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影像上“云”全国提速,如何助力健康医疗数据化

锤子财富2024-12-09 00:52:270
针对医疗影像领域的痛点,从2015年起,安徽,江苏,重庆,四川等地陆续开始省级影像云平台建设。

国家医保局出台“云影像”价格新规,标志着我国医疗“云影像”时代的开始。不久的将来,“无胶片”的影像学检查也会像电子发票、电子客票一样,成为人们求医问药过程中习以为常的存在。

近日,国家医保局在价格项目立项指南中,将“数字影像处理、上传与云存储”纳入放射检查的价格构成,并明确提出医疗机构无法做到检查影像云存储的,就需要减收一定费用,通过价格杠杆促进医疗机构补齐云影像服务供给短板,推动医疗影像上“云”快速普及。

目前,安徽,江苏,重庆,四川等省份已经运行省级影像云平台,一些省市的影像云平台也在建设中。业内人士认为,“云影像”价格新规在支付端有了明确的指引,给了业界稳定的预期,下一步,影像上“云”将在全国范围内进一步提速。

接受第一财经采访的专家表示,医疗影像上“云”的快速普及,不仅会促进医疗机构检查结果共享互认,实现个人健康信息的连续贯通,还可为医疗机构、临床医生诊疗、AI辅助诊疗、云存储、商保公司等进行赋能,推动医疗健康领域新质生产力的融合共进。

推动检查结果共享互认和精准医疗

影像学检查是疾病诊断不可缺少的手段,但也是“检查多、检查贵、检查重复”的重灾区。影像胶片存在携带不方便、保存不方便、转诊不方便且成本较高,浪费也比较严重的问题。

在国家医保局公众号评论区中,有一位北京网友说,每次带患了肺肿瘤的亲人去医院都要拎一袋子四五十张、十多斤重的胶片,每到一家医院还要再拍一次,希望对这种“拍了又拍”的机制进行审查,减少医院的重复检查。

也有很多网友建议尽快建立全国大医院联网的影像共享云平台。“只要输入医保卡码后,在北京做的CT,上海医生也能在电脑上查看云影像,不用再重新做。”一位北京网友说。

国家医保局发布的云影像新规也是对民众这些诉求的回应。

针对医疗影像领域的痛点,从2015年起,安徽,江苏,重庆,四川等地陆续开始省级影像云平台建设。截至目前,安徽省1971家医疗机构接入安徽省影像云平台,公立医疗机构接入率100%,存储影像数据超1亿例,日均新增影像超10万例,实现了“一次检查、全省通用、终生可查”。

科大讯飞集团副总裁鹿晓亮表示,居民可以在手机移动端上随时调阅数字影像资料,医生也可以在自己的工作站上调阅某市某县的片子。数字影像比传统实体胶片更清晰,医生通过调阅患者历史检查记录,方便病变的前后对比,有助于制定更加合理的治疗方案。

对于患者来说,影像云可减轻重复检查费用,减少排队等待时间,减小副作用损伤,方便患者随时快速准确全面地查阅个人从小到大不同年龄段的所有健康体检、检查数据等变化情况,这也将有利于个人健康管理行业的发展。

北京中医药大学卫生健康法治研究与创新转化中心主任邓勇对第一财经表示,影像云能够助力医疗决策更科学,支持精准医疗。

”影像云平台汇总了大量影像检查大数据,医生在诊断时可查阅患者不同时期、不同医院的影像数据,更全面了解病情,提高诊断准确性。通过分析大量影像数据与临床治疗结果的关联,为患者制定个性化治疗方案,如肿瘤治疗中依据影像数据确定最佳手术方案、放疗剂量等。”邓勇说。

大数据赋能公共健康和AI诊疗

影像云平台每天运行着海量数据。中国电子投资控股有限公司数字健康事业部总经理李骊表示,以江苏为例,每天医疗机构要向将要上传35t~40t的数据,上传之后还需要大量的人工智能去解析每一组数据背后的信息,将报告和数据对码匹配,生成唯一的检查项目标准码。

影像云平台将分散在医疗机构的海量的、高质量的影像数据汇聚起来后,除了用于对个人疾病和健康的诊断管理,还可以通过大数据对一个地区的群体健康以及疾病谱系进行分析和研究。

比如,对同家族、同区域内的人群的健康相关数据进行归集分析,能反映出原本看似不相关、却存在着内在关联性的疾病,包括对癌症、罕见病、基因病、遗传病、家族病、区域性流行病等准确诊断。

中国政法大学商学院副教授高秋明对第一财经表示,影像云平台的大数据可以改善对疾病本身的认知。比如一种癌症的演进状况、各阶段表现,是需要追踪的。根据一两个患者的经历总结出来的不一定准,但根据大量甚至全部患者经历总结出来的就可靠多了。大数据能改善对疾病本身的认识,通过地区对比之后,还能得到地区或者特殊人群在这个疾病上的特征。

对于医疗企业来说,大数据有助于医药企业更加深入探索疾病发病机理、成因机制等,从而研究发现新的对症治疗策略和诊疗技术,缩短创新药品研发周期。

邓勇认为,从数据赋能的角度来看,影像数据上云能够推动医药学的研究与创新,科研人员可在云影像平台快速获取大量影像数据,无须逐个医院收集,提高数据收集效率,加快科研项目进度,促进医学科研发展。同时,借助大数据分析技术,挖掘影像数据中隐藏的疾病规律、风险因素等,为医学研究提供新方向和思路,推动医学理论和技术创新。

具备数量大、一致性好等特点的影像数据,为医疗健康行业算法及人工智能训练提供大规模、高质量数据集,有助于提供更加优质高效全面AI辅助诊断医疗服务。

李骊称,“云影像”收费新规还将为包括数据存储(备份)、数据安全、数据治理、信创软件、云端阅片、网络传输、智能算力在内的技术服务机构带来巨大发展空间。

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