一場圍繞醫生"眼睛"的5000億市場爭奪戰

2025-05-03 | 來源: 虎嗅APP | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

已有研究顯示，深度學習技術可以通過CT圖像生成高保真的合成PET圖像（正電子發射斷層成像），後者是一種更加昂貴的、對技術和人員要求更高，且需要注射放射性示蹤劑的檢查設備。

如果可以用CT代替PET，費用可以從幾千元降到百元級甚至更低；PET/CT疊加AI ，檢查用時可從10分鍾縮短至3分鍾，示蹤劑劑量減少近70%。

這也讓更多基層醫院有了“上桌”的機會。

就是醫療影像互認這一點，醫療衛生主管部門推動了不下20年。其中主要的原因就是基層很多醫療設備、人員技術能力不過關。“一旦患者屏氣沒有做好，掃描時忘了把口袋裡的鑰匙拿出來，都會造成偽影。”聯影醫療CT事業部產品總監蔣睿心表示，這都會影響圖像質量和診斷質量。

這種影像報告如果拿到三甲醫院，只能是重新拍了。這也就造成了輾轉在北上廣多家大醫院的患者和家屬們，不得不拎著越來越多的影像片子奔走，勞神費力還浪費錢。

現在加載了“天眼”的CT設備不再需要人來擺正患者，AI重建算法，也可以在更低劑量下獲得更清晰的圖像，並且減少偽影。

檢查互認的情況明顯好轉了。據王梅雲介紹，她所在區域，地市級影像檢查檢驗互認率已經達到80%以上。

這些解決了患者就醫的痛點，無疑也提高了醫院的競爭力。從醫院的角度看，在今天的市場環境下，更高的效率和更好的診療水平，也意味著更多生存和發展的機會。在一些競爭激烈的領域，不用AI的醫生會不會被取代還不好說，不用AI的醫院肯定是危險了。從這個意義上講，AI+醫療既是醫院們樂於擁抱的，也是不得不擁抱的。

而AI在臨床的大范圍應用，也會加速醫療模式的重構。

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來自：視覺中國

“我們的教育必須是面向未來的。”上海健康醫學院院長、上海市分子影像學重點實驗室主任黃鋼公開直言。這就需要精准把握醫療發展的趨勢。

黃鋼以未來核醫學（醫療影像分支）發展為例指明了三個趨勢，診療一體化，也就是“所見即所治”，是其中一項。他指出，影像不只是診斷的手段，更是治療本身。比如在腫瘤治療中，示蹤劑與治療核素結合，就可以直接實現從分子影像到治療的閉環。

此外，在影像精度達到分子水平的趨勢下，腫瘤的靶向治療，乃至整個疾病治療的邏輯都會發生改變。“診斷平穩提升，治療會異軍突起。”黃鋼說。

在當下的靶向治療中，即便是驅動基因陽性的患者，也可能出現用藥無效的情況，以現在的診斷能力，只能是患者服藥後才能知道是否有效。即便用藥有效的患者，也可能會很快耐藥。當影像檢查達到分子水平，就可以在服藥前判斷藥物是否會起效，一旦出現耐藥，也可重新設計藥物，以延長治療效果。

屆時，疾病也將由現在的肺癌、腸癌、乳腺癌等，轉變為按照靶點來分類、治療。比如：HER2陽性的患者，無論腫瘤發生在哪個部位，都可以用相應的藥品去治療。這樣也可以更有效地避免漏診。“病理的分類、治療的分類、臨床病人的分類，都會產生顛覆性的結果”。

這一趨勢已在臨床牛刀小試了。

在AI的幫助下，醫療影像設備可以獲得動態的、立體的圖像，也可以一次捕捉多個器官的圖像。這樣的醫療設備也不是單獨作戰。醫療設備廠商提供的產品，不再是單機，而是“系統”。在手術中，醫生就可以語音指揮影像設備抵達指定位置，拍下實時情況；也可以更准確地確定病灶范圍，不至於損傷神經，也不至於切得太少需要二次手術。