HIMSS19观察:2019年全球医疗信息领域有哪些新趋势
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这当中一个重要的趋势就是医疗基础设施的云端化,现在当基础设施需要更新时,很多医院会选择不更新设备,而将这些服务直接搬到云上。HIMSS Analytics此前一份云计算应用的研究报告中指出,过去几年Infrastructure as a Service(IaaS,基础设施即服务)增长迅速,医疗机构正更多地转向这种虚拟化资源模型,以便在存储、数据备份和计算服务等领域获得更大的灵活性和可扩展性。当然,SaaS的应用一直维持在高水平,近年来也有所增长。这传递的一个信号是:医院愿意选择相信公共云服务商,以尽量缩减基础设施的维护成本。

这些平台目前的主要困难还是实际应用场景与使用量。作为新产品形式,当前各个平台还是在市场化初期。

在上文提及的《2019年医疗趋势预测》中,HIMSS分析师认为未来我们将看到更多的数字化医疗工具的现实应用,包括AI、VR/AR、可穿戴设备、可植入医疗设备、语音识别等等。比如,使用AI或机器学习来识别某些疾病的高风险人群或制定个性化治疗方案;使用可穿戴或可植入设备来监测慢性病患者的身体状况及治疗效果;在糖尿病中采用数字疗法作为辅助手段或取代传统疗法等。

而影像中剂量的安全性这一点,在国内还没有特别关注。

又比如说,现在市场上大部分主流的EMR(Electronic Medical Record,电子病历)厂商,都开始更加注重患者在平台上的体验,开始推出一些面向患者的功能,而不光是聚焦于医疗机构用起来是否方便。我还看到一些创新团队开始做Health Information Aggregator,即把病人在不同医疗机构的病历和医疗信息集合起来,让病人能够方便地获得自己的以往的医疗记录,并选择适合自己的医疗服务提供商。

从数据安全的角度来说,欧洲和美国有着不同的需求。

在美国,远程医疗往往应用于一个医疗机构内部,应用于提高标准化程度。比如在放射科领域,一个常见的远程医疗应用是读片,成像设备获得图像之后,打包上传,再由受过培训的医生集中解读。此外,很多医院逐渐开始接受来自医院以外的健康数据,比如患者日常的可穿戴、监测设备记录的数据等。这些可穿戴设备的数据收集与分析,也需要通过远程医疗技术来实现。

我与来自斯坦福、清华的医学影像 AI 研究者、临床医生一起创办 Subtle Medical 深透医疗的初衷,就是希望通过技术加快影像处理速度,减少用量,通过技术来优化流程,减少不必要的成本和医疗资源浪费,真正带来效率提升。现在我们在国内与东软医疗进行 OEM 的合作,同时我们与天坛医院等国内顶尖医疗机构开展了科研合作。在于美国、中国、加拿大甚至巴西等各地医疗机构的合作中,我们不断整理更多更高质量的数据,其核心是要不断提高 AI 算法的普适性与准确性,确保 Subtle Medical 深透医疗的应用在国内不同机型、不同医院、不同人种上保持最出色的效果。通过 AI 为患者、医院、社会带来价值。

数字化医疗与云计算

前沿技术:AI 成为主旋律

2019年2月15日,为期五天的2019年HIMSS全球年会于美国奥兰多落下帷幕。这是国际上医疗信息化领域规模最大、最有影响力的会议,每年吸引4万余名来自世界各地的医疗技术人员、临床医务人员、医疗机构管理人员、政府决策者和企业代表汇聚于此,不仅展示HIT行业最新的产品和解决方案,更代表着行业发展新风向。

国内目前医疗付费有社保、自付费和商务保险等,医院有公立医院私立医院等,相比美国清晰的界定,国内还不是很清晰。比如说,国内的患者进行了预约,但是最后没有就诊,这个成本由谁支付还界定得不是很清楚。在美国如果患者没来医院,或者出院了又再次入院,保险方面会根据患者的情况调整保险额度,对于医院来着都是有运营成本和收益方面的影响。因此,由于支付体系的不同,医院的关注点也不同。比如美国通过 AI 预测患者是否来就诊就是一个有市场价值的应用,但是在过内就诊预约在不断规范化、同时就诊需求很大,目前还没有类似的应用场景。

今年我有一个很明显的感受,就是Value-Based Care(基于价值的医疗护理)的崛起,这体现在业界更加注重以患者为中心。在此之前,医院和保险公司在市场中起主体作用,而现在,美国的医疗市场及整个工业界更加注重患者作为主体的作用,很多医疗界的变化都是围绕这样一种观念的转变而发生。

从中美欧产业的差异来说,相比欧洲、中国,美国更注重 AI 影像设备实际落地的价值,这个价值主要体现在两点:临床诊断的准确度以及工作流程的匹配及优化。

而这样的医疗机构行为模式的变化,也给整个业界带来了一定的影响。市场上为医疗机构提供技术与设备的厂商,包括我们深透医疗在内,都在努力适应这种变化,开发面向消费者的产品,我们所开发的技术通过利用AI人工智能来提高医学影像质量,其中一大价值就是可以让影像检查更高效、更安全,也减少放射性和药剂对患者的潜在危害。

医疗支付体系不同

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过去国内无论是医院还是公众层面,大家对数据隐私都不是那么重视。现在,一些医院也开始意识到这一点,尽量避免患者隐私泄露,而公众的意识也在逐步提高。

在我看来,医疗消费化与Value-Based Care的核心是,业界的评价体系变了:从以医院和医生为核心,转变为以患者为中心、从消费者的需求出发。

美国 FDA(食品药品监督管理局)的流程较为精细清晰,他们认为人工智能是个新技术,会有一些不确定性,但人工智能只是几十年来 FDA 审查遇到的另一个新技术之一。因此对新产品制定了一定的标准,并沿用历来对于新技术的更高标准要求。医疗产品在上市前有 510 申请,PMA 批准 , Denovo 授权等多类认证。对于最常用的 510 申请,厂商需要去论证其产品和之前的产品有很大的相似性,而且用来类比的产品需要是近年内的产品。FDA 将医疗器械分为三类,Ⅲ类风险等级最高,一般要深入到人体的医疗器械都是Ⅲ类,从数量上来说市面上多数为Ⅱ医疗器械,AI 医学影像软件基本均为 II 类医疗器械。。

越来越多的大公司及供应商开始寻求在原有设备的基础上提升效率、降低成本的解决方案。比如我们深透医疗研发的智能快速PET图像增强平台SubtlePET,能够将AI图像增强算法无缝集成到已有的临床成像工作流中,帮助医院和第三方影像中心提高最高4倍成像速度和降低最多75%的辐射剂量,并保证常规采集的图像质量。

今年 1 月,上海交大发布《人工智能医疗白皮书》,指出 AI 医学影像成为中国人工智能医疗最成熟领域。据第三方统计,从 100 家 AI 相关的非上市企业 2018 年预计营收来看,100 强中共有 10 家 AI 医疗公司,其中 AI 医学影像领域的公司占到了六席。在融资方面,AI 医学影像是获得融资最多的医疗领域。

比如在自然语言处理方面,一个比较大的应用是病历。由于医学是个很凭经验的学科,并且相对来说难以用准确的语言来描述,因此目前大部分的病历标准化程度较低。现在很多医院开始对病历进行自然语言处理,很多医院也开始购买相关的服务。这同样与Value-Based Care的崛起有关,医院需要从病历中获得患者健康状况和治疗效果的信息,以及病人是否对其接受的诊断和治疗服务满意。

我参加了三年的美国的 RSNA,这两年明显能感觉到 AI 影像产品的公司越来越多,产品种类也越来越多样化。三年前,RSNA 上机器学习 AI 展区还很小,一开始主要集中在肺结节检测和骨龄检测。而现在大家开始做各类实用方向,2018 年的 RSNA 范围比 2017 年更广,各公司也在更多领域开展突破,同质化程度也有降低。

从医疗供应商的角度来说,AI 医疗的应用范围非常大,市场上常见的AI功能的产品包括影像、实验室、EMR、Advanced Analytics等等。

深透医疗现在也与很多医疗平台有探索合作。在今年 3 月的英伟达 GTC 大会上,深透医疗 Subtle Medical 与英伟达合作展示了 Clara 医学影像 AI 平台上的应用,我们的产品使用了最新的 NVIDIA T4 GPU,能够实现更便捷的深度学习产品部署以及更高效的数据处理,并可以与当前各种设备平台、PACS 平台以及 AI 影像产品平台结合。

首先,医疗行业在逐步整合。过去医疗行业极其分散,很多医疗供应商在做同样的东西、提供同样的服务,不同机构提供的服务也没有特别大的区别。这两年,无论是医院还是供应商方面,都有一个行业联合、资源逐渐集中的趋势。今年HIMSS新增了一个主题,名为“临床集成供应链”(Clinically Integrated Supply Chain),在这个主题下讲到了一个共享医疗设备的案例,通过医疗机构之间的合作,可以节省数百万美元的支出,同时还能享有资源共享及标准化流程的好处。

过去,我们需要在效率、质量、安全性之间有所取舍,必须要牺牲一方面来在有限时间内得到诊断信息。随着新的技术、人工智能的发展,未来我们不用牺牲其中一方,既提升效率又提高质量,也能更安全,甚至能看到过去看不到的东西。

HIMSS19全球年会现场

欧洲方面,除了一些小的初创公司外,一些大企业如飞利浦、西门子等大公司也开始铺平台。而中国做 marketplace 的公司以垂直细分领域的初创公司为主,初创公司做平台难度很大。而且国内成功的企业往往是由注重某个细分领域的公司做这个细分领域的平台。国内如东软医疗等传统医学影像设备商业在云平台上布局。国内相关技术发展的一个优势是 5G 发展比较快,因为平台里很多应用是通过云端运算需要大量数据传输,如果数据传输太慢,可能就不如直接对本地部署进行优化。因此 5G 等技术的大力推广是必要的也是中国在这方面发展的可能的优势之一。

一些大型的消费者科技品牌供应商也开始注重患者的个性化体验和质量,比如市场上有很多个性化的基因组测试服务等。此外,包括亚马逊、摩根大通和伯克希尔哈撒韦公司在内的企业,都在提议为员工建立初级诊所,来降低医疗成本并提高质量。这些都在本届HIMSS上获得了较高的关注度。

相对来说,欧洲对于 AI 医疗影像等新技术的应用更加保守一些,也由于对于数据隐私保护更加关注,在 AI 研发和应用上落后于中美。但大趋势还是相似的,今年 3 月奥地利维也纳举行的 ECR 2019展现出的大趋势也是 AI 的应用将越来越广泛。

今年我还看到很多厂商在做远程医疗的应用。总体而言,远程医疗在发展中国家的落地速度要快于发达国家,他们往往有着更高的需求。一个让我印象比较深的案例是一个巴西的供应商,他们为巴西偏远地区安装远程医疗的硬件,在当地只配有护士而没有医生,通过远程医疗设备,可以使城镇中心的优质医生迅速为当地提供诊断意见,然后将需要治疗的患者送至城镇中心治疗。顺应这样的趋势,深透医疗也在巴西等新兴市场积极布局,开展AI医学影像产品的部署与合作。

中国主要是近期更名的国家药品监督管理局 NMPA 进行监管,最近也新出了相关的规范,新的标准加强了对于数据质量、来源方面的关注,比如强调记录并规范化使用的数据、测试的标准等等。这些变化也与 FDA 等其他监管机构的思路基本一致,从 AI 软件的设计、训练及测试方面更深入的监管和规范。可以预计未来国内 AI 影像市场也会越来越规范。

“基于价值的医疗护理”正在改造医疗行业

总体来说,在医学影像 AI 领域,最前沿的是中国和美国,这两个地区是新技术发展最快的,现在欧洲也在不断跟进。

HIMSS19全球年会现场

在欧洲、加拿大一些地方,主要是政府付费(少数医院也是保险公司付费)。因此,在欧洲、加拿大,厂商需要证明它能给整个体系带来临床价值及商务价值,不光要说服医院,还要说服付费方。

David Rhew博士还认为只有真正理解并满足患者的需求,才能让他们真正使用你的产品,“老年人希望能减缓他们认知能努力的下降,不想失去神智和记忆,也不想孤独。如果你能满足他们的这些需求,那么你就能让更多的老年人用你的产品。”

深透医疗在 2018 年 NVIDIA GTC 大会上获得了全球 Inception Award 医疗方向冠军,此次 2019GTC 大会与 NVIDIA 深度合作参与了多项展示与报告

HIMSS19全球年会现场

目前 AI 影像应用最广的两个领域,一方面是放射学,一方面是病理学。病理学的问题在于其数字化还处在刚刚起步的阶段,而技术发展有个从电子化、数字化、再到自动化、智能化的过程,因此病理学 AI 产品发展周期稍长。而放射学的电子化、数字化程度比较高,从数字化到智能化的发展会比较快。

随着数字化医疗的发展,政府监管的措施也在稳步跟进,促进医疗行业更好的发展。不久之前,美国政府推出了FDA预认证试点计划,并推出了CMS创新中心(The Center for Medicare & Medicaid Services),降低政府对数字创新的阻碍。

【钛媒体作者介绍:宫恩浩,深透医疗 Subtle Medical 创始人及 CEO。深透医疗 Subtle Medical 是一家位于硅谷的 AI 医学影像公司,从「AI 医学成像」出发,结合深度学习和图像重建技术,提高医学影像及其流程的质量、效率与安全性。相关 AI 软件已获得 FDA 批准。在斯坦福 , UCSF, Hoag Hospital 等美国、加拿大顶尖医院使用与临床合作,并与 301 医院、天坛医院等国内顶尖医院开展科研合作。公司也与英伟达、英特尔、通用医疗、飞利浦、西门子、东软等企业开展 AI 技术合作开发。】

作为一个医疗IT的创业者,我已经连续多年参加了HIMSS年会,本文是我对今年HIMSS所展现的行业趋势的观察与总结,先简单说结论:观念上,消费化医疗崛起,老龄化、人口与财务挑战严峻,“基于价值的医疗护理”(Value-Based Care)正在逐步改造美国乃至全世界医疗业界;技术上,数字化医疗稳步推进,以AI为代表的新工具和新技术快速从测试阶段走向市场落地。

同时,美国更注重对工作流程的优化与规整,要求医疗硬件软件厂商的设备与医院工作流程完美融合、无缝对接,尽可能不影响原来的工作流。如果不能达到这一点,实际应用中就会给临床医生和管理者带来不便。深透医疗临床测试医院之一加州大学 UCSF 的放射影像系主任 Chris Hess,也是深透医疗合作者,在英伟达 GTC 大会上指出," 颠覆性革新不能颠覆现有工作流程,要改善而不能让流程更复杂 "。

首先,越来越多的数字医疗工具将改善医疗共享和护理管理的方式,并增大医疗服务普及的范围,并缩小地区差距。在未来,数字医疗平台可以满足患者在线预约、支付账单、查看检验结果,在线诊疗、电子处方等需求,未来电子平台还能允许患者将不同平台的药品进行比价,促进医疗与药品的价格透明。

作为 AI 医学影像行业的创业者,我在这两个月辗转世界各地,参加了中国、美国、欧洲的多个业内权威的医疗会议,切实观察到了 AI 医疗高歌猛进的背景下,中美欧 AI 医疗影像的产业差异,从研发、应用、监管等角度详细进行了梳理。

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欧洲的标准是 CE 标记(CE Marking ) ),这个标准和 FDA 有所不同,它的监管同样分为三类,如果产品不涉及诊断可以走Ⅰ类,申请流程相对简单,而诊断类产品较多为Ⅱ类,申请周期相对更长一些。欧洲 CE 标准将在 2020 年有所变革,申请过程一般会有所加长。

未来医疗的挑战:老龄化、人口与财务挑战

AI 医疗影像设备最终都是要卖给医院等医疗机构,而不同国家医疗支付体系的不同,带来了完全不同的产业逻辑。因此,当厂商迈向市场时,一个重要的问题是:谁是医疗影像产品真正的买单方?

通用医疗、西门子、飞利浦、东软医疗等影像设备供应商,Google Cloud、亚马逊云服务、微软Azure云服务、Nuance等影像平台以及各大医药公司都在做这方面的尝试,这些公司也与深透医疗在不同领域开展了合作,推广基于AI的医学影像优化的临床应用,提升医院系统的影像检查流程效率。近期,前通用医疗磁共振业务及神经影像应用的全球负责人Ajit Shankaranarayanan博士也全职加入深透医疗,重点负责与产业界公司合作,推广针对医院影像效率的AI解决方案。

值得一提的是,深透医疗基于深度学习的医学 AI 产品已经获得美国 FDA 批准和欧洲 CE 认证,预期第二个针对磁共振的 AI 影像产品将于 2019 年获批上市。在今年 3 月举办的欧洲放射学大学和 ISMRM MR Value 论坛(国际磁共振医学学会磁共振价值论坛)上,深透医疗的联合创始人、斯坦福大学医学院 Greg Zaharchuk 教授也在欧洲展示了我们的技术。

在这种压力下,医疗机构必须以更少的资源和更低的成本做更多的事情,同时提供更好疗效、更安全的医疗服务。这带来了两个趋势,其一是医疗行业的整合,其二是医疗科技创新与Value-Based Care的发展。

医疗平台对于美国的大公司来说也是个新的挑战。大公司有其独特优势,他们往往有很强的销售能力,很大的市场占有率,有分化销售的渠道。但归根结底,平台对他们来说是个新事物。大公司传统的销售方式以卖设备为主,以出售最新、最前沿设备挣钱为主。现在他们开始思考更长远的战略,他们认为未来发展不光要卖硬件,还要做平台,提供优质服务,所以他们现在也在不断发展平台技术。

深透医疗是一家位于硅谷的AI医学影像公司,从「AI 医学成像」出发,结合深度学习和图像重建技术,提高医学影像及其流程的质量、效率与安全性。相关AI软件已获得FDA批准,在斯坦福, UCSF, Hoag Hospital等美国、加拿大顶尖医院使用与临床合作,并与301医院、天坛医院等国内顶尖医院开展科研合作。公司也与英伟达、英特尔、通用医疗、东软医疗、飞利浦中国、西门子中国等企业开展AI技术合作开发。

这种不同的支付体系带来了完全不同的价值评判标准和商业模式。

今年HIMSS19年会新增了几大主题,其中包括“健康老龄化及其科技”(Healthy Aging and Technology)、“人口健康管理与公共健康”(Population Health Management and Public Health),这表明老龄化社会及人口增长所带来的医疗需求不断增长,以及不断膨胀的财务压力,已经成为了行业共识。

监管

今年HIMSS热议的另一个与此相关的主题是医疗消费化,这是个很有导向性的信号。在今年HIMSS官方发布的报告《2019年医疗趋势预测:一场消费者驱动的变革拉开序幕》中宣称,消费者的压力将加速全球的医疗改革和基于价值的医疗服务。同时,消费者将越来越多地要求个性化和以患者为中心的护理,选择那些提供便利、多样选择和成本透明的服务。

从临床准确度来说,现在很多影像产品能达到 90% 左右的准确度,但是这样的准确度是远远不够的,如果说每 20 个人检测,概率上就会有一个人误诊,这种准确度是不能被医院接受的。美国很多医院在采购新的 AI 影像设备时,会做准确度的测试,越来越多的临床研究发现医学影像人工智能系统很容易受到设备、环境及人工操作的变化所影响,在真正临床使用时的高准确度尚待更多提高和验证。

除此之外,有很多非盈利机构,甚至是政府机构在做一些平台统一化的工作。比如,纽约设立了一个叫Health Information Exchange的州立机构,负责接收每日各个医院的数百万条医疗交易记录,并把各个医院的数据进行统一,进行患者身份匹配。像这样的努力,无论是私人部门还是公共部门,我都看到越来越多的人在做。

而美国相对来说这方面的规定宽松一些,美国也有 HIPAA 法案(Health Insurance Portability and Accountability Act),其中也规定了一些个人健康信息隐私保护标准和实施指南,相比没有欧洲要求的严格和复杂,但是十分规范化。

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欧洲 ISMRM(国际磁共振医学学会) MR Value 论坛,深透医疗联合创始人 Greg Zaharchuk 教授发表演讲讨论如何利用 AI、深度学习等技术提高磁共振质量与效率,实现 1 分钟磁共振扫描

其次,医院正在集体主动走向云端。过去大家往往会认为医院是一个非常保守的行业,他们一般首先追求的是对自己的数据和硬件安全性的控制,而非服务的便利性,所以传统而言,医院不太愿意寻求云端这种比较现代化、激进(aggressive)的服务。但是现在我能明显感觉到,很多医院不再自己维护庞大昂贵的硬件,而是主动向云端寻求一些服务。就我所知很多医院在讨论这个事情,也在主动找供应商聊这件事,有的医院已经开始执行了。

美国和欧洲对于剂量安全方面非常关注,因此在应用新技术时非常保守。他们关心的是,比如核磁共振对比剂在人体内是否会沉积及它对人体的危害,或者 CT 影像的对比剂是否会增加基因突变的可能性,如何对人体剂量进行监测。他们非常关注并尝试解决这些问题,包括我们深透医疗也在研发这方面的产品。其中利用 AI 降低磁共振对比度的技术去年底还获得 RSNA 颁发的研究项目嘉奖,并在近期刚刚发布的由 RSNA,NIH(美国国立卫生研究院)和 ACR整理的 AI 影像研究路线图中着重提及。

AI、VR、远程医疗等新技术的落地

从剂量安全的角度来说,中美欧也有差异。

其次,老龄化及财务等挑战也在推动医疗创新及Value-Based Care的发展。

从医疗影像行业的特点来看,AI 医疗影像有很多是软件,而软件的更新周期远短于硬件,因此诸如美国 FDA 传统的评审方法已经不适用于医疗软件的监管。这两年美国开始启动 FDA 软件预认证计划(最早在 2017 年中开始试点),精简流程,让一部分有较高资质、开发流程规范、产品质量过关的厂商,在产品上市审批阶段更畅通,同时严格加强后续的监管。

HIMSS19上 ,深透医疗负责人在Google Cloud展位上介绍SubtlePET的技术

价值是核心

*作者宫恩浩,深透医疗创始人及CEO

目前来说,在 AI 影像市场,美国的商业模式比较明确,FDA 监管明确,保险也比较明确,产品的价值是可以定量化的。我们的 AI 影像产品 SubtlePET 对 PET 等核医学影像采集环节加速可大四倍,提供高质量的医学图像,与此同时还不会给医疗流程增加任何额外环节或负担,产品商业化部署中的医院可以通过数据认识到其带来的每年数十万甚至数百万美元的临床价值。

在HIMSS大会上,我看到很多新兴的团队在做用VR及AR做外科手术,这已经在市场上有了一定的接受度。在外科手术中,可以采集到很多3D的影像,但是目前的技术只能让医生看2D影像。在这种情况下,医生需要经过很长时间的培训,才能适应这些2D的影像并想象患者的解剖构造。而利用VR,医生能看到3D的解剖结构以及病理的结构。我认为这是一个非常有潜力的方向,未来很多大大小小的厂商都会跟进。

Paul Chang 教授认为,"Efficiency/Productivity是 AI 实际价值的重点,提高医疗影像效率、节省成本、 增加效能是落地最先发生的地方。影像流程整个底层架构以及工作流程都应该改善。"

深透医疗工程负责人朱立人博士也在这次HIMSS期间与多家医院以及Google Cloud、 亚马逊等方面深入探讨了进一步合作推广云服务与AI应用部署的计划。

文 | 硅星闻,作者 | 宫恩浩(深透医疗 Subtle Medical 创始人及 CEO)

数字化医疗是今年HIMSS年会浓墨重彩的主题之一,近年来数字化医疗作为一个大趋势一直在稳步推进,而2019年是数字化医疗工具应用落地的一年,在此基础上,云服务的发展也不可小觑。

监管是医疗行业永远绕不开的部分。对于 AI 医疗影像设备厂商来说,在中美欧遇到的监管也是不同的。

Value-Based Care这个美好愿景的背后是未来医疗日益严峻的挑战:包括人口老龄化、规模日益膨胀的慢性病患者、消费者要求越来越高、医务人员的日益短缺,以及来自资金体系的挑战。

此外,欧美更加注重影像的定量化分析,但是国内还没有太多这方面的应用。国内仍以满足基础临床需求为第一要务,仅仅是让患者进行基础的 CT、磁共振扫描,由医生做诊断和治疗计划。欧美的定量化影像分析相比下更广泛地进入临床,为医院和病人提供定量化分析的报告。

对比基于经验数学模型的相似产品,SubtlePET通过数据学习到更接近实际临床图像的模型,能在更加快速和更低剂量下更好地恢复图像质量,该产品也被国内知名科技媒体机器之心评为“2018年三十大最具创新 AI 产品/解决方案”。这两年,我也能很明显地感受到这类为医院降低成本、提高效率的产品的市场接受度越来越高,很多医院开始主动购买这类产品。

美国主要是保险公司付费、医院提供服务并获得相应的付费。因此,美国的设备购买流程更加规范一些。比如深透医疗在美国和医院方面一般部署流程:让临床团队认可影像产品的质量以及深透医疗的 AI 技术产品对于临床的价值,让医院的 IT 部门认可产品与医院的基础设施配套,与医院现有的工作流程紧密结合,不用消耗特别多医院的资源。最重要的是,需要从运营角度,切实计算出购买该设备能为医院带来多少价值,能为医院运营节省多少成本带来多少收益,最终通过计算出来的数据来决定是否购买这套设备。

对于医疗供应商来说,FDA预认证制度的设立是一项重大的利好。过去,FDA的认证流程是基于实体的医疗硬件设备,因此每推出一代新的硬件设备,就需要厂商进行一次认证。而现在,随着数字化医疗的流行,越来越多的医疗设备的更新是基于软件,而软件的迭代速度远高于硬件,因此原有的制度不能适应当今的医疗创新。而新的FDA预认证,认证的是一个公司及其开发流程,只要保证在规范的开发流程下,产品合格即可,免去了每个产品都去认证的繁琐流程。这样的改变有利于加快产品上市时间,从而提高医疗效率并减少医疗服务供应商的负担。

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这样的观念在财务体系上的体现,是美国医疗界正在经历的从fee-for-service到pay-for-value的转变。在过去,医院的收费模式是fee-for-service,按照服务量来计费,因此医疗从业者受利益驱动,会让病人多做检查、多走程序。而Value-Based Care是按照疗效和服务效果来收费,为患者提供真正需要的服务,这有利于降低不必要的医疗费用,节约医疗成本,提升护理质量并改善医患关系。尤其是很多大的医疗机构,都在导向这个方向。

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HIMSS19观察:2019年全球医疗信息领域有哪些新趋势?彩世界彩票注册平台官网。深透医疗 Subtle Medical 的科学顾问 Advisor 之一、医疗 IT 领域专家、芝加哥大学医学院 Paul Chang 教授在 GTC 上指出,AI 技术有很大价值,可以预见会改变临床影像,但这一变革花费的时间会比大家预想的要长。当前需要更加关注和临床紧密结合的需求,做 " 必须要有 ", 而不仅仅是 " 有也不错 " 的应用。

在HIMSS大会上,三星首席医疗官兼副总裁David Rhew博士展示了用VR来应对“银发浪潮”带来的医疗挑战。比如,VR可以帮助人们更好地耐受某些慢性病带来的疼痛,分散老年人的注意力,从而成为止痛药的替代品;VR还被用来治疗黄斑变性等眼科疾病,通过佩戴特定的VR眼动追踪软件,为患者找到并锁定用户最佳的视网膜轨迹,并优化视觉图像;此外,VR还能起到减轻焦虑,辅助记忆的作用。

但这一个方向的需求是存在的。这也和美国医院重视工作流程有关,医院的 IT 部门非常保守,行动迟缓,他们不愿意同时和十几家公司合作来改进 IT 设施,因此相对来说 marketplace 是一个比较理想的解决方式。

HIMSS19观察:2019年全球医疗信息领域有哪些新趋势?彩世界彩票注册平台官网。美国医疗卫生信息和管理系统协会(Healthcare Information and Management Systems Society,缩写HIMSS)是全球最为知名的医疗信息组织之一,HIMSS起源于1961年建立的美国医疗信息管理协会,是一家全球性的、以理念为基础的非营利性组织。

在当今的医学影像领域,无论是美国、欧洲还是中国,人工智能正在成为主旋律。

今年 ECR 上,很多医疗影像厂商都在讨论,如何使用人工智能来辅助放射科医生,借助 AI 去判断医生应该优先读哪个病人的片子。许多厂商展示了他们的新算法,这些算法可以分析图像并标记那些可能是紧急情况的病人,让医生优先处理这些片子——比如标记 CT 上的疑似中风患者,是 X 光片上的气胸患者。这些新的 AI 技术的诞生,将很好地辅助放射科医生的工作。

平台化

美国相对来说每个州的医院差异没那么大,美国各州的差异体现在监管上,除了 FDA 监管外,不同州都有自己法律,其监管也有差异。

举例而言,比如一家医院购买了有好几家影像公司的产品,但每家公司都有自己的平台,需要在医院内将数据在不同平台间传输,这在真正的临床中是不可能的,因为医院、信息部门与临床医生都需要花更多时间来适应与学习。因此在美国医院会在采购过程中就很关注软件部署的流程,避免不必要的麻烦。在中国,医院关注重视 AI 算法准确度的同时,也越来越关注软件的效率和对工作流程的影响。但当前国内大多数 AI 软件主要应用于科研和临床研究,这方面与美国有所不同。

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中国医院的病人多需求大,这也带来了中美技术应用的差异。美国的磁共振检查扫出来很多是三维高分辨率的采集的,国内很多医院也在越来越多的引入三维图像扫描,但是国内病人多,时间有限,同时也是为了方便打印胶片,普通医院更多情况下磁共振扫描使用更快捷的二维扫描。国内病人做一个磁共振可能 10 分钟,但美国由于扫描时间以及其他操作时间可能是 30-45 分钟。因此,对于国内医院来说,如果能通过 AI 算法,在进一步维持甚至降低扫描时间的同时,如何通过快捷的扫描呈现出更高质量的影像有着极为重要的临床价值,为扫描效率与扫描质量的提升。

美国由于其付费模式,特别注重对价值的定量化计算。这种价值不仅仅是物质上的,也包括 Efficiency/Productivity的增加,即医疗各个上下游环节,包括病人会不会出现、迟到,治疗效果如何,比如根据算法的预测优化医生的日程表,这些都能带来可观的商务价值。

安全和风险

AI 医疗影像行业成为人工智能在医疗领域发展最快最成熟的领域,并不出奇。首先,医学影像和纯机器学习结合得非常紧密,医学图像本身就是结构性图像及数据,对应的人工智能算法也比较成熟。其次,无论是在中国还是美国,医院影像检查每次扫描和诊断部分都有相应的成本,医疗影像技术进步可以为医院提高影像效率、为医生节省时间、最终降低成本,AI 算法的改进能够带来看得见摸得着的经济价值,这也是这个行业发展最快的原因。

如今中美欧都有一个大趋势就是现在有很多公司开始做平台和应用市场(marketplace),即将各种医疗应用集成在一个平台上。

从医院的角度说,平台上必须有医院想要的应用,医院才会花钱购买。医疗 marketplace 和手机 APP 的不同点在于,真正有价值的医疗平台与应用,不会像手机 APP 那么繁杂,而且它的开发及产品生命周期也会比手机应用长很多。只有那些真正能为医院带来价值的、得到 FDA 认可的应用,才能真正进入医院,实际上这些新东西都还在探索之中。

在平台化方面比较领先的是美国,美国往往由大公司的子公司或者新部门对平台进行推广,比如英伟达 NVIDIA 公司的 Clara 平台,还有通用电气下的新推广的 Edison 平台,飞利浦西门子也都有自己推广的数字平台,TeraRecon 旗下收购的 Envoy。美国 Nuance 公司类似国内的科大讯飞,他们以自然语言处理技术为突破做了一个医生读图做笔记的软件已在医学和影像中心有很大的市场份额,一次为基础计划进入 AI 诊断领域,推广的医生判读医学影像的平台。此外 Google、Microsoft 及亚马逊 AWS 云平台等等也在做这方面的部署。深透医疗方面与各个平台公司在不同应用方面进行探索。

图片来源 @视觉中国

而在国内产品价值较很难量化,究其原因,也是因为国内对付费方的界定不那么清晰。更进一步,国内不同地区的医院差异性很大,每个县都不一样,医生资源、病人人群差别很大,医院财务模型和采购模式也不同。国内商业化难度更高,也需要更多的因地制宜。

欧洲非常重视个人信息和隐私数据的保护。2018 年 5 月,欧盟出台的《通用数据保护条例》(General Data Protection Regulation,简称 GDPR)正式生效,堪称史上最严的保护用户数据安全的法律,包括规定数据不能出国出境,而且对企业违法行为的惩处力度非常大。

深透医疗在美国市场化的 AI 产品的关注点也是以临床影像中提高质量、优化流程、增加效率为主。

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