医众：让影像数据传输变得像即时通讯一样简单

　　不少人都有过医院拍片的经验，检查结束后，我们通常会拿着一袋胶片回家。但实际上有多少人能看得懂胶片的内容？由于胶片的信息量有限，也无法支持专业操作，所以如果是疑难重症患者，即使保存了这张胶片，去另一家医院时也经常派不上用场。解决方式有两个：

　　1.在新医院重新检查一次；

　　2.到初次检查的医院索取影像数据光盘。

　　但不管选择哪一种方式，都非常繁琐麻烦，甚至由于历史信息缺失导致误诊漏诊。

　　随着云服务的技术发展，一个针对医学影像的SaaS服务“医众”应运而生。

　　医众提供的服务可以这样理解：在不牺牲专业性的前提下，让影像数据在不同医院、不同医生，以及医患间的传输变得像即时通讯一样简单。

　　PACS的不足

　　目前，医院应用于影像科室的主要系统简称PACS，主要功能就是将检查时拍摄的各种医学影像存储起来，并在需要的时候进行调用。

　　现在很多医院都在搭建用于影像存储的IaaS服务，然而如果要对服务进行延伸，上升到应用层（SaaS）的对接其实才是关键，才能以面向医院为起点，给医生和患者都带来服务的增值。

　　与此同时，人们对医院的PACS也存在着误区，认为大医院的IT系统更稳定，但实际并不然。医众CEO马国峰对记者表示，其实医院的PACS并不稳定，效率也不理想，而医院越大，处理的信息越多，这方面的问题越明显。根据马国峰的介绍，主要存在以下的几个问题：

　　1. 投入和产出不成比例。传统PACS架构硬件投入高，运维成本高，实现多点跨院的数据互通成本投入成指数增长；

　　2. 不具数据挖掘能力。PACS系统主要负责的还是数据的存储和传输，无法支持数据挖掘，历史数据的价值没有得到有效利用；

　　3. 数据传输速度受限。目前医院使用的pacs系统对数据的处理方式导致即便在万兆级的局域网带宽环境下，数据的传输和调阅速度及稳定性都不够理想；

　　4. 跨院共享困难。面对分级诊疗等越来越刚需的跨院协作需求，原为院内业务而设计的PACS系统在国内 较差的网络环境下无法有效支持多医院的信息共享。“医众不是一套PACS系统，主要目的也并非是在院内业务流程中得到应用，而是提供影像数据互通共享的低成本、高稳定性的解决方案，这是传统PACS根本无法支持的。”

　　解决方案

　　医学影像具有数据量大、文件碎、兼容性差等特点，所以要想提高文件的传输效率，就要在影像文件的结构化处理、存储及计算方式等多个维度进行技术上的革新。

　　目前多数影像SaaS产品只能实现转码后jpg、png等有损图像的调阅，而且只能对关键帧进行访问，这样的操作自然是不足以满足诊断要求的。医众对影像文件的无损压缩编解码技术，平均能节约2/3至3/4的存储空间，而对数据进行分布式架构处理的做法，则能充分降低服务器的压力，这样一来也能实现传输效率的提升。

　　移动端界面

　　“图像的智能诊断首先需要做的，不是图形算法，而是针对具体的疾病建立结构化的知识库，在大量的数据基础上不断验证。”影像数据存管及传输应用，加上诊断报告的结构化标准化处理，马国峰认为只有这两个基础具备后，才能提升智能诊断研发效率和准确率，而这正是医众为医院提供SaaS服务的长远努力方向。

　　“给医院提供SaaS服务，首先就是一个数据积累的最好方式，经过医院的授权可以共同进行研发，发挥历史数据的价值。目前我们是国内独创影像诊断报告智能语义分析技术的公司，可以将大量历史非结构报告进行结构化处理，可以为影像智能诊断算法研发打造基础。”

　　用户的医学影像是病历的一部分，属于患者的个人隐私，针对这一点马国峰表示，数据从医院传出前在本地就做了结构化处理，将隐私标识提取脱密，另外对文件进行编码加密。“隐私泄露最大的可能是人为疏忽导致的，医众对技术疏忽导致侵犯隐私的可能性已经做了多重处理。”

　　医众PC端界面

　　除了PC端外，医生还能在移动端甚至直接用微信打开影像资料（前提当然是要得到患者授权），支持语音识别录入并在移动PC端实时同步，还能实现专业图像的微信转发。

　　在微信公众号里就能调阅原始影像

　　然而医生诊断医学影像的方式主要还是以pc及专业灰阶屏为主，很少听说医生日常办公还会专门在手机上，用一个App来看片子。做SaaS可以理解，但医众为何还会尝试在移动端上发力呢？马国峰告诉记者 ，对于医众而言，移动端主要还是满足移动场景的需求，例如急诊，移动阅片关键时刻可以挽救生命，医众用户就曾经给过类似的反馈。

　　“对图像的后处理操作虽然在移动端可以实现，但功能和灵活性就好比美图秀秀和photoshop的区别，能够支持的应用场景是不一样的。医众的产品是完美支持跨终端同步的，不同的场景需求都可以得到满足。”

　　说起盈利方式，马国峰表示，目前医众主要还是通过医院向用户提供数据获取服务，本质上还是云存储收费，并不会提供定制服务。 虽然主要客户集中在医院，但医众最终的付费方比较多元，包括患者以及与医院合作的第三方厂商。目前，医众已经和20余家医院建立了合作。

　　医学影像检查在诊断过程正发挥着越来越重要的作用。预计在2016年，公立医院诊断收入将突破2600亿元，而仅仅是影像检查收入一项，就占将近一半的份额，且保持着两位数的增长速度。供应商层面，影像耗材的市场规模也高达数百亿元。 “医学影像+SaaS”的模式可以让更多医院享受到分级诊疗政策的便利，为医院运营降低成本，而医众作为国内的先行者，在结构化数据处理及语义分析上已经有了不少积累，相信在人工智能影像诊断上可以有更多的尝试。

 

 

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