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在醫(yī)改大政策風向標的背后，是資本逐鹿試水，商業(yè)試錯。互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療成為構(gòu)建新時代下智慧醫(yī)療的生態(tài)圈。但是，醫(yī)療信息化就等于真正的智慧醫(yī)療嗎?或者說只是智慧醫(yī)療的基礎(chǔ)?若論更加務(wù)實的智慧醫(yī)療則是在信息化基礎(chǔ)上的幫助診療，本文主要論述了FPGA+深度學習技術(shù)如何助力智慧醫(yī)療落地。

醫(yī)療信息化≠真正智慧醫(yī)療

“十三五”強調(diào)要促進健康中國的建設(shè)，其中智慧醫(yī)療被提上日程，智慧醫(yī)療成為深化醫(yī)改、推進健康中國建設(shè)的重要技術(shù)手段。智慧醫(yī)療在百度的解釋是通過打造健康檔案區(qū)域醫(yī)療信息平臺，利用最先進的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實現(xiàn)患者與醫(yī)務(wù)人員、醫(yī)療機構(gòu)、醫(yī)療設(shè)備之間的互動，逐步達到信息化。作為建設(shè)智慧城市的一部分，智慧醫(yī)療對緩解看病難這一社會問題具有積極的推動作用，但是，如果把智慧醫(yī)療僅僅定義為醫(yī)療信息化，未免有些狹隘。

不可置否，目前醫(yī)療產(chǎn)業(yè)面臨的大醫(yī)院人滿為患，社區(qū)醫(yī)院無人問津，病人就診手續(xù)繁瑣、看病難等等問題，都是由于醫(yī)療信息不暢，醫(yī)療資源兩極化等原因?qū)е碌?。近年來，醫(yī)療改革在醫(yī)療信息化的浪潮中取得了巨大成就，可以使患者用較短的等療時間、支付基本的醫(yī)療費用，就可以享受安全、便利、優(yōu)質(zhì)的診療服務(wù)。比如目前部分醫(yī)院支持在線預(yù)約專家、微信掛號及在線支付等功能，以及未來電子病歷及健康檔案的落地，可以減少了病人的等診時間及削減看病成本，但這并不是智慧醫(yī)療的全部。

幫助診療也是智慧醫(yī)療的重要部分。杭州健培科技有限公司CEO程國華表示，目前國內(nèi)智慧醫(yī)療看到的只是醫(yī)療信息化這一基礎(chǔ)層面。針對一個醫(yī)院的信息化，軟件工程師基本可以全部搞定，但是真正做到智慧醫(yī)療，僅僅做醫(yī)療信息化是遠遠不夠的，智慧醫(yī)療最重要的是洞察大量非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)背后的價值，以幫助醫(yī)生在最短的時間內(nèi)做出最精確的診斷。

在幫助診療方面，目前國內(nèi)僅局限于不到10%的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的利用，而對于大量的非結(jié)構(gòu)化醫(yī)學影像數(shù)據(jù)缺乏認知分析。由海歸博士團隊聯(lián)手成立的杭州健培科技有限公司，從2014年開始與國內(nèi)外著名的研究機構(gòu)和高等院校展開合作，致力于醫(yī)學影像大數(shù)據(jù)分析技術(shù)(MIBA)的研發(fā)及應(yīng)用，并通過深度學習技術(shù)，建立人工智能診斷系統(tǒng)，幫助醫(yī)生診斷各種疾病，推動我國醫(yī)療創(chuàng)新領(lǐng)域理念從“方便診療”走向“幫助診療”，以此改變我國醫(yī)療衛(wèi)生資源分配不平衡、看病難、看病貴等問題。

深度學習技術(shù)與疾病診斷

當下“互聯(lián)網(wǎng)+”推動了醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)爆炸，據(jù)權(quán)威調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，醫(yī)療行業(yè)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占整個數(shù)據(jù)量的90%左右，醫(yī)療行業(yè)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要包括醫(yī)療PACS系統(tǒng)產(chǎn)生的醫(yī)學影像，比如DR，CR，MRI等，如果能夠深挖這些海量影像數(shù)據(jù)背后的價值，將對精準醫(yī)療研究、個體化治療、疾病治療與療效評價、重大疾病的風險評估等具有重要的意義。目前，通過深度學習技術(shù)，可以解讀醫(yī)療影像數(shù)據(jù)，這在國外已經(jīng)有不少落地性案例，比如，今年倫敦帝國理工大學就宣布運用深度學習技術(shù)為基礎(chǔ)的腦部影像圖像分析工具，以協(xié)助醫(yī)生診斷大腦出現(xiàn)的損傷情況。但目前國內(nèi)在醫(yī)學圖像分析領(lǐng)域的應(yīng)用案例還是一片空白。

對此，健培科技在國內(nèi)率先利用自主研發(fā)的“兩朵云”產(chǎn)品進入醫(yī)療影像分析領(lǐng)域，即駐地云和診斷云。駐地云能有效的對醫(yī)院的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)整合和優(yōu)化配置，進而為診斷云提供了數(shù)據(jù)倉庫。而診斷云側(cè)重于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析和挖掘，將影像數(shù)據(jù)的重要臨床實用價值發(fā)揮出來。比如長久困擾放射科的肺癌早期和乳腺癌早期篩查誤診率居高不下的問題，通過計算機智能診斷的精確性，能夠極大的降低人為閱片的誤診率，通過計算機的高性能和不間斷運行，也能有效減輕放射科醫(yī)生的工作負荷，從而改善整個放射科的工作效率和質(zhì)量，最終提升患者就醫(yī)體驗。