联影智能联席 CEO 周翔：AI推动医疗向一体化、全流程、大融合变革

图为联影智能联席 CEO 周翔。新华网发（受访者供图）

“人工智能将推动医疗行业向一体化、全流程、大融合变革”。日前，2023世界人工智能大会健康高峰论坛在上海举办。联影智能联席CEO周翔接受媒体专访时表示，人工智能将加快医疗领域的资源整合优化。以联影智能为例，公司已经可以用AI技术赋能诊疗一体化全流程，探索重大疾病一体化精准诊疗新技术、新场景、新模式，携手联影集团共同打造跨科室、多模态、数智化的诊疗新方案。

新华网：现在火热的通用大模型可以运用在医疗领域吗？

周翔：通用语言大模型的话题现在确实备受关注。不过医疗领域不同于其他垂直领域，目前通用的语言大模型可能还不能完全满足医疗场景的精准需求。我认为主要原因有三：

首先，医疗行业的专业性与严肃性毋庸置疑，医疗场景对问题的容错率低，这对语言大模型提出了更高的要求，即AI需要基于医疗专业语料给出更专业、更精准的医疗建议；其次，目前医疗数据中有超过90%的数据来自于医学影像，这也意味着一个切实有效的、能作复杂决策的医疗人工智能大模型，需要融合医学影像、文本，甚至语音或是视频等多模态信息以赋能各种医疗场景。最后，考虑到现阶段医院实际的部署环境和数据安全性要求，“大模型”不能无限“大”，院内应用的可及性是必须考虑的一环。

基于上述原因，联影智能提出了“uAI+ 医用通才大模型”规划，其中包括医疗影像大模型、医疗文本大模型与医疗混合模态大模型三大核心模型，以聚焦诊疗全链路智能驱动。

新华网：如何提升人工智能的诊断准确性，让更多医生信赖这一技术？

周翔：进一步提升AI诊断的可信度，我认为还需要加强产学研医协同创新。现在人工智能产业发展态势迅猛，相关支持政策也已上升至国家高度，我相信接下来的医疗AI行业能够得到更好的发展。

事实上，AI阅片软件目前在各级医疗机构中都可以发挥效用。

针对三甲医院，由于三甲医院门诊量巨大，AI阅片软件能够很好地起到增质提效的作用，减轻医生的工作压力。就例如我们与天津医院放射科合作，基于医院数据共同训练完成了一款 DR 下肢力线智能分析系统。此前需要耗时15分钟手动测量的下肢力线，在AI的介入下被提速至5秒钟。AI的加入后，此前被压抑的下肢力线测量需求因此激增了 2-3 倍，即使在业务增量如此巨大的情况下，通过 AI 系统，科室也能应对自如。

而针对乡镇卫生院、社区卫生服务中心等基层医疗机构，AI作为优质软性医疗资源下沉，能够很好地起到补足医疗能力的作用。就以我们的卒中系列 AI 产品为例，湖北省枝江市引进了联影的一体化卒中诊疗方案，其中就包括把我们的卒中产品深入部署到基层医疗机构去，让6个乡镇均具备基本的缺血性脑卒中的诊疗能力。截至目前，已挽救了超过30起突发病例，很大程度上减轻了患者病痛和由此带来的各种风险。

新华网：在AI医疗领域，联影智能有哪些新的突破？

周翔：在大模型方面，我们已与复旦大学附属中山医院共同携手开发“多模态、多病种、全病程智医诊疗大模型”。在患者入院阶段，该模型可基于医生与患者的沟通对话、体格检查及病史等信息，辅助生成医疗级结构化入院记录，智能推荐术前检查，并作出鉴别诊断建议及手术计划初稿；在术中通过多模态信息整合完成手术记录稿；在患者出院阶段，可以起草出院记录及术后随访计划。

而现在的大模型思路跟联影智能一直坚持的“全栈全谱”策略是一致的。我认为在一定程度上，我们的“全栈全谱”策略对医疗AI行业发展具备一定的推动作用。前期，大部分行业伙伴，包括国外的一些明星医疗AI公司往往会聚焦单点、单应用展开研究。但是联影智能一直认为，如果要为临床工作带来全面的AI革新，要有产业化和持续性的成功，就不能选择只从单个病种去突破，而是从全栈全谱角度将AI方法组合起来，从扫描前、扫描中、扫描后全流程来研究和开发医学影像AI。

我们通过产学医融合创新的方式，进行全栈（也就是贯穿成像、筛查、随访、诊断、治疗的疾病诊疗工作流）和全谱（覆盖X-ray、CT、MR、PET、PET-CT 等多模态）的医学影像 AI 研究，开发了通用的中间件技术模块。这些通用模块像魔方组件一样，经过不同的排列组合，快速高效地形成不同的产品与解决方案，为临床工作带来实际价值。同时，在MaaS（模型即服务）的新形势下，全栈全谱的布局也为下阶段医疗影像大模型AI的发展提供了其必须的数据、标注、场景理解、和专家与医院资源等一系列先决条件。我们也开创了赋能设备，赋能科研，赋能质控等新方向，并实现了产业化。