对于每一家研究型医院来说，构建“临床问题―实验研究―临床治疗”循环新机制，引领科研创新，加快基础医学研究成果向临床诊疗手段转化将直接决定未来医院竞争实力。近日，国家卫健委发布《关于在部分地区和单位开展卫生健康领域科技体制改革试点工作的通知》，进一步强调了要加速医疗健康领域科技创新和转化推广工作。

然而，从科研到临床转化的路太远了，靠小米加步枪，何时能到达彼岸?每一位要在这个方向努力的人，都应该掌握最先进的知识和最先进的“武器”，方可事半功倍!

科研临床转化，吉大一院是这样做的!

“作为临床医生的‘眼睛’，我希望放射科更‘明亮’。”中华医学会放射学分会影像大数据与人工智能工作委员会主任委员张惠茅说，放射科医生不能只是“搬运工”，把片子拿给医生或者患者看，放射科医生应该更加贴近临床，给医生解读影像数据，给患者解释报告的含义。张惠茅说，“我们要在14个亚专业方向寻找突破智能化诊断的落地方式，并推动这些医工结合的新方法转化落地。”

位于医疗资源重心的大型公立医院，既有丰富的病源和数据，也肩负保卫一方护佑一方百姓健康的责任。吉林大学白求恩第一医院副院长王海峰告诉HC3i，“从放射科开启医疗数据挖掘工作形成科学流程和方法论，是我们全院医疗科技转化落地的一个开始。AI将会加速这个进程，并有机会打造出更加通用的产品帮助基层医疗机构服务远端居民。”

近期，吉林大学第一医院落地首台飞利浦医学影像人工智能平台，院长华树成说，“在我院探索医研工结合与科技创新的道路上，飞利浦平台落地让医院影像科发展如虎添翼。”通过引入飞利浦ISP、ISD平台，吉林大学白求恩第一医院放射科变革迈出了重要一步。依托ISP、ISD平台，放射科能够利于采集到的数据用于科研，也能将全球最先进的科研成果转化到放射科日常工作中。

“目前我们在这两个平台上使用最多的是后处理功能，”放射科医生何刊举例说，比如：LungRADS 结节分级系统更是将标准化带入了检测结果报告，使病人前后病程的有效对照成为了可能。人性化工作流及更加智慧诊断支持工具同时也涵盖了 对低剂量 CT 扫描的支持，方便了体检病人的随访。”基于这一平台，从阅片的速度和质量都有很大提升。”

AI成为医生助手，要迈过几道坎?

AI是临床诊疗的最新武器之一，但今天的AI还不能诊断病情。再精准的肺结节筛查也只是找到肺结节，让医生自行判断给出诊断。

“在勾勒出病灶后对病灶识别、定位后，完成病灶定性，AI对于临床才是有价值的。”哈尔滨工业大学(深圳校区)马婷教授说，但实现“定性”并不容易。以脑影像的AI诊断为例：通过病灶定位，医生面对不同的病症时可以基于脑图谱找到大脑可能的发病位置;通过病灶定性，基于多模态研究将PET影像配准到生物标记物影像形成影像组学，让医生进一步了解根据组织病变情况。

影像组学，目前已在肿瘤的良恶性鉴别和分级以及预后方面的研究受到极大的关注。“但不是每一个实验室都有能力进行影像组学研究，”柏视医疗创始人陆遥说，影像组学研究需要先进的分析工具和强大的支撑平台，既要能嵌入医院的环境中，解决从数据收集到最终数据输出的整个闭环问题;又需要全面的科研工具、平台和技术，完成数据的分析和处理。

“我们实验室的核心技术在人工智能方面，但在图象分割、图象融合方面则缺少先进的技术支持。问题是，如果等上10年去做好每个部分，技术早过时了。”陆遥说，“我们需要一个有力的帮手，从工具、技术到知识都能支持我们。借助ISD、ISP平台，我们的技术可以快速以恰当的形式嵌入到医院里去。”

更多研究型医院在行动，医疗AI生态圈不断扩大

目前，国内已有天坛医院、宣武医院、北京协和医院、北大一院、华西医院等十多家三甲医院基于飞利浦星云医学影像人工智能平台开展肿瘤、神经领域医学影像研究，覆盖CT/MR/PET等多种成像模态，取得了良好的效果。此外，飞利浦的科学家还与柏视医疗开展临床合作，将鼻咽癌放疗靶区规划算法在 ISD 中实现临床流程整合。

“我们选择与中国最顶级的大型医院和临床科研创业企业合作，在ISP、ISD平台上进行联合创新开发，集和全国顶尖临床科研实力推进医学进步。”飞利浦中国研究院人工智能实验室负责人周子捷告诉HC3i，要实现这一目标单纯依靠飞利浦是不够的。

飞利浦在全球拥有四大研究院，在荷兰、北美、中国、印度，ISP、ISD平台已集成各研究院的强项，周子捷说，“飞利浦只是一个公司，我们不能把所有医疗的问题都解决。所以我们开发飞利浦星云医学影像人工智能平台，与医院、企业共同打造医疗AI生态圈，去攻克越来越多的疾病挑战。”

“飞利浦星云医学影像人工智能平台”是获得FDA和CFDA双认证的整合的智能化影像诊断和科研平台，包括“飞利浦星云三维影像后处理平台(IntelliSpace Portal，以下简称ISP)”和“飞利浦星云探索平台 (IntelliSpace Discovery，以下简称ISD)” 两个部分。

前者是主要支持临床影像诊断，涵盖放射学的多个临床领域，包括心脏病学、肿瘤学(肝、肺、乳腺、前列腺等)和神经学，内有八十多项应用。后者是业界第一个具备从人工智能模型训练到人工智能产品临床试用的医用平台，不仅可以帮助科研机构自行快速开发算法和工具，还可以调动第三方医疗科技资源，通过平台共建、联合创新，实现科研成果向临床应用的快速转化。

飞利浦医疗AI生态：推广中国医疗向前进!

人类医学发展到今天，每一个专科都积累了丰富的知识。“我们会吸取人类历史上积累的医疗知识库，运用AI这个工具进行产品化并向临床落地。”飞利浦影像研究院院长、大中华区整体解决方案中心临床科学部高级总监飞利浦周振宇说。所以，除了找出肺结节的功能外，飞利浦还提供慢阻肺、肺栓塞、肿瘤等相关疾病的辅助诊断。比如：在肺部血管评估系统中，利用全自动的分析工具帮助医生发现成人肺部的血管栓塞等。

基于AI，飞利浦跟“小伙伴”们一起开发出越来越多的诊断功能，比如：用肝脏的弹性数据就可以做肝癌智能筛查，几分钟完成鼻咽癌靶向区域勾勒...

这些功能让AI的从医之路越走越远，也让中国临床医学向前迈进。其背后，正是包括中国研究型医院、科研团体及各类支撑环节的整个飞利浦医疗AI生态。