p「PACS+AI」如何更好地解决数字化医院建设难题？( 三 )

汇医慧影“PACS+AI”的整体发展战略可以分成几个维度：
首先，从底层数据出发，瞄准医院数据繁多、价值高、利用率低等问题，从底层架构做起建设PACS+数据中台，将AI对于数据处理的能力赋能给医院，通过数据中台，医院可清晰的看到数据目前的使用、清洗标注等情况。
面向临床科室，汇医慧影研发大数据科研平台，拥有深度学习、机器学习等多种模型算法，临床医生通过科研平台针对感兴趣的研究方向，可以实现图像文本分析，生成准确的论文分析数字和模型。
面向患者端，汇医慧影提供的数字智能胶片可供患者随时调阅。
面向医生端，不受办公地点、距离的约束就能让医生用手机、平板看到原始DICOM格式的数字胶片。同时，汇医慧影的AI辅助筛查系统可帮助医生自动定位病灶信息，效率较纯粹人工诊断提升15%以上。
面向基层医院，汇医慧影推出影像云产品，链接各级医院，服务医联体/医共体、医疗集团等各类医疗机构，实现医学影像数据的互联互通，真正助力实现优质医疗资源下沉。
对于究竟是PACS+AI还是AI+PACS，曹晓均主任也有一番独到的见解。
他认为，虽然PACS厂商的研发能力比较薄弱，但目前而言PACS系统依旧是医生非常依赖的工具，而AI起到的更多是辅助作用。
从这个角度而言，AI企业短时间内还很难撼动PACS厂商的地位。不过长远来看，不排除AI厂商开发的产品也能满足医生对于PACS系统的一切功能需求。
曹晓均认为，医疗AI与业务场景的无缝结合一定是大势所趋。在他看来，最理想化的状态就是，“医生拍完冠脉造影片子后，AI就能自动把关键数字提取出来生成报告，不用医生再去测总容量。”
但他也清楚这不是一两年就能做到的，需要分步有机地结合，从局部应用扩大到全场景。对于医疗AI的未来，他有充分的信心，也有足够耐心。雷锋网雷锋网雷锋网