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MICS 2018北京大学第一医院王霄英:利用信息化工具优化医学影像工作全流程

作者: 毕元锋 2018-07-26 16:32

动脉网/毕元锋 赵泓维 肖佩玲

 

2018年7月14-15日,第五届医学图像计算青年研讨会(MICS 2018)在南京航空航天大学明故宫校区举行。


医学图像计算青年研讨会(Medical Imaging Computing Seminar,MICS)创立于2014年,其宗旨是为医学图像领域的华人青年学者提供学术交流平台,增进相互之间的了解和友谊,帮助青年学者融入学术研究大家庭。MICS聚焦于近两年内的医学图像计算领域原创研究,欢迎医学图像处理、计算机视觉、人工智能等新理论、新方法、新应用的展示,以及影像与临床医学、基础医学深度交叉的突破性进展报告。


动脉网在活动期间专访了到场演讲的北京大学第一医院医学影像科王霄英主任。以下内容由动脉网根据访谈内容进行整理。

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2018MICS联席主席张道强(左)向王霄英主任(右)颁发奖牌 


技术进步应该聚焦于患者和医生是否真正受益


“这几年AI的提法比较多,但我们的工作还没有实质性地应用真正意义上的人工智能。我们使用了常规的信息化技术来解决一些工作环节中遇到的实际问题,这些技术只能说是数字化或信息化工具。”王霄英主任说。


技术进步的受益者首先是患者。“患者到我们科室来做影像检查,通常是医生根据病人当前的情况做出判断,选择一种检查项目。如果选择了最适合的检查项目,得到有用的影像诊断结果,在此基础上就可以做出正确的临床决策。如果检查项目不合适,无论后期我们的医学影像+AI技术如何提升,最后给医生提供的诊断信息都是有限的。”王霄英主任认为。


王霄英主任重点强调,“从患者的实际情况出发,结合最新的技术进展,选择一个正确的检查方法,这是影像科医生和临床科室医生共同的责任。我们不仅要优化医学影像科内部工作的各个环节,而且要把自己的目光聚焦在患者是否通过影像检查获得了有价值的诊断信息,以患者是否最终获益来判断我们各项技术的改进是否有价值。”


技术进步的受益者必然包括医生。AI对影像医生的主要预期帮助是减轻医生的诊断负担,提升诊断准确率,但要植入到工作流程中才能最大程度地发挥AI的作用。“我们科室使用了多种创新的信息化工具,正在逐渐替医生分担一些简单的、重复性的工作。”王霄英主任说,“以书写影像诊断报告为例,理想情况下,医生打开报告页面时,其中一部分内容已经由AI填写完成,医生可以根据自己的专业知识拒绝、修改、确认、接受AI的结果,并做出最终综合诊断。”


随后,王霄英主任说,“如果AI工具不提供植入临床流程的接口,只是第三方独立产品,则与当前医学影像科基于PACS/RIS的实际工作流程不完全符合,导致AI的结果不能被高效地利用。这些数据接口、流程环节的改进不是多么难的事情,只是需要产品的设计要符合现实的需求。”


检查项目合理选择和对比剂肾损害风险预测:利用信息化工具优化医学影像工作流程的两个例子


“以患者为中心利用新技术提升影像检查的价值,不仅涉及到用AI提高图像质量、做出辅助诊断,更要拓展到利用信息化工具优化医学影像工作全流程”,在访谈过程中,王霄英主任用了两个影像诊断之外的事例说明自己的观点。


检查项目的合理选择:医学影像科可提供很多种不同的影像检查服务,适用于不同的临床情况。关于如何利用信息化工具帮助医生选择适当的检查项目,王霄英主任这样描述整个设计的逻辑,“把现在已知的循证医学知识和患者的临床信息结合起来,形成‘已知患者情况——循证医学知识——检查项目’之间的逻辑匹配关系,利用NLP从病例资料中提取患者关键信息,与指南相匹配,最后得出患者最适合什么样的检查项目。这种特别简单的临床改进,不需要很高的技术水平,也几乎不增加医疗费用,我认为可能比读片更重要。”


对比剂肾损害风险预测:CT增强检查要经静脉注射对比剂。CT增强检查是临床最常用的检查项目之一,可用于很多疾病的检出、定性诊断等。使用对比剂增强的CT增强检查与不使用对比剂的CT平扫比较,常可明显提高诊断的准确率,但应注意对比剂风险。


王霄英主任解释说,“患者注射对剂有一定风险,比如有少量病人有发生对比剂肾脏损害的风险等。已知影响肾脏的危险因素可有几十种,具体到每一个患者的具体风险,医务人员难以确定。所以我们把CT增强检查患者的长期随访数据整理出来,用机器学习建立模型,用于预测每个患者注射对比剂的风险。患者在注射药物之前,只需要回答一些特定的问题,将这些问题的答案输入软件就能够预测风险的大小。遇到风险高的患者,医务人员就会主动地提醒,加强对患者的关注,比如做完CT增强检查 48小时后再做一个血肌酐检查等,以便早期检出潜在的肾脏损害,即时进行治疗。能够获得即时干预的病人,预后都很好。”


王霄英主任说,“CT增强检查的诊断效果非常好,在临床中大量使用,但应同时预防对比剂风险。仅凭医生的经验很难定量判断病人的危险程度,利用预测模型可以发现高危病人,这些患者就被会被更好地保护了。”

 

用真实世界的数据“喂养”不断“生长”的AI系统


“AI要在真实世界中不断生长。AI系统初始应用于临床工作时,能做的事情不多,模型可能也不完善,但只要我们把真实的工作流程和AI系统连接起来,不断地用真实数据‘喂养’这个AI系统,它就会越来越好。”谈到AI系统的培育,王霄英主任这样说。


“一个AI系统进入临床应用并不是研发过程的结束,而是AI迭代的开始。所有使用AI处理的病例,我们会持续对患者的临床过程进行随访,并将临床结局的信息添加到数据库中,形成新的训练集,不断循环迭代。在迭代过程中AI系统的性能越来越高,植入实际工作流程中给予医生的帮助就越来越大。”


王霄英主任认为:“AI系统不仅要输出一个辅助诊断信息,还应该把临床信息结合进来,辅助临床医生做出决策。比如一个肿瘤患者,除了医学影像的数据,临床科室医生还要参考患者的既往史、家族史、全身情况、家庭经济状况等信息与患者沟通后,共同做出医疗决策。我们可以把这些已知的信息集合在一起,基于算法给医生提供一个建议,这对于医生是一个很好的综合利用信息的工具。”


“我觉得把单病种的数据从头到尾连在一起是可能的,关键在于医生参与并获益。如果医生不参与,训练后的AI就难以契合医生的需求。”

 

AI系统不仅可能成为未来医生的核心“伙伴”,也有可能成为医院或科室管理的重要助手


王霄英主任讲了一个小样本实验案例,“在使用前列腺癌CAD的医生中,一类人使用CAD系统后,诊断准确率提升了,而另一类人使用CAD系统后准确率反而降低了。那么在使用CAD系统之前,就应该找出这样的人对其进行培训,甚至基于对医生的分类提供不同的CAD输出。如果使用AI对医生分类画像,慢慢AI有可能成为医疗服务体系的管理者。”


王霄英主任还对住院医师规范化培训数据进行过分析,使用结构化报告的日志文件可以分析住院医生的工作过程。“通过报告系统可以回顾分析规培住院医师书写影像报告的环节,医师对报告操作的每个动作都被记录下来。分析过程数据可得出每个住院医的工作表现、工作水平,可用于对这些住院医师的教学指导。但是利用数据对医务人员画像,应有限制,在保护隐私、善意妥善利用数据的同时,充分注意到其中的风险。” 

 

未来影像医生的职业要重新定义


伴随AI系统的发展,它不仅能够成为医生的“大脑”,也有可能成为医院甚至医疗体系的“大脑”。


王霄英主任不止一次提到,“我总是跟科室里面的年轻人说,我们不仅要懂影像,更要懂疾病、懂病人、懂技术、懂同行、懂时代。新技术的到来正在改变医疗服务体系,医生这个职业代表的价值是恒定的,但执业范围、执业方式等将会重新定义。”


“焦虑”是王霄英主任提及最多的词汇,“这次我们医学影像科几位同事来参加学习(参加2018MICS),是科里的年青医师、研究生和优秀技师。我深切地感觉到我们年青影像人的职业规划受到了很大挑战,如果现在不了解、不参与新技术的研发,未来的职业生涯会非常危险。我们必须顺应这个潮流,它不会等着任何人。我希望未来几年在北大医院医学影像科的微环境中把数据流和结构化报告的底层基础建设好,让科里的年青人有一个可以学习、利用新技术的环境,让其中的优秀者借助新技术发展的浪潮获得个人发展的机会,为影像学科的发展做出贡献。”


“这是一个重要的机遇,将来谁掌握场景、数据和工具,谁就是那个‘DOCTOR’”,王霄英主任说,“影像科医生未来的方向,既要成为某些疾病的诊断、治疗专家,成为多学科会诊的重要参与者甚至主导者;又要学习、掌握新技术,成为新技术植入临床流程的引领者。”

注:文中如果涉及企业数据,均由受访者向分析师提供并确认。
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毕元锋

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