有检查报告的电子签名化。东西院区的大夫可以异地互签报告，电子签名完了之后至于报告在哪儿打印就无所谓了。

尤其是影像科室来说，设备信息产生的数据时间信息与新系统信息必须要同步，可是医疗设备自己有一套时钟，咱们终端电脑有一套时钟，这几套时钟怎么同步也是非常重要的，因此医院要由统一的时间服务器来发布标准时间。所有的系统包括终端电脑，设计医疗任务全部都要同步，通过同步保证这个医疗安全来降低风险。对于自助打印来说，传统的放射科流程是繁重的，现在通过这种胶片自助集中打印系统就把这个问题解决了。

通过这个影像集成平台的应用我们已经看到，无论从临床、放射科的感受，还是从 IT 管理上来说，都解决了我们所关切的实际工作当中的瓶颈和问题，也为医疗服务质量的提升，管理水平的提升帮了很大的忙。所以总结起来影像集成平台，首先服务理念要变，否则你很难有自己内生的驱动力搞这个影像集成平台。还有流程足够优化，如果你不想把自己以病人为中心的服务改善的话，这方面的驱动力也会减弱。

集中平台在管理上和临床应用上所带来的革新也是我们所关切的。从 PACS 发展到今天我们看到现在全国 PACS 供应商是非常多的，前几年各省市集中招标采购，一下全冒出来了。全国的三甲医院几乎 100% 都安装使用了 PACS，2011 年中央政府安排专项资金三百多亿，支持 67% 的县级医院来完成它的县级医院能力建设，过后这个 PACS 可以说是非常的慎重，在基层医院也得到了一个普及。为了完成这个任务，很多省级政府也采用集中招标采购的方式，也产生了很多知名的本土 PACS 应用服务商。

建设转向了区域医联 PACS 大数据还有人工智能。实际上，从海外引一些区域医疗，到中国特色的医联体，中国现在我觉得也是走在了一条中国特色发展道路的轨道上。

咱们医联体业务模式总结起来还是很多的，有城市医联体，像协和医院现在按照卫生主管机构的指定，我们跟六家基层医疗机构，北京六院这些医院建立一个医联体，这可以叫城市医联体，还有医共体，医共体他们以区域为主。

从专科联盟上来说，经常是一些以学会或者学术组织委牵头，以专科的形式形成一个联盟，还有远程协作网络，这个是大家比较熟悉的。现在来看医联体在中国大陆上发展的可以说风风火火，但是医联体的发展离不开咱们信息系统的支撑，那么我把它比喻成区域医疗医联体业务的一体形成。那么我们看到现在国家又出了独立影像中心、独立检验中心、独立病理中心。

这些独立中心的发展可以说也是中国参照世界先进国家的发展模式来创新中国的这些体系，来补充完善公立医疗机构和私立医疗机构，来补充他们一些需求的缺口。这些区域的中心要靠信息系统，把它一体化协同，也要通过一些远程医疗手段来完成临床的这些诊疗工作。

这些医联体影像的需求特点是各不相同的，我们在实际工作当中也要根据他们具体运营的模式来完成这种基因、功能和服务的定义。说到这里，现在一些影像和一些影像信息系统发展到今天，我们可以看到现在已经进入了一个 AI 的时代，人工智能的时代。

那么怎么把解决问题的方案转化成一个概率分布摸索、探讨和研究出来的方案，这也就是机器学习的开端。直到 2010 年代，随着神经网络研究的深入，尤其是深层神经网络技术研究的深入，把深入学习非常好的完成这些概率统计的工作，以实现人工智能的目标，引起深度学习也就是最近这七年当中喊出的口号。现在人工智能，大家现在业内经常说，2016 年实际上是人工智能的元年。

怎么把大夫的时间能解放出来，让他能够用更多时间去投入到关注疾病、关注患者、关注临床上，还有现在放射医师数量也不足，放射医师占临床医师总量的 4%，但是放射科承担的业务涉及到几乎所有的临床科室。还有现在都叫精准医学，以精准医学对于一些过去不太关心的比如说各种小结节，过去可能都不当回事，现在都成大事了。那么多小结节出现，我怎么来判断他是良性、恶性呢，这些压力也非常大。

大家可能最近都听到一个消息就是安徽省省级医院跟中国科技大学、讯飞联手打造的安徽省人民医院，叫智慧医院，是一个人工智能的应用。他们安徽省卫计委主任说要把医生的时间还给病人，这个概念我觉得非常好。后面也提到人工智能到底是在帮助我们，还是在扼杀我们的专业和工作机会。实际上人工智能能帮我们很多事，包括这个小机器人，他把我们三本医学教科书全部能纳入自己的存储单元里头，你们随便问问题他都能给你解决，很多资料也输入到机器里头，让机器深度学习一下，现在也能帮助给出一个机器诊断的结果，来帮助大夫进行工作。

人工智能深度学习可以说它就是一个数据模型，就是一个深层神经网络模型的具体应用，它从这种海量的对医疗影像大数据原始像素出发，让模型自己挖掘这些影像的影像组学纹理特征。它把这些特征挖掘出来之后再跟你的临床诊断结果，跟病例结果去对照，然后把这些都记录下来，当它发现相近和完全相容的时候，就知道这个病将来会是什么样，诊断结果应该是什么样，就变成一个机器的诊断。

人工智能在肺结节的应用是非常广泛的，那么我们也看到在肺结节的诊断上，可以自动标记出各个层面上疑似的小结节。那么辅助医师快速、精准的完成一个肺癌的筛查，包括自动识别、随访指导，对于这个效率来说那是不言而喻的，机器最擅长的就是劳动，人最烦的就是重复性的劳动。

那么人工智能肺结节服务诊断除了肺结节的识别，将来良恶性的判定，包括这些结节倍增的预测（这个倍增是判断恶性的一个非常重要指标），还有肺癌到底在什么期，是直接手术治疗、放疗还是化疗，还是以介入的手段，对于治疗指导也是非常重要的。

号召大夫不能仅着眼于影像，天天埋头于影像，一定要与多学科临床团队来合作，来开展多学科研究和协作才能够体现影像科的专业价值。说到人工智能，这个人工智能不光是影响到医生，他也会影响到放射技术、操作设备，因为现在很多影像设备都具备了一定的 AI 功能，他能够自动完成一些专业工作。当人工智能挑战医学影响技术的场景出现，比如对一位疑似脑出血的患者来说，机器就帮助把所有事情都搞定了。

如果这一天真来到的时候，放射技师的专业价值，放射诊断医师的专业价值会体现在哪儿呢？这就回到一个人类社会发展的一个命题上。AI 时代，90% 以上的工作，尤其是重复性的工作都会被人工智能和人工智能技术所取代。就像第一次工业革命的时候，过去小作坊，大家手里都有生产工具，自己把这个东西做出来到市场上去卖。当工业革命的蒸汽时代来临，机器代替我们干了很多活。人从有产阶级变成了无产阶级。但是这个产不是指房产，也不是指你的股票，也不是指你的现金，指的是生产工具。

那你从有产阶级变成无产阶级，可是到现在大家看无产阶级不是活的也挺好吗，大家的专业在不断发展，可干的事情也很多。实际上人工智能也是同样的道理，人工智能一出来大家又说，咱们从无产阶级变成了无用阶级，人没用了，你看机器都帮你干了。到那儿开车的时候，人工智能就帮你开了，你在那儿可以聊聊天喝杯咖啡。在医院里头机器帮医生都诊断了，是不是这样呢？

实际上回到原始的话题，机器再能干，它所有的技能都是人教的，不管是过去的工业革命也好，后来又有信息革命也好，到现在的人工智能革命也好。人类永远是技术的主人和主宰，就像几百年前明朝的徐光启发明著名的欧基米德几何，原本的时候费了半边劲，他理解了，翻译出来。

翻译的时候他就感叹这个东西真要交给大众去看真是没有用处，但是无用之用确实又是重用之基础，是所有这些应用的基础。我想从今天开始，人工智能放眼未来它就是所有的，不只是医疗行业，是各行各业应用的基础。人类解放出来可以干什么呢？人类要关心的事情很多很多，比如说世界和平这些，要关心很多事。所以把人解放出来之后，人就可以去做更多有意义、有价值的事。比如说咱们放射医师、放射技师就可以把更多的时间交给病人、交给临床、交给疾病，更多的来实行在应用端体现自己的价值。

但是机器诊断的结果仅仅是参考，最后还是要人来做出一个最终诊断。这也是目前无论从 FDA 也好，FCIDA 也好，我相信都会是这种的选择，这个是非常重要的。从咱们数字医学或者医学演化当中我们也看到从胶片到数字图像，到现在的人工智能，这个是在不断的进化当中。

本文作者：王金许

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