不少人都有過醫(yī)院拍片的經驗，檢查結束后，我們通常會拿著一袋膠片回家。但實際上有多少人能看得懂膠片的內容？由于膠片的信息量有限，也無法支持專業(yè)操作，所以如果是疑難重癥患者，即使保存了這張膠片，去另一家醫(yī)院時也經常派不上用場。解決方式有兩個：

　　1.在新醫(yī)院重新檢查一次；

　　2.到初次檢查的醫(yī)院索取影像數(shù)據光盤。

　　但不管選擇哪一種方式，都非常繁瑣麻煩，甚至由于歷史信息缺失導致誤診漏診。

　　隨著云服務的技術發(fā)展，一個針對醫(yī)學影像的SaaS服務“醫(yī)眾”應運而生。

　　醫(yī)眾提供的服務可以這樣理解：在不犧牲專業(yè)性的前提下，讓影像數(shù)據在不同醫(yī)院、不同醫(yī)生，以及醫(yī)患間的傳輸變得像即時通訊一樣簡單。

　　PACS的不足

　　目前，醫(yī)院應用于影像科室的主要系統(tǒng)簡稱PACS，主要功能就是將檢查時拍攝的各種醫(yī)學影像存儲起來，并在需要的時候進行調用。

　　現(xiàn)在很多醫(yī)院都在搭建用于影像存儲的IaaS服務，然而如果要對服務進行延伸，上升到應用層（SaaS）的對接其實才是關鍵，才能以面向醫(yī)院為起點，給醫(yī)生和患者都帶來服務的增值。

　　與此同時，人們對醫(yī)院的PACS也存在著誤區(qū)，認為大醫(yī)院的IT系統(tǒng)更穩(wěn)定，但實際并不然。醫(yī)眾CEO馬國峰表示，其實醫(yī)院的PACS并不穩(wěn)定，效率也不理想，而醫(yī)院越大，處理的信息越多，這方面的問題越明顯。根據馬國峰的介紹，主要存在以下的幾個問題：

　　1.投入和產出不成比例。傳統(tǒng)PACS架構硬件投入高，運維成本高，實現(xiàn)多點跨院的數(shù)據互通成本投入成指數(shù)增長；

　　2.不具數(shù)據挖掘能力。PACS系統(tǒng)主要負責的還是數(shù)據的存儲和傳輸，無法支持數(shù)據挖掘，歷史數(shù)據的價值沒有得到有效利用；

　　3.數(shù)據傳輸速度受限。目前醫(yī)院使用的pacs系統(tǒng)對數(shù)據的處理方式導致即便在萬兆級的局域網帶寬環(huán)境下，數(shù)據的傳輸和調閱速度及穩(wěn)定性都不夠理想；

　　4. 跨院共享困難。面對分級診療等越來越剛需的跨院協(xié)作需求，原為院內業(yè)務而設計的PACS系統(tǒng)在國內較差的網絡環(huán)境下無法有效支持多醫(yī)院的信息共享。“醫(yī)眾不是一套PACS系統(tǒng)，主要目的也并非是在院內業(yè)務流程中得到應用，而是提供影像數(shù)據互通共享的低成本、高穩(wěn)定性的解決方案，這是傳統(tǒng)PACS根本無法支持的。”

　　解決方案

　　醫(yī)學影像具有數(shù)據量大、文件碎、兼容性差等特點，所以要想提高文件的傳輸效率，就要在影像文件的結構化處理、存儲及計算方式等多個維度進行技術上的革新。

　　目前多數(shù)影像SaaS產品只能實現(xiàn)轉碼后jpg、png等有損圖像的調閱，而且只能對關鍵幀進行訪問，這樣的操作自然是不足以滿足診斷要求的。醫(yī)眾對影像文件的無損壓縮編解碼技術，平均能節(jié)約2/3至3/4的存儲空間，而對數(shù)據進行分布式架構處理的做法，則能充分降低服務器的壓力，這樣一來也能實現(xiàn)傳輸效率的提升。

　　移動端界面

　　“圖像的智能診斷首先需要做的，不是圖形算法，而是針對具體的疾病建立結構化的知識庫，在大量的數(shù)據基礎上不斷驗證。”影像數(shù)據存管及傳輸應用，加上診斷報告的結構化標準化處理，馬國峰認為只有這兩個基礎具備后，才能提升智能診斷研發(fā)效率和準確率，而這正是醫(yī)眾為醫(yī)院提供SaaS服務的長遠努力方向。

　　“給醫(yī)院提供SaaS服務，首先就是一個數(shù)據積累的最好方式，經過醫(yī)院的授權可以共同進行研發(fā)，發(fā)揮歷史數(shù)據的價值。目前我們是國內獨創(chuàng)影像診斷報告智能語義分析技術的公司，可以將大量歷史非結構報告進行結構化處理，可以為影像智能診斷算法研發(fā)打造基礎。”

　　用戶的醫(yī)學影像是病歷的一部分，屬于患者的個人隱私，針對這一點馬國峰表示，數(shù)據從醫(yī)院傳出前在本地就做了結構化處理，將隱私標識提取脫密，另外對文件進行編碼加密。“隱私泄露最大的可能是人為疏忽導致的，醫(yī)眾對技術疏忽導致侵犯隱私的可能性已經做了多重處理。”

　　醫(yī)眾PC端界面

　　除了PC端外，醫(yī)生還能在移動端甚至直接用微信打開影像資料（前提當然是要得到患者授權），支持語音識別錄入并在移動PC端實時同步，還能實現(xiàn)專業(yè)圖像的微信轉發(fā)。

　　在微信公眾號里就能調閱原始影像

　　然而醫(yī)生診斷醫(yī)學影像的方式主要還是以pc及專業(yè)灰階屏為主，很少聽說醫(yī)生日常辦公還會專門在手機上，用一個App來看片子。做SaaS可以理解，但醫(yī)眾為何還會嘗試在移動端上發(fā)力呢？馬國峰表示，對于醫(yī)眾而言，移動端主要還是滿足移動場景的需求，例如急診，移動閱片關鍵時刻可以挽救生命，醫(yī)眾用戶就曾經給過類似的反饋。

　　“對圖像的后處理操作雖然在移動端可以實現(xiàn)，但功能和靈活性就好比美圖秀秀和photoshop的區(qū)別，能夠支持的應用場景是不一樣的。醫(yī)眾的產品是完美支持跨終端同步的，不同的場景需求都可以得到滿足。”

　　說起盈利方式，馬國峰表示，目前醫(yī)眾主要還是通過醫(yī)院向用戶提供數(shù)據獲取服務，本質上還是云存儲收費，并不會提供定制服務。雖然主要客戶集中在醫(yī)院，但醫(yī)眾最終的付費方比較多元，包括患者以及與醫(yī)院合作的第三方廠商。目前，醫(yī)眾已經和20余家醫(yī)院建立了合作。

　　醫(yī)學影像檢查在診斷過程正發(fā)揮著越來越重要的作用。預計在2016年，公立醫(yī)院診斷收入將突破2600億元，而僅僅是影像檢查收入一項，就占將近一半的份額，且保持著兩位數(shù)的增長速度。供應商層面，影像耗材的市場規(guī)模也高達數(shù)百億元。 “醫(yī)學影像+SaaS”的模式可以讓更多醫(yī)院享受到分級診療政策的便利，為醫(yī)院運營降低成本，而醫(yī)眾作為國內的先行者，在結構化數(shù)據處理及語義分析上已經有了不少積累，相信在人工智能影像診斷上可以有更多的嘗試。