評論員文章

醫療衛生資源配置不平衡和就診病人流向不合理是世界兩大醫療難題，為應對這一矛盾，日本分級診療經過長期探索，已發展成為一套非常成熟的系統。在日本，社區醫院、大學醫院和專科醫院各司其職，有著非常明確的職能劃分。

日本也同樣面臨著放射科醫生不足的問題，日本居民人口達1.27億，放射科醫生只有不到5000人。在這樣的背景下，推想科技正式踏入日本分級診療體系，開啟海外臨床應用階段。

日本知名放射學雜志《RAD FAN》對推想科技AI產品及應用成果進行專訪。

CVIC在心臟專科領域上具備先進的設備、技術及優質的醫生資源，但很多病人除了檢查心臟類的病癥外，也有肺部檢查的需求，然而精通心臟問題的專家無法分出更多的精力研究肺部診斷，因此肺部的報告往往出來的非常慢，一個病人的從肺部畫像發出到收到報告需要花費大約4-7天的時間。與之相對的是，心臟報告在拍片次日就可以生成。在日本放射科醫生極其緊缺的背景之下，CVIC開始尋找通過技術手段解決問題的方法。社長古澤良知先生從2015年就開始接觸各個公司的AI產品，他認為人工智能是可以緩解放射科醫生不足的局面。在接觸了大量本土及海外AI公司之后，古澤良知先生遲遲沒有發現一個可以運用在臨床上的成熟產品，大部分都還在實驗階段。而能在臨床中可實現魯棒性、無縫對接等技術的AI產品更少之又少，但幸運的是推想科技極大滿足了CVIC的臨床需求，也為成熟的人工智能影像產品進入日本市場提供了機會。

導入推想科技的InferRead CT lung輔助篩查系統之后，CVIC的醫生們不再需要從本來就已經非常繁重的心臟病診斷中專門抽出大量的時間來分析肺部CT影像了。肺部影像中的可疑病灶能被AI自動標記出來，醫生只需在心臟檢查的間隙進行肺部影像的檢查，不再需要耗費整塊的時間。此外，InferRead CT lung自帶的自動化結構報告生成功能，能夠自動生成詳細的結構報告，大大節省了醫生撰寫報告的時間，肺部報告書的生成時間由之前的4~7天縮短為2~3天。更重要的是，當醫生判斷出患者病情較為嚴重、需要轉給負責肺癌治療的醫院時，CVIC能夠在AI的幫助下定位疑似結節的位置等詳細信息，幫助對方醫院快速摸清情況，從而使得醫院之間的配合更加流暢，提升了整個分級診療流程的效率。

今年2月 理事長寺島正浩教授正在使用推想產品

在分級診療的情況下，各種不同醫院的側重點肯定會大為不同，這也意味著相當一部分醫院都不再是全能選手。然而人體的復雜導致醫生很難做到僅僅是“頭痛醫頭，腳痛醫腳”，它需要不同層級醫院之間的配合。在醫生資源非常緊缺的情況下，AI毫無疑問會起到一個潤滑劑的作用，輔助醫生完成非本職核心卻又至關重要的工作，從而在保持分級診療優勢的前提下，弱化分級診療體系的一些缺點。

日本成熟的分級診療值得我們學習和借鑒，尤其是應對分級診療體系缺陷的相關經驗。推想科技深入日本、美國、歐洲等發達地區，就是希望在最成熟的醫療市場里磨練自己，使得自己能夠經得住成熟市場最嚴苛的評審和考驗，只有這樣的產品，才能夠在快速發展和不斷進步的中國醫療市場立足，才能和中國醫生共同進步。