從照明設(shè)備起家至產(chǎn)線覆蓋手機(jī)、電視、醫(yī)療保健等領(lǐng)域，飛利浦用了100年時(shí)間；但將逐漸冗雜的業(yè)務(wù)收緊，進(jìn)而針對性發(fā)展，聚焦其優(yōu)勢所在，它只用了十余年。

自2014年起，飛利浦更加聚焦健康科技領(lǐng)域。這一年，飛利浦正式進(jìn)入了6．0時(shí)代。

今日的飛利浦，已經(jīng)定位于全球五大健康醫(yī)療IT公司之一，而它的創(chuàng)新基因正驅(qū)動這艘巨輪繼續(xù)向前航行。2019年，飛利浦投入了19億歐元用于研發(fā)，在全球范圍內(nèi)擁有64，500項(xiàng)專利。在智能化轉(zhuǎn)型方向上，飛利浦部屬了25％的科學(xué)家，開展約250個(gè)以上涉及AI及大數(shù)據(jù)相關(guān)的課題研究，它已是AI健康醫(yī)療領(lǐng)域擁有專利最多的公司之一。

回首飛利浦的轉(zhuǎn)型之舉，它的每一個(gè)舉措都暗含著明確的目的。如今，2020年，正值進(jìn)入下一個(gè)十年的起點(diǎn)，聚焦與創(chuàng)新之下，飛利浦的數(shù)字化醫(yī)療戰(zhàn)略愈發(fā)清晰……

影像科需要怎樣的AI？

在飛利浦的數(shù)字化戰(zhàn)略之中，AI是非常重要的一項(xiàng)技術(shù)，但要將其巧妙地融入醫(yī)療之中，實(shí)踐起來并不簡單。

在第二屆中國醫(yī)學(xué)影像AI大會上，飛利浦大中華區(qū)醫(yī)療信息解決方案總經(jīng)理潘藝瓊對AI于醫(yī)療的作用進(jìn)行了深入淺出的定義，她認(rèn)為：“人工智能對醫(yī)療領(lǐng)域最大價(jià)值在于塑造了智能化的醫(yī)患友好生態(tài)。因此，嚴(yán)格遵循以服務(wù)醫(yī)患為主旨的產(chǎn)品設(shè)計(jì)是打造醫(yī)療AI產(chǎn)品的關(guān)鍵所在。在過去幾年里面，醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的井噴很大程度上得益于影像的數(shù)據(jù)體量龐大，放射科醫(yī)生人力資源缺乏，工作負(fù)荷重，影像科的業(yè)務(wù)量在過去十年快速增長。但是，由于各臨床科室業(yè)務(wù)流程的復(fù)雜性和多樣性，除了影像數(shù)據(jù)遵循dicom標(biāo)準(zhǔn)以外，大多數(shù)科室的臨床數(shù)據(jù)的采集和抽取沒有實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化，因此76％的人工智能產(chǎn)品都聚焦在了醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域。在這其中，很多產(chǎn)品并沒有真正發(fā)揮人工智能的價(jià)值?！?/p>

具體而言，人工智能價(jià)值的局限性來源于兩個(gè)方面，其一，AI產(chǎn)品沒有真正滿足醫(yī)生的臨床需求；其二，AI企業(yè)沒有滿足當(dāng)前環(huán)境下的院內(nèi)管理需求。

要解決上述兩個(gè)問題，“軟硬結(jié)合”將是必經(jīng)之路。從分工上看，創(chuàng)業(yè)公司需要從臨床深入，確切了解醫(yī)生需求，開發(fā)單點(diǎn)式的AI應(yīng)用級產(chǎn)品，而平臺公司則需要把這些應(yīng)用統(tǒng)籌，進(jìn)而集成于醫(yī)院信息化系統(tǒng)之中，扮演好應(yīng)用商店的作用。飛利浦在兩個(gè)領(lǐng)域均有深度介入和嚴(yán)謹(jǐn)布局。

飛利浦自主開發(fā)的星云高級影像工作站ISP服務(wù)于臨床診斷，里面包括了肝臟功能分析等多達(dá)80多個(gè)通過NMPA的臨床認(rèn)證的應(yīng)用。同時(shí)，飛利浦也在努力扮演好平臺的作用，將更多優(yōu)質(zhì)AI產(chǎn)品包容進(jìn)來。

“從今年開始，越來越多的AI企業(yè)將獲得CE、FDA、NMPA三類證等認(rèn)證，很多三甲醫(yī)院陸續(xù)部署了醫(yī)療輔診AI，或是測試自己的AI算法。這個(gè)時(shí)候，醫(yī)院面臨的問題就由‘是否部署AI’轉(zhuǎn)化為了‘如何管理AI’?！痹?020飛利浦人工智能高峰論壇上，飛利浦中國影像研究院智能解決方案主管、首席科學(xué)家周子捷博士提到了這樣一個(gè)問題。因此，飛利浦希望能將AI算法無縫集成于臨床科室，讓醫(yī)生無感地使用上真正的好AI。

2020年飛利浦推出的星云人工智能平臺（ISAI）可以解決周子捷博士提到的問題。飛利浦嘗試將不同的AI算法都部署于ISAI之上，然后將其無縫集成于RIS、PACS系統(tǒng)之中。在這個(gè)過程中，各個(gè)科室都可直接向ISAI傳輸影像文件，而ISAI將自動對影像進(jìn)行識別，并配置相應(yīng)的AI算法。譬如，如果醫(yī)生傳輸?shù)氖且粡圕T胸部影像，那么平臺將會自動為醫(yī)生推薦合適企業(yè)提供的算法，由醫(yī)生根據(jù)情況選擇其喜好的算法；同時(shí)，醫(yī)院也無需頻繁部署各種各樣的AI工作站，ISAI成為了AI的看門人與管理者。

ISAI：AI嵌入全流程，助力打造診療閉環(huán)

從更深層次的流程來看，ISAI并不僅限于為影像科提供管理服務(wù)。實(shí)際上，借助于飛利浦頂尖的CT、超聲、MR等硬件能力，該平臺打破了影像采集、重建、傳輸、分析、報(bào)告之間的界限，將各環(huán)節(jié)用智能化的方式連為一體，將人工智能算法和應(yīng)用無感融入到全流程中構(gòu)成閉環(huán)。這可以算得上是對影像科工作流程的革新，而這種革新，滿足了影像科醫(yī)生的真實(shí)需求。

AI 2．0時(shí)代，飛利浦深入臨床

如果說將2013年飛利浦切入AI這一事件算作飛利浦AI 1．0時(shí)代的開端，那么從今年開始，AI標(biāo)準(zhǔn)的制定與醫(yī)療場景的迅速拓展則推著飛利浦進(jìn)入AI 2．0時(shí)代。

這個(gè)時(shí)代下，飛利浦不再局限放射科軟件、平臺的開發(fā)，而是深入臨床全流程。心腦血管、腫瘤和危急重癥均是這一階段下飛利浦的重要突破點(diǎn)。

腫瘤是飛利浦發(fā)力的重點(diǎn)領(lǐng)域之一。依托單一部位的成像設(shè)備，飛利浦開發(fā)了眾多植入硬件的AI系統(tǒng)。

以飛利浦乳腺智能導(dǎo)航系統(tǒng)（AI Breast）為例，這一AI搭載在飛利浦Affiniti 70及EPIQ系列智能超聲診斷系統(tǒng)之上，超高清的圖像品質(zhì)，加上以人為本的智能應(yīng)用，能以直觀導(dǎo)航定位的方式為醫(yī)護(hù)人員提供強(qiáng)大的決策支持。AI Breast通過磁場感應(yīng)，單晶體線陣探頭內(nèi)置傳感器，實(shí)現(xiàn)乳腺檢查的全跟蹤、全覆蓋，高效減少漏診、誤診率。

飛利浦中國創(chuàng)新中心白向暉告訴動脈網(wǎng)：“通過AI Breast這款產(chǎn)品，超聲能夠知道目前探頭的實(shí)時(shí)位置。在掃查乳腺時(shí)，很多醫(yī)生不能確定有些地方是不是已經(jīng)完整掃描過了，而AI Breast則可以實(shí)時(shí)地向醫(yī)生顯示，哪些地方已經(jīng)掃查過了，哪些地方?jīng)]有掃查過?！?/p>

不過，改進(jìn)的地方依然存在?！拔覀兡壳安捎玫姆椒ㄈ匀灰跃矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主，側(cè)重于模式識別化，判斷腫瘤圖像的局部特征與處理肺結(jié)節(jié)影像比較相似。但在臨床之中，醫(yī)生們并不是僅僅依靠局部的圖像特征進(jìn)行判斷，還會根據(jù)病灶周邊的組織關(guān)系進(jìn)行分析?！卑紫驎煴硎?，“因此飛利浦也在嘗試注意力機(jī)制等新式算法，以幫助AI自動分析病灶和周邊組織之間的關(guān)系?！?/p>

在心臟方向，飛利浦同樣選擇了軟硬共同出擊。

2020年飛利浦發(fā)布的領(lǐng)航CT是首臺搭載人工智能技術(shù)的智慧心臟CT，可由AI輔助質(zhì)控，做到高效和標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)采集。從實(shí)際看來，該CT減少了66％的掃描定位操作，影像重建加速24％。內(nèi)置ARAD智能心臟引擎還可以做到一鍵識別異常的心率。

為什么要將創(chuàng)新落足于心臟？飛利浦考慮的因素有兩點(diǎn)，一是解決需求，二是突破技術(shù)。

“超高端CT所要解決的重要適應(yīng)癥便是在心臟掃描方面。而心臟掃描對設(shè)備的要求非常高，隨著更多心臟病患者進(jìn)入影像科，我們希望能在心臟檢查方面做出突破?！憋w利浦CT市場部周寧表示，“其次，隨著數(shù)據(jù)的增加，病人的增加，信息量也在增加的同時(shí)，而醫(yī)院的人力資源沒有出現(xiàn)本質(zhì)的增長，這里就產(chǎn)生了一個(gè)很大的供需矛盾，因此，我們也希望能解決其中的需求問題。”

從問題出發(fā)，飛利浦一方面抓緊硬件，在集成化探測器、光譜單級水冷球管、氣墊軸承的基礎(chǔ)上加入光譜控制芯片，另一方面，新的設(shè)備加入了AI的賦能。兩者結(jié)合下，該CT能夠記錄醫(yī)生每一次掃描患者的球管的壓力、曝光時(shí)間等數(shù)據(jù)，并用以輔助下一位患者的掃描。這樣的好處在于，球管的壽命將因此極大延長，而CT也將收獲更穩(wěn)定的數(shù)據(jù)信息源，進(jìn)而輔助心臟數(shù)據(jù)的解析。

飛利浦發(fā)力的最后一個(gè)部分在于危機(jī)重癥信息化解決方案，包括最新的兩款產(chǎn)品：

重癥和麻醉臨床信息管理軟件H版 （ICCA H），該軟件是一款具有臨床應(yīng)用深度的危急重癥臨床解決方案。通過結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫，它可以對離散的數(shù)據(jù)進(jìn)行賦能，植入標(biāo)準(zhǔn)化的診療邏輯，協(xié)助醫(yī)生快速評估病情與全程質(zhì)控監(jiān)測，優(yōu)化危急重癥診斷流程，為挽救重病患者的生命爭取寶貴的時(shí)間。

飛利浦云海中央信息中心企業(yè)版 （PIIC iX Enterprise） 是一款功能強(qiáng)大的院內(nèi)監(jiān)護(hù)系統(tǒng)，能夠連接1024床飛利浦監(jiān)護(hù)和其他廠家多種床旁設(shè)備，并集中顯示和進(jìn)行報(bào)警管理；可跨科室互聯(lián)互通，從而實(shí)現(xiàn)全院級別的患者數(shù)據(jù)瀏覽，不管在何時(shí)何地都能了解患者信息；一鍵轉(zhuǎn)床，轉(zhuǎn)科，患者數(shù)據(jù)跟隨患者自動遷移，可隨時(shí)瀏覽從入院到出院的完整患者數(shù)據(jù)。

但相對于其他兩個(gè)板塊，飛利浦在危急重癥的應(yīng)用還有待深入開發(fā)。未來，飛利浦將更多地應(yīng)用人工智能與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將智慧更多地應(yīng)用于病房之中。

不止于自我發(fā)展

盡管飛利浦投入了眾多精力于醫(yī)療，也做出了各種各樣有效的軟硬件產(chǎn)品，但醫(yī)療人工智能的發(fā)展需要多方共同的努力。飛利浦堅(jiān)信，醫(yī)療AI的真正落地與廣泛應(yīng)用，離不開由AI企業(yè)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)以及設(shè)備及平臺供應(yīng)商等同道的共同參與，飛利浦本著＂開放式＂創(chuàng)新的理念，與學(xué)術(shù)界、創(chuàng)新孵化期、風(fēng)險(xiǎn)投資、初創(chuàng)公司、臨床合作伙伴等協(xié)同創(chuàng)新，推動本地健康醫(yī)療數(shù)字化生態(tài)系統(tǒng)不斷發(fā)展，借力中國龐大的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)，共同為醫(yī)患賦能。

AI 2．0時(shí)代，飛利浦不僅自己做AI，也在扶持創(chuàng)新企業(yè)做AI，幫助醫(yī)生做AI，全面協(xié)同多方參與，共同推進(jìn)行業(yè)發(fā)展。在多年的努力之中，它已經(jīng)形成了一套自有的行業(yè)推進(jìn)模式。

飛利浦大中華區(qū)整體解決方案中心臨床及技術(shù)主管周振宇博士告訴動脈網(wǎng)：“飛利浦自己產(chǎn)品化的module現(xiàn)有100多例，但仍然不能覆蓋醫(yī)生們的各類需求，因此，我們也希望能夠找到某一場景下從事其中的醫(yī)療AI企業(yè)，與其合作完善我們的產(chǎn)品體系?！?/p>

“到目前為止，我們已經(jīng)看了超過1100家AI企業(yè)，與醫(yī)學(xué)影像類設(shè)備關(guān)系比較密切的企業(yè)不到300家，我們將這些企業(yè)分為放射類、放療類、介入類……最后找到的企業(yè)非常有限，因?yàn)槲覀円筮@些AI應(yīng)用必須能夠形成一定的場景，而這些場景一定要能解決現(xiàn)在的臨床痛點(diǎn)?！?/p>

專注于心血管AI的創(chuàng)業(yè)公司數(shù)坤科技是一個(gè)很好的例子，數(shù)坤可以解決CT冠脈檢查到描述再到出具結(jié)構(gòu)化報(bào)告的時(shí)間，其降低幅度高達(dá)80％，這將有效提升飛利浦的“軟硬結(jié)合”發(fā)展路徑。

而為了幫助醫(yī)生更好的使用AI進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像研究，飛利浦推出了星云探索AI平臺ISD，支持解剖學(xué)、形態(tài)學(xué)、影響組學(xué)等多數(shù)據(jù)學(xué)科綜合研究。

智能解決方案高級科學(xué)家懷曉晨告訴動脈網(wǎng)：“醫(yī)生在科研之中常常會遇到各種問題，比如傳統(tǒng)組學(xué)分析方法需要在特征提取步驟完成之后由客戶自主進(jìn)行特征篩選。特征篩選以及分類器的工作需要有一定的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，很多醫(yī)生并不是這方面的專家，所以我們預(yù)設(shè)了一系列常用的經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)模型，輔助醫(yī)生進(jìn)行影像組學(xué)的研究，極大地簡化了醫(yī)生從勾劃到最后模型預(yù)測的效率，使其可以很快完成一整套組學(xué)特征的分析。有了這樣一套系統(tǒng)，這樣一個(gè)流程，我們甚至可以幫助醫(yī)院建立優(yōu)質(zhì)的組學(xué)數(shù)據(jù)庫，幫助臨床醫(yī)生迅速迭代模型。”

寫在最后

如今正值A(chǔ)I行業(yè)的寒冬，飛利浦的責(zé)任與使命不局限于自身的發(fā)展與落地，醫(yī)學(xué)影像、心腦血管、腫瘤和危急重癥四位一體，企業(yè)、醫(yī)生雙輪推進(jìn)，飛利浦正竭盡全力推動AI朝著更好的方向發(fā)展。

在近日開展的第二屆中國醫(yī)學(xué)影像AI大會上，以劉士遠(yuǎn)教授為首的醫(yī)生團(tuán)隊(duì)也在積極推進(jìn)人工智能的發(fā)展，并在會上舉辦了放射影像數(shù)據(jù)庫建設(shè)啟動儀式。潮流之下，更多醫(yī)生已經(jīng)加入到了AI的建設(shè)之中。

回到飛利浦，這一巨頭將繼續(xù)數(shù)字化創(chuàng)新技術(shù)與臨床醫(yī)療洞察的深度融合，打造數(shù)字化及人工智能技術(shù)為驅(qū)動力的解決方案，幫助醫(yī)護(hù)在院前、院中以及院后為病患提供更精準(zhǔn)的診斷、定制化的治療，以及更高效的醫(yī)療服務(wù)，最終幫助醫(yī)療系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)價(jià)值型醫(yī)療的“四重目標(biāo)”——改善人們健康、提升患者體驗(yàn)、提升醫(yī)護(hù)人員滿意度、降低關(guān)護(hù)成本。
責(zé)編AJX