Zi 字媒體

專題往期文章- 受訪人 -詹松華上海市中西醫結合學會影像學專業委員會主任委員上海市放射學會放射學專業委員會副主任委員上海中醫藥大學附屬曙光醫院放射科主任您如何看待醫學影像服務的發展變化，該如何理解目前醫學影像服務所處的階段？詹松華醫學影像的發展與技術是絕對有關係的，不管從臨床角度來看，還是從技術發展來看，醫學影像的發展是非常快速的。從歷史的長遠角度來看，醫學影像最初是為患者發現病變、定性病變而服務，這兩個主要的功能，隨著時間的推移和人們對健康的關注和投入，發現的病變越來越早期，定性越來越難，這就促使醫學影像技術不斷發展，推動醫學影像診斷能力的提升。但是在不斷的發展過程中產生了一種「唯技術論」，認為技術或機器能夠解決所有問題，以至於有人認為放射科醫師不需要了。早期的影像診斷醫師，是需要跟患者打交道的，需要看門診的，臨床放射學是以前的定義——與臨床緊密結合的，放射科的醫生都是從臨床選拔出來的優秀醫生，他們對臨床病情的了解和接觸都是非常好的，後來逐漸脫離臨床，進入幕後，在電腦前解決問題。隨著技術的發展，這種幕後工作的可能性越來越大。上世紀七八十年代，美國的放射醫生很「值錢」，就是因為那時候的美國放射科醫師，基本都是上午讀片和書寫診斷報告，下午做穿刺、引流、血管介入等等動手操作等等的事情。現在很多人自以為在台後解決問題，對患者的臨床情況重視程度越來越減少，導致很多放射科醫生不看手術記錄，沒有臨床背景，只有影像專業技術。影像專業的專科或大學部畢業生，其實只能做設備的操作獲得良好的圖像資料而已。但是就目前而言，影像科醫生還是需要超越影像——放射科不能只看影像，要為臨床診斷過程中提供幫助，而不是單獨地通過看片子來提供影像上的異常表現或初步的診斷。放射科更要走向服務、服務臨床，包括與患者的接觸、檢查，讓整個影像回到臨床放射學的初衷，螺旋上升的不斷變化的過程，現在放射科醫生很能認識到自己的局限性。從這個角度來看，影像醫學要逐漸變成臨床醫學的學科的階段，影像科醫生的臨床知識綜合要求越來越高，技術的發展不能代替對臨床的需求。「智能醫療，影像先行」這種說法，您怎樣看？詹松華影像本身的屬性是數字化影像，在一定程度上可以通過計算機綜合分析、人工智慧技術來整合，影像學有先天基礎，全球範圍內的DICOM標準的統一格式，使醫學影像可以互通，這是技術上的優勢。現在影像醫學人才需求量太大，影像科醫生來不及培養，三甲醫院也很缺影像科醫生，因為醫生培養很慢。醫學影像設備和技術發展太快，影像檢查涉及面廣，知識面要求廣，知識更新快，所以放射科醫生很難做。需求量在增大，但是願意做的人不多。所謂輔助科室，尤其是影像科、病理科，非常缺，現在所有醫療都存在這個問題，腦力勞動者不太值錢。面對大量的需求，人工智慧集中處理、診斷的價值顯得非常誘人，在有需求、有基礎、有技術、有動力的情況下，人工智慧和影像的結合是必然的。在未來幾年的「人工智慧+醫學」領域，醫學影像是一個值得大量投入的地方。您認為醫學影像服務行業目前存著哪些發展難題，人工智慧這一技術的加持是否有利於解決這一問題？詹松華除了需求大、人才少以外，最大的難題是政策難題——影像在醫院是輔助科室，輔助科室的定位很尷尬，最明顯的一點就是影像科醫師的腦力勞動價值被嚴重低估，因此很多優秀畢業生不願意選擇這一科室，留不住優秀醫生，又體現不了技術人才的價值，因此人才成為整個行業發展的瓶頸。現在所謂的「人工智慧+醫學影像」依舊只能解決一些很基礎的問題，但是也能夠在我們看得到的範圍內提升醫院整體服務能力。但是促進人工智慧走進臨床，讓醫生留更多的時間給患者，減輕簡單勞動的負擔，還是要依賴有效的政策推動。您對人工智慧+醫學影像帶來的服務是否有擔憂和顧慮？詹松華沒有。作為醫生，關鍵在「用」，人工智慧的醫療判斷是否符合臨床實際。現在有些放射科醫師擔心人工智慧的應用會導致其失業，但是我認為起碼在醫院裡面不會出現這種情況——任何一種服務和技術的落腳點都在患者身上，醫療是一個非常依賴於醫生的服務行業。每個行業都有自己的特點，醫療是一個服務型行業，對人工智慧的運用也離不開「服務」的本性。比如達芬奇機器人，醫生也是將其作為一種工具、設備來運用的，不能代替人。人工智慧提供的畢竟只是一個可能性的百分比範圍，無法完全替代醫生的經驗與知識，把患者完全交給機器，是不對的。AlphaGo能下圍棋打敗人類，是因為圍棋再有千變萬化，也是有量的，而患者病情是「無限量」的，所以我認可人工智慧給臨床醫生帶來的幫助，但患者依舊是非常需要醫生的，醫療服務是一種人文關懷，一種情感交流，是機器代替不了的。 醫生可以利用人工智慧來做更多基礎性工作，把時間留給患者。現在醫學走進一個怪圈——很多人在想方設法逃脫與患者的交流，喜歡依賴於機器答案，實際上對患者的正確診斷，很多時候依賴於醫生本身與患者的溝通和接觸。您認為「人工智慧+醫學影像」服務的推廣在醫院最難的是什麼？詹松華作為臨床醫生，其實我們早已接觸過現在所謂的「人工智慧+醫學影像」類似服務，只不過此前是小範圍的應用，大多附加於硬體，發展缺乏氛圍——最主要的還是政策（收費）問題無法解決，加之整個醫療行業的服務價值在過去很長一段時間內是被低估的，醫院對類似附加於硬體的軟體接受力並不強，因此「人工智慧+醫學影像」這一細分領域的進步此前更多地依賴於社會力量。END©以上文章來源e醫療原創文章，轉載請註明來源。