和不少人印象中的飛利浦不同，這家總部位于荷蘭,，銷售和服務(wù)遍布世界100多個國家的公司早已不再是一個產(chǎn)品包羅萬象的傳統(tǒng)商業(yè)巨頭,，而是正在逐步轉(zhuǎn)型成為一家致力于在健康方面提供解決方案的科技公司。

　　眾所周知，早在1920年飛利浦的產(chǎn)品就已進入中國市場,，它不光給萬千家庭帶去照明,、家電、醫(yī)療,、電子通訊等產(chǎn)品設(shè)備，還將技術(shù)和設(shè)計融入到了日常生活的解決方案中,。2016年,，在新的業(yè)務(wù)格局下,，飛利浦更是把目光聚焦在了健康科技和照明領(lǐng)域,，充分把握個人健康與專業(yè)醫(yī)療融合的趨勢。前不久,，這家公司又宣布了“AI健康醫(yī)療”戰(zhàn)略,。那么,，是什么動因使得這家跨國企業(yè)，要一頭扎進這個新興賽道呢,？

　　飛利浦大中國區(qū)CEO何國偉告訴動點科技,，“我們五年前就做出了一個決定,，拿出每年銷售額的10％ ——17億歐元投入研發(fā)，其中又有六成的投資用于軟件層面的開發(fā),。公司內(nèi)部,，每四名科學(xué)家中就有一位是從事與 AI 大數(shù)據(jù)相關(guān)課題研究的，相關(guān)科研總?cè)藬?shù)差不多在 250 人以上,?！?/p>

　　“AI＋醫(yī)學(xué)影像”為何成了熱門

　　在中國,，醫(yī)學(xué)影像的數(shù)據(jù)正以30％的年增長率逐年上升,，而影像科醫(yī)生的數(shù)量,、工作經(jīng)驗和效率,，完全不足以應(yīng)對這樣的增長趨勢,。目前醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)大部分仍然依賴人工分析，最明顯的缺陷就是不精準(zhǔn),。根據(jù)飛利浦 2018 年“中國健康觀”調(diào)查：中國的專業(yè)醫(yī)護人員數(shù)量緊缺，而且優(yōu)質(zhì)資源分布不均,，“首次精準(zhǔn)診療”成為影響重大疾病診療效率和效果的瓶頸,，造成手術(shù)治療的致貧率超過50％,。計算機視覺領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)方法日漸成熟,，為實現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像的自動分析,、輔助醫(yī)生實現(xiàn)智能化精準(zhǔn)診療提供了新的契機,。因此，“AI＋醫(yī)學(xué)影像”成為當(dāng)前 AI 醫(yī)療最熱門的分支,。

　　而依托飛利浦設(shè)備供應(yīng)商的角色在全球與四千多家頂級醫(yī)院和科研機構(gòu)的合作,，將人工智能技術(shù)嵌入設(shè)備,，從客戶的實際臨床需求出發(fā),，就成為了它開發(fā)一系列 AI 驅(qū)動的智能化工具最好的“孵化器”,。飛利浦研究院的專家還向我們披露了這些實驗數(shù)據(jù),。

　　在和中山醫(yī)院的科研題目中，放射科醫(yī)生在報告中都是手寫,，但要醫(yī)生回頭再去用肉眼識別關(guān)鍵信息就很花費時間,。如果換成用 AI 來獲取放射科報告到手術(shù)報告,，并可以進行縱向比較和時間線排列，讓醫(yī)生在接診時候能夠一目了然做到事半功倍,。最后的科研統(tǒng)計得出：參與實驗的醫(yī)生們節(jié)約將近 50 小時,。其中醫(yī)生需要用肉眼獲取臨床患者的時間降低了 85％,，從患者病例完整信息中抽取關(guān)鍵重點的效率平均增長了 50％ 的效果,。這不是一個個案——還有一個通過 15 年 7 萬多的 ICU 病人數(shù)據(jù)庫建立的風(fēng)險模型甚至可以預(yù)判到重癥病人 3 小時后出現(xiàn)的器官病變。飛利浦通過自家的無人監(jiān)護設(shè)備的采樣分析能提前一個月預(yù)測到家中老人跌倒的概率,，從而提醒家人預(yù)防,。

　　這一點并非夸大 AI 或是數(shù)據(jù)預(yù)測的效果。蘋果手表此前就傳出過數(shù)次告知用戶心臟跳動有風(fēng)險須速速就醫(yī),，從而挽救一條生命這樣的真實新聞,。

　　作為一家歷史悠久的專業(yè)醫(yī)療公司,，產(chǎn)品覆蓋廣泛的臨床路徑,，其診斷影像產(chǎn)品本身就是生成和收集醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的設(shè)備，具體到個案——它和 8 家三甲醫(yī)院形成實驗聯(lián)盟,，推進了一項 PercuNav 融合介入導(dǎo)航技術(shù),，擁有強大智能的融合對位方式——解剖智能對位,，采用血管對位法和肝表面對位法,，在 15－30 秒內(nèi)快速完成多種影像資料的融合,，并且準(zhǔn)確度高,。除此之外,， US Only 方式讓臨床醫(yī)生的操作體驗超出預(yù)期,。EPIQ 上的 PercuNav 技術(shù)可以幫助醫(yī)生在肝臟、肺臟,、淺表,、肌骨等多方面開展超聲介入手術(shù)及術(shù)前術(shù)后對比,；

　　另外一項 Ingenia CX 光速智能磁共振也是飛利浦的“實驗標(biāo)本” ，其具備 80／200 的 Alpha 智能梯度,，革命性的全身壓縮感知成像 CS SENSE，可大幅度提升全身 30 多種臨床與科研序列的掃描速度以及掃描的流通量,。光速智能磁共振與 ISD2．0 人工智能平臺無縫結(jié)合，在神經(jīng),、腫瘤、心臟,、影像組學(xué)領(lǐng)域支持臨床科研，并加速創(chuàng)新轉(zhuǎn)化,。

　　這個云不尋常：共建 AI 健康醫(yī)療共享平臺

　　除了臨床設(shè)備，飛利浦還積極布局行業(yè)生態(tài)系統(tǒng)——“HealthSuite Insights” ,，其匯集了飛利浦和其他公司的人工智能資產(chǎn)，可以通過授權(quán)許可的方式共享使用,，提供給數(shù)據(jù)科學(xué)家,、軟件開發(fā)者、臨床醫(yī)生和醫(yī)療服務(wù)機構(gòu)等各種共享的工具和技術(shù),，并有助于節(jié)省開發(fā)和部署醫(yī)療人工智能方案需要耗費的時間、資源和成本,。而它落地中國的項目也有一個非常本土化的名字：神飛云,。

　　“神飛云與神州醫(yī)療共創(chuàng)的平臺就是我們在中國踐行戰(zhàn)略的重要成果之一。搭載‘神飛云’,，‘飛利浦星云系統(tǒng)’實現(xiàn)了付費機制靈活的‘云平臺’服務(wù)模式,，借助遠程手段，讓基層醫(yī)院也能為普羅大眾提供基于‘精準(zhǔn)診療’的優(yōu)質(zhì)健康醫(yī)療服務(wù),，從而助力醫(yī)聯(lián)體建設(shè),，推動實現(xiàn)中國社會優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的均質(zhì)化,?！焙螄鴤ソ榻B道,。

　　“飛利浦星云三維影像數(shù)據(jù)中心”是一個智能化臨床影像診斷平,，能實現(xiàn)不同品牌,、不同種類影像設(shè)備的圖像處理,，提供多模態(tài)影像的高級可視化后處理,，幫助放射科醫(yī)生和臨床醫(yī)生更好地識別病灶,，監(jiān)測,、診斷和跟進疾病治療,。其涵蓋放射學(xué)的多個臨床領(lǐng)域,，包括心臟病學(xué)、腫瘤學(xué)（肝,、肺,、乳腺、前列腺等）,、神經(jīng)學(xué),、急診,、骨科,、齒科等，內(nèi)有七十多項臨床應(yīng)用模塊,，通過基于臨床指南的高級 3D 影像后處理技術(shù)，更清晰地呈現(xiàn)身體組織結(jié)構(gòu),，幫助臨床醫(yī)生基于影像,，做出快速、精準(zhǔn)的臨床診斷決策,，并規(guī)劃個體化治療方案,。

　　此外，通過“星云平臺”還可以搭建跨科室,、跨院區(qū),、跨地域的遠程醫(yī)學(xué)影像中心，優(yōu)化臨床流程,，實現(xiàn)跨科室影像資源共享,，實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源均質(zhì)化,，促進分級診療,。如此說來 AI 大健康的宏圖自然是前景大好,，但挑戰(zhàn)也同樣不小——醫(yī)學(xué)畢竟是一門注重實踐,、依賴循證、關(guān)系到生命質(zhì)量的嚴(yán)肅科學(xué),。如何將豐富的影像大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具有現(xiàn)實指導(dǎo)意義的落地方案是下一個飛利浦要面對的課題。

　　嚴(yán)肅科學(xué)是創(chuàng)新力的最后一關(guān)

　　前面提到了,，中國雖然擁有數(shù)量龐大的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù),，然而整個行業(yè)仍處于傳統(tǒng)膠片向電子數(shù)據(jù)過渡的階段，大量影像資料尚未數(shù)字化,，且醫(yī)院之間的數(shù)據(jù)共享和互通程度較低，獲取大規(guī)模的數(shù)據(jù)是一大瓶頸,。只有與臨床經(jīng)驗豐富的專家和醫(yī)生合作,，才能訓(xùn)練出“聰明的人工智能”。因此,，AI 醫(yī)學(xué)影像從數(shù)據(jù)來源、建模,、訓(xùn)練到結(jié)果的評判都需要科學(xué)的評估標(biāo)準(zhǔn)和體系,。幾十年來，飛利浦一直在這幾方面都嚴(yán)格遵循臨床指南和醫(yī)學(xué)路徑,，并基于科學(xué)評估標(biāo)準(zhǔn)和體系,，反復(fù)嚴(yán)格驗證,，確保為臨床提供安全可靠的解決方案,。

　　當(dāng)然,，由于中國的醫(yī)療體制內(nèi)由于大量的壁壘，造成了醫(yī)療數(shù)據(jù)存在著大量的非系統(tǒng),，非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),。如何通過健康醫(yī)療機器學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)來打通，如何通過科研結(jié)合實際的醫(yī)療場景來獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及進一步落地,？這背后還需要有關(guān)行業(yè)和公司一起來迎接關(guān)于接受商業(yè)模式的創(chuàng)新，跨學(xué)科復(fù)合型人才的考核,，嚴(yán)格的臨床驗證等這個健康醫(yī)療行業(yè)前所未有的挑戰(zhàn)！