以疾病为导向的创新融合-西门子医疗要做“拓荒者”

大健康行业，科研向临床的转化，是实现价值惠及患者的重要基础。如何高效打通科研临床成果转化，加速这“最后一公里”成为各界共同努力的目标。

因此，构建产学研协同创新的生态平台，助力产学研深度融合，推动多元要素的融合创新，成为了有效的办法和手段之一。

2020年9月18日，由西门子医疗主办的影像科研高峰论坛在上海陆家嘴成功举行。

来自国内24家顶级医院的26位专家分享了精彩的主题演讲并进行了热烈的专题讨论。会议期间，西门子医疗影像诊断科研联盟正式亮相。据悉该联盟将致力于打造产学研一体的影像科研合作平台，打通精准医学和临床转化的闭环。

作为全球领先的医疗跨国企业，西门子医疗此次正式“官宣”的影像诊断科研联盟有怎样的意义，将对中国医疗产学研转化有怎样的影响？ 

就此，医趋势在现场采访到了西门子医疗大中华区影像诊断业务副总裁潘溪江先生。

以疾病为导向的全价值链是趋势

医疗以治愈人类疾病为目标，因而企业之间、学科之间，尤其企业与临床不能再“各自为政”。未来以疾病为导向的技术、产品一定是重要趋势，也是精准医疗的迫切需求。

1896年，伦琴发现X射线的第二年，西门子医疗推出了世界上第一台医用X光机。

20世纪60年代，西门子医疗工程师Ralph Soldner开发了世界上第一个“实时”超声扫描设备Vidoson。

1974年，在芝加哥北美放射学会年会上，西门子医疗展示了人类头部的第一个断层扫描图像

1975年，西门子医疗发布了第一台计算机断层扫描仪Siretom 。

2000年，全球第一台PET/CT在北美放射学年会(RSNA)推出，来自西门子医疗；

2010年，西门子医疗推出了Biograph mMR，这是全世界第一台真正意义的PET/MR。

2017年，西门子医疗的MAGNETOM Terra相继获得CE和FDA认证，这是全球首台用于临床的7T磁共振。

2017年，西门子医疗发布了其医疗影像领域的最新技术实影渲染Cinematic Rendering；成为业界第一个使用实影渲染仿生成像的医疗影像企业。

从历史我们可以看到，不断创新是西门子医疗发展的基因。

潘溪江表示，研发不仅是以市场为导向，更应该积极履行企业社会责任，努力为临床带来贡献，治愈疾病。

因而本次影像科研高峰论坛集结了众多国内一流专家，他们肩负着国家科技攻关重任，也带来了人类疾病最迫切的攻关难题。

在这场企业与专家的“智慧碰撞”里，我们看到了打破学科壁垒的产学研合作将会大大加速产品创新和解决临床难题。

跨模态，从诊断到治疗的科研联盟

秉承“启迪 融合 分享 探索”的理念，为了更好转型为以疾病为导向的价值链，西门子医疗成立了跨影像、体外诊断与临床治疗的科研联盟 - WISE（Wonder、Integrate、Share、Explore）。

科研联盟由50余位具有医学物理学、医学工程学、医学影像学背景，拥有丰富科研及临床经验的资深科学家组成，持续与中国科研合作伙伴并肩工作，专注的重点领域包括脑卒中、大脑退行性疾病、肿瘤、冠心病和AI全流程影像链等方面，主要开展贴近临床实际需求的科研合作。

9月18日，科研联盟亮相了此次影像科研高峰论坛，带来了与中国顶级医院和大学合作的以疾病为导向的最新科研成果。

▲部分科研合作成果展示

目前，科研联盟的国内重要科研合作伙伴已超过100家，其中包括众多国内顶尖医院和大学，每年的科研合作项目超过300个。

2019年携手中国科研合作伙伴在SCI期刊和国际权威的影像会议上发表了500多篇文章。

其中部分优秀科研成果已完成了临床转化，在中国多省市医院推广，推动临床规范化应用，提高医生的疾病诊断水平，使患者能更早确诊、获得精准治疗、提升诊疗效果。

作为纽带，WISE科研团队把中国科研工作、国际机构研发及西门子医疗总部的研发工作有机联结起来，并建立了多中心的合作和研究。

潘溪江向医趋势介绍，西门子医疗以一个分享者的角色建立了全球网络系统平台，全球顶尖医院通过这个平台分享他们的最新科研成果，并且这些最新成果也会通过平台应用到中国医院。除了科研，最新技术产品包括像7T磁共振这样高端的设备，也在第一时间落地了中国。

以疾病为导向靠近临床，加速科研转化

在以疾病为导向趋势下，未来业界会逐步打破CT、核磁、核医学，甚至超声、治疗的界限，真正完善整个临床路径。 

西门子医疗在影像诊断、体外诊断领域以及先进治疗业务都有所涉及，因此可以更快完善以疾病为导向诊疗一体化全价值链布局。

科研合作能够有效的弥合基础研究到临床研究的鸿沟，更能碰撞出一系列新技术的应用场景和具有临床价值的科研项目。当科研团队越来越靠近临床的时候，才能更理解客户需求，为客户提供更好的服务。

听见临床医生的声音，更会发现他们对疾病诊疗的需求不会局限于单一设备与单一领域，而是需要融合；因此对厂商来说，急需通过思维改变，更适应未来疾病为导向的新模式，逐渐从科研发展到生产、商业、服务的全价值链。

以疾病为导向“跨学科、多模态”是AI趋势

传统设备与创新技术的“碰撞”离不开人工智能的融合。中国的医学人工智能经历了大浪淘沙，正处在一个健康向上的好时代。借助超级计算机，目前数据的采集和计算能力都有大大提高，为人工智能的进一步突破奠定了良好基础。

据了解，中国医学人工智能主要着重于两个方向，一是工作流程，另一是疾病诊断。

潘溪江向医趋势介绍，西门子医疗作为全球领先的医疗设备及服务提供商，通过影像数据积累、算力精进，结合临床指引。针对这两个方向打造了：面向医疗应用的“全流程智慧影像链”平台和面向患者的“单病种智慧诊疗路径”平台。

以解决中国医院信息化改革、精准医疗以及优质医疗资源紧缺的现状。

工作流程：将AI融合到全流程创新

中国患者人数巨大而优质医生资源稀缺，高质量的智能化工作流程可以为临床解决很多难题。

在工作流程中，中国业界目前更关注图象优化、速度提升，可以减少患者的等待时间，提升整体诊疗水平。

过去的医院影像科，一台CT每天只能扫描三十个病人，因此每天只能诊断100个病人。而现在一台CT每天可以诊断400个左右的病人，医学影像设备扫描速度，图像质量、智能化程度、报告系统都有了突飞猛进的变革。

人工智能的出现，将医生从大量重复简单机械劳动中解放出来，可以将更多时间用于复杂疾病的研究诊断。

人工智能带来的全流程优化，意味着其将参与从院前筛查、院中检查、诊断，到治疗、愈后等所有环节。

但一站式量化的全流程体系在业界仍然只有少数企业可以做到。因为，

AI对于疾病诊断学习和预测模型的准确性，想达到很高程度时会有一定难度；

业界将太多目光关注在辅助诊断上；

最重要的是很多研究也证实，决定AI算法准确性的核心在源头，数据采集的规范性、数据标准的统一性、数据质量是否满足要求都至关重要。

而西门子医疗打造的“全流程智慧影像链”平台，做到了全流程创新。以精准医疗的角度，将人工智能的思想融合到影像设备的操作流程以及影像科工作的工作流程之中。为科室提供全系列的影像产品的同时，辅助操作技师和影像医生提供快速个性化和定制化的精准医疗服务。

此前提到，决定AI算法准确性的核心在源头的数据，标准的结构化数据对于AI发展至关重要。

虽然中国从事医学大数据的企业越来越多，但目前各单位的数据库质量参差不齐，标准不统一，数据的质控、标注、采集都不一样。远远落后于目前的研发、应用各方面。急需标准化、统一化、规范化。

因此，在标准结构化数据方面，西门子医疗研发的智能影像设备，从采集数据开始就保证了标准化和一致性。从源头上杜绝了“不合格数据”。例如：其推出的业内首款智能化磁共振——MAGNETOM Sempra。人工智能会将其扫描角度、成像序列按照标准要求，自动优化定位。确保排除干扰因素，每一次都保持一致。

疾病诊断：“跨学科、多模态”一站式多维度展示

我们发现，虽然目前AI产品种类越来越多，从胸部、神经、冠脉拓展到身体各个部位都有涉及。并且2020年6月开始已经实现了质的突破，至今已有三、四家企业获得NMPA三类证审批。

但是，目前研究方向仍主要集中在影像领域。避免过剩的同质化竞争而形成红海，是每个企业都需要考虑到的。相信未来实验室诊断、其他医学诊疗领域的AI研究也会有很多突破。

未来，产品功能垂直且加深，从检出、分割、量化、分类、诊断、疗效评估、治疗决策，结构化输出实现一站式多维度信息展示是必然趋势。例如冠脉产品，不仅可以图像后处理，还可以写报告、复核报告。

同时我们也看到在一站式多维度疾病AI诊疗产品领域，以及结构化报告方向，目前很少有企业能做到，然而这却是临床、患者的共同需求。

而西门子医疗推出的“单病种智慧诊疗路径”平台，可以实现以疾病为导向的跨学科多模态诊疗路径优化。

以心血管疾病为例，利用所有影像、诊断设备，包括介入、核医学、核磁、CT、超声，检验等，提供全面数据，对疾病做全方位诊断。这是其基于单病种智慧治疗路径优化的思考方式。同时得到硬件和软件的支持，包括数据的分析以及实现各科室之间数据共享。

在结构化报告方面，西门子医疗所有的系统对于不同的诊断结果，都可以采用标准结构化、数字化方式进行存储，方便后期对数据的分析、查找。

以患者为中心，医学AI产品打破细分领域壁垒，切入每个环节，形成全流程、全病种的一站式解决方案。虽然还有很长的路要走，但充满希望。

数字化医疗生态圈：是平台化发展的必然

平台化是医学AI发展的另一个必然趋势。

统一的信息化系统或者设备工作站系统，把肺结节、冠脉等各种AI产品整合到同一个平台，统一接口，可以提升工作效率，让人工智能产品互补，减少无效操作，提升临床医生、影像医生的使用获得感，但这需要各方通力配合。

潘溪江表示，目前医学AI主要集中在单一病种的辅助诊断，各企业都有自己专注擅长的方向，便于进行深耕精细研究，然后汇总起来，就是我们想实现的“数字化医疗生态圈”。

从2019年开始，西门子医疗就在发力打造自下而上的“数字化医疗生态圈”，发挥全产业链的协同效应。

作为全球领先的医学设备企业，除了对传统医疗设备的技术创新，其在AI领域也有着长久的积累。

从1990年将AI技术应用在设备成像，目前已申请机器学习相关专利和应用600余项，其中利用深度学习的应用100余项，已经转化出40+AI辅助产品。

AI科技企业可以在其平台上借助大量结构化优质数据共同研究，形成良性“生态圈”。

潘溪江表示，希望发挥跨国医疗设备企业本身的优势为更多AI科技企业赋能，为医学AI更好的创新及在临床落地做出贡献。

一花独放不是春，万紫千红春满园。医疗技术的发展离不开从业者乐于分享、互相帮助，政、产、学、研、用的交叉融合创新。

期待未来更多科研成果更快应用临床，以疾病为导向全流程、全病种的一站式的AI解决方案早日惠及每一个医生和患者。