首先,需要抛出一个问题:商汤要做的医疗AI是什么?
在过去的几年间,国内外涌现出数百家AI医疗企业,它们绝大多数致力于辅助诊断方面的工作。而扎堆影像科、肺结节,让医疗AI这条赛道显得非常拥挤。
辅助诊断的工作当然都非常重要,对医生和患者都有帮助。但这些仍是医院复杂场景下的冰山一角,很多临床科室的需求没有得到足够的重视和帮助。
临床科室的医生的痛点可能更为宽泛:放射科医生看片子,最关心的是病变的位置、大小以及形态等基于影像的分析。而临床医生直接同病人打交道,除了诊断之外,也会负责治疗、康复等一系列的问题。
相比于聚焦影像科,张少霆认为,AI还可以被赋能到更多痛点还未被满足的临床科室,发挥出更多的价值。
围绕这个思路,商汤的医疗团队走出了一条“赋能全院临床”的差异化道路。
张少霆表示,
数据安全性、操作直观性、便捷性等等是临床工作中的主要痛点。
值得留意的是,他把“数据安全”放到第一个产品特性里进行讲解。这是为什么?
数据安不安全,首先需要知道数据在哪儿。医院的医疗数据往往存在信息科,临床科室要使用和分析数据,例如进行临床治疗规划和实施时,有两个办法:第一个办法,是开通数据接口,把原始数据传输到临床科室甚至第三方,在临床医生的电脑上进行分析。第二个办法就是通过“刻光盘”的物理方式对数据进行拷贝。
但无论哪种方式,都可能会出现数据外流、管理混乱的问题。
张少霆判断,未来医疗的数据量和开放性越来越高,数据安全一定会提到更高的优先级。
“医疗数据的安全是第一要务。监管层面的不及时,很容易让一些产品的‘尝试’游走在灰色区域。”
所以,商汤花了大力气,重新从底层架构搭起,结果医院管理者对这样的思路也很认可。
除了数据安全,临床医生所使用工具所存在的痛点是不直观和不便捷,例如医学影像通常是一系列二维的图像叠加在一起,影像诊断通常可对二维图像进行逐层检查。但是临床医生制定手术计划时,更希望对三维影像数据进行操作,例如将器官进行三维的分割与重建,进行手术模拟、假体设计等一系列的复杂操作。
这个过程耗时耗力,可能需要几个小时才能完成。
业内有厂商提供三维数据后处理工具。但目前市面上现有的三维数据后处理工具以单机版软件或单科室工作站为主,医院没有办法为每个科室甚至每位医生都去购买这样的工作站。
上述的问题,是所有临床科室面临的通用性难题。