1.2 医学影像，天生具备互联网与AI的基因

应用计算机与互联网云技术，通过线上线下的生态布局，提升传统医疗影像诊断的质量与效率，将“孤岛”服务变为共享服务，将稀缺资源变为共享资源，这是我们过去10年唯一专注的事业。

——翼展医疗集团CEO 倪梦

“望而知之谓之神，闻而知之谓之圣，问而知之谓之工，切脉而知之谓之巧。”东汉时期的医书《难经》，最早记载了望、闻、问、切四法，并将“望”位列首位，代表那一时代最先进的诊疗方法。跨越18个世纪，从内窥镜、X射线到超声技术，医者观察患者体内状况的方式在不断迭代更新。在70%的临床诊断运用医学影像的今天，随着技术的渗透及政策的创新鼓励，以第三方医学影像中心、互联网医学影像平台、区域影像医联体、人工智能辅助医学为代表的新生力量陆续登上了行业的舞台。如图1—2—3所示，行业已逐渐培育并形成了初具规模的产业生态。

供需缺口巨大，促进传统模式升级

2018年，国内医疗机构总收入达4.4万亿元，按检查费占比10%，医学影像占比1/3~1/2测算，影像存量市场规模为1500亿~2200亿元。国家卫健委发布的《2018年我国卫生健康事业发展统计公报》中的数据显示，全国医疗卫生机构总诊疗人次达83.1亿，居民平均就诊6.0次，高于美国人均就诊次数。但影像检查转化率却仅为20%，相比美国50%的转化率，有巨大的提升空间。而我国老龄化趋势日益加剧，到2021年，中国60岁以上人群将突破2.55亿，现有的医疗服务能力将面临巨大压力。供给端呈现的趋势同样堪忧，中国医学影像数据的年增长率约为30%，而影像医生数量的增长率仅为4.1%——医学影像的供需增长率存在近1:10的巨大差距。

除此之外，医疗资源配置不均也是普遍存在的问题，在医学影像行业，这点尤其突出。当前，大型三甲医院影像科已处于超负荷运转状态。各地三级医院的医学影像需求与供给也已基本饱和。根据宁波大学医学院附属医院的统计，该院影像科医生平均每天需要完成80~100份CT，或60~80份磁共振，或120~150个超声部位的影像诊断。即使每份报告只用七八分钟，也需要10个小时才能完成这些工作。而各医院基层影像科整体服务能力与之相比尚存巨大差距。尽管近年来国家对基层医疗机构投入了巨大的建设资金，DR（数字成像技术）等影像设备的配置已下沉到基层医疗卫生机构，但我国有70%的基层医疗机构仅有影像技师，没有具备诊断能力的影像医生，这是短时间内难以改变的状况。

为改善这一问题，2015年3月，国务院办公厅正式印发《全国医疗卫生服务体系规划纲要（2015—2020年）》，明确提出建立区域医学影像中心，推动建立“基层医疗卫生机构检查、医院诊断”的服务模式，提高基层医学影像服务能力。第三方机构的进入、互联网与AI的应用，顺势成为解决医疗资源稀缺、实现域数据资源互联互通、促进医疗资源合理配置的新热点。

公立医院是医学影像产业链核心

医学影像产业链包括医学影像设备及耗材、影像信息化系统、医疗机构、第三方影像中心、远程影像服务、AI医学影像辅助、影像医生及医生集团、支付方等环节。医疗行业最终的服务对象都是患者，医疗机构把持着患者流量，处于中心地位，其中公立医院的流量优势最为明显，是绝对的核心。我国医疗的主要支付方是医保，而实现医保覆盖的主要是公立医院和基层医疗卫生机构，因此，支付方的加持进一步强化了公立医院在产业链中的核心地位。

上游医学影像设备及耗材供应商的基本格局已定，由“GPS”（GE、Philips、Siemens）领衔。通过影像市场数据可以发现，中国80%的CT的市场、90%的超声波仪器市场、90%的磁共振设备市场均被国外品牌占据，其中“GPS”占了70%左右。近几年，我国从“中国制造2025”到每年的“深化医药卫生体制改革重点工作任务”，持续强调“医疗行业优先使用国产设备”，医学影像设备国产化存在一定发展空间，而当下在产业链上，创新空间更多地集中在中游的影像诊断环节，如第三方影像中心、远程影像服务、AI医学影像辅助等。

第三方独立医学影像中心诞生

2016年，当时的国家卫生和计划生育委员会（以下简称卫计委） 出台了《医学影像诊断中心基本标准（试行）》与《医学影像诊断中心管理规范（试行）》等一系列相关政策。2017年，当时的国家卫计委正式发文，增加检验、影像、康复、护理、血透、消毒、体检等10类独立设置的医疗机构。至此，第三方独立医学影像中心作为一种新的模式登上了医学影像服务舞台，并驶入了发展的快车道。

在美国，第三方独立医学影像中心这种形式已经发展了超过30年的时间。根据Frost & Sullivan披露的数据，2009—2015年，美国医学影像诊断市场从46.6亿美元扩张到了87.1亿美元，几近翻倍。其中60%的市场贡献来自医疗机构，其余40%来自第三方独立影像中心。

2008年以前，美国第三方影像企业以及所属独立影像中心的数量不断攀升，此后虽然中心数量仍然稳步增加，但企业数量却在不断减少。可见，随着行业集中度的提升，第三方独立影像中心的规模化壁垒已逐渐形成，连锁化成为发展趋势。2015年美国前20家连锁第三方独立影像机构的影像中心数量合计为935家，占全部第三方独立影像中心的近40%。

而在我国，第三方独立医学影像中心起步较晚，随着市场需求和政策的推动，从2016年下半年开始，大量资本涌入独立医学影像中心建设，大量产业公司开始跨界入局。根据Hsmap（火石创造）的不完全统计，截至2018年年中，我国在建或建成的独立医学影像中心有71个，经各级主管部门批准建设的独立影像中心有20余个。同时，该领域也存在较高的准入门槛。由于相关政策的强制要求，中心建设之初面临大量硬件设备及人员投入需求，总投资从1000万元到3亿元不等。图1—2—3所示为翼展医学影像诊断中心的实景。

模式方面，因国内患者流量基本在公立医院，医学影像市场目前仍由大型医疗机构主导。短期内第三方独立医学影像中心获取患者源主要有两种思路：一种是做高端体检、二次诊断等，满足高端医疗需求，由患者自付或者商保支付；另一种是与医院合作，承接三甲医院溢出的患者流量，为三甲医院提供影像诊断服务，商业模式与第三方检验类似，由医院付费。其中第二种方式符合与医学影像产业链的核心——与公立医院深度绑定发展的思路，更容易实现规模化增长。

医学影像与互联网天生契合

新入局者的出现为推动行业互联网转型带来了充足动力，而极度依赖线下的医疗服务行为，能否真正与互联网实现“互联”呢？医学影像是综合多学科成果在医疗上的应用，近百年来众多物理学家因其在成像方面的成就而被授予诺贝尔生理学或医学奖。由此，基于物理、工程、机械、计算机技术而诞生的医学影像，注定具备高度的标准化和延展性，完全具备与互联网结合的基础。

另外，医学影像诊断无须接触患者，可以脱离物理空间限制。基层医疗机构的设备采集信息，通过网络传输将诊断业务汇集于一处，通过大数据和人工智能辅助诊断提升准确率，并通过网络分发给相应专家进行诊断或线上会诊。这一过程已不再是构想，早在2013年，我国首个互联网医学影像诊断平台“翼展云影”正式问世，当年就已通过互联网为全国万余位患者提供了诊断服务。时至今日，其每天服务患者的数量已相当于大型三甲医院日门诊量的30倍。

翼展云影医学影像诊断平台最大的优势在于其背后的生态体系：提供不限量的医学影像云存储，并建有全国最大的互联网影像医生集团作为诊断支撑。同时，该平台具备强拓展性，支持不同类型的PACS（影像归档和通信系统）对接，基于HTML 5网页开发，通过浏览器即可登录应用，大幅降低了使用限制。对于当今社会关心的用户隐私问题，该平台也提供了技术保障，影像数据全程通过SSL通道加密技术传输，图像信息去身份识别上传云端，进行多重备份管理。图1—2—3所示为上述基于区块链技术的“互联网+医学影像”云赋能平台功能示意。

AI是医学影像的强大助力

医疗差错是医疗领域患者发病和死亡的主要原因之一，同时也大大增加了医疗成本。在美国，每年发生的医疗差错有44000~400000例，其甚至被认为是第三大死亡原因。每年不必要的医疗支出损失估计为170亿~290亿美元。医学影像医生每年需判读数百万份的检查，因此也会产生大量的诊断错误。在针对放射科医生医疗事故的诉讼中，大约有75%的诉讼与诊断差错有关。1959年，放射科医生首次意识到诊断错误发生率高，显示胸片为阳性诊断结果的错误率为32%。如果纳入阴性报告共同分析，平均每日错误率为3%~4%。随后的研究表明，尽管经过了半个多世纪的干预，放射诊断错误率仍居高不下。

AI的介入则会大幅提升医学影像诊断的准确度。从阅片方式来讲，AI先进行初步筛查，提示并标记可疑区域，最终由医生进行确认，这样便大幅减少了医生遗漏或出错的概率，并明显缩短了阅片时间。在精准性上，目前的AI技术可以实现对图像中每个像素点进行研判。与此同时，医疗诊断摆脱了人类知识遗忘、主观意识影响、难以传承等问题。

AI医学影像未来的发展方向，是AI与医师开展充分合作，而非彻底将其取代。2016年哈佛大学就开发出一套深度神经网络，其能够以高达92.5％的准确率区分癌细胞与正常组织细胞，而对照组的病理学家则以96.6％的准确率击败了计算机。但如果将深度神经网络预测结果与病理学家的诊断意见相结合，得出的准确率则提升到了惊人的99.5％。

构建区域影像医联体

从2016年到2019年，AI医学影像经历了从行业升温、备受追捧到回归商业化落地检验的起伏之旅。行业参与者在竞争与共同推动市场发展的氛围中，完成了初步的技术验证、产品打磨和市场教育，但还需面对最大的拦路虎——商业化落地。

目前行业内体现出两种落地方式，一种是作为医疗器械销售给医院，另一种是以医疗服务分成的方式收费。其中，服务费分成需要AI医学影像产品实现大规模普及，并且能下沉到基层医疗市场。在政府主导下，构建区域影像医联体可以实现这一落地基础。影像医联体的构建可以打破医院之间的“信息孤岛”“应用孤岛”和“资源孤岛”现象，实现区域各级医疗机构的影像数据共享，充分发挥龙头医院的学科带头能力与作用，提升区域影像的诊断能力。

医联体解决方案通常以卫健委为主导，建立区域医学影像平台，打通转诊影像数据共享的通道。首先，依托医学影像大数据的采集、云存储、云计算、云共享，通过集中阅片的方式为基层社区医疗服务中心、医疗机构提供远程诊断、高级会诊等服务，实现优质医疗资源下沉；其次，建立区域影像数据信息库，实现影像数据的联合存储管理，满足转诊影像数据共享需求，减少患者重复拍片的情况，保障患者连续性就医。此外，对区域内医疗机构的医学影像工作开展质量控制与监督、人员培训、业务指导、技术管理，建立更加健全的区域医学影像质量控制和监督体系。

以2018年李克强总理现场考察的宁夏影像医联体为例，宁夏首家远程影像诊断中心于2017年8月在银川市第一人民医院建立。整个中心面积达300平方米，拥有十余台国际先进、国内一流的影像设备，科室设备及固定资产近亿元。该医联体分为三级结构，以银川市第一人民医院为中心，向上连接北京三甲医院，向下辐射宁夏回族自治区内外各级基层医院。

远程影像诊断中心的诊断流程为，首先利用互联网将各级基层医疗机构（社区、乡镇、县、市级医院、民营医院）的放射影像数据上传至云端诊断平台，然后银川市第一人民医院的影像专家根据云端的基层影像数据，远程出具诊断报告，提供高品质诊疗意见，并由影像医生集团的专家提供实时在线支持。该项服务不仅可以实现24小时、365天不间断支持，整个流程在网络环境稳定的情况下，更将每个DR（数字影像）报告的诊断时间保证在30分钟以内，每个CT（电子计算机断层扫描）、MRI（核磁共振成像）报告的诊断时间在60分钟以内，如图1—2—3所示。诊断类型已包含DR、CT、MRI，并逐渐拓展到超声和内镜。宁夏影像医联体成立一年内，已接入宁夏及内蒙古阿拉善等地医疗机构62家，完成诊断量4万余例，日均诊断量为200~300例，单日最高诊断量达1400例。

《财政部 医保局关于下达2019年医疗服务与保障能力提升补助资金预算的通知》于2019年4月正式下发，政府投入27亿元，探索利用“互联网+”来提升基层诊断能力。相信以云平台、AI为代表的互联网+医疗的春天已经到来。

2019年年底，翼展云影已正式获批我国第一张互联网线上影像中心经营许可证，这标志着医学影像中心的互联网医院时代正式启幕。通过过往和未来对行业的理解及对技术的积累，结合计算机与网络应用，在医学影像行业的一个点上实现一些突破，这就是以翼展云影为代表的行业人不断坚持与努力的价值。 AGTcSz9QcwJp24/o7F4Gl6zf0qBf0xQqFGEooZd4dAzDooQgknzolDj27VTLV0O2