国内首份医学影像AI白皮书显示:88%的科室使用的AI产品是肺结节筛查

调研回收了5000多份问卷,研究后发现,对AI更为关注的医师一半都是从事放射专业15年以上的主治医师和副主任医师。针对使用AI产品的科室进一步了解其AI产品类别发现,88%的科室使用的AI产品是肺结节筛查,6%是冠脉分析。

题图来自视觉中国

题图来自视觉中国

钛媒体注:“中国1500多家AI公司,从事医学影像的公司也有130家以上。但医生们对于AI到底有什么样的需求?”在2018年12月的一场医疗影像AI峰会上,中国医学影像AI产学研用创新联盟理事长刘士远如是感慨。

为了解医生们对于AI的真实需求,去年10月份,中华医学会放射学分会和中国医学影像AI产学研用创新联盟共同发起了“医学影像A产业现状和需求调研”。 

调研回收了5000多份问卷,研究后发现,对AI更为关注的医师一半都是从事放射专业15年以上的主治医师和副主任医师。虽然医疗影像AI已经经历过野蛮人入场的阶段,但目前仍有74%的医师没有参与过AI相关研究。

针对使用AI产品的科室进一步了解其AI产品类别发现,88%的科室使用的AI产品是肺结节筛查,6%是冠脉分析,其余依次是骨龄、乳腺和前列腺智能诊断。

近期,在VB100新春战略发布会上,刘士远正式发布了《中国医学影像AI白皮书》,由中国医学影像AI产学研用创新联盟牵头,国内三甲医院的影像专家、科研专家和AI医学公司一起起草,本文节选自该白皮书中的临床应用需求部分,钛媒体编辑整理。 

哪些医师对AI关注

本次医师调研问卷共发放5148份,收回5142份,覆盖全国31个地区(5个自治区、4个直辖市和22个省份)和2135家医院。

医生总体年龄分布上,中青年医师最为关注,30-40岁的最多(占34%),其次是40-50岁(占33%),两者合计占67%。三级和二级医院的年龄分布与总体分布相似,但在二级医院40-50岁的人数多于与30-40岁。医师总体学历分布上,本科最多(占58%),其次是硕士(占22%)、专科和博士。

对AI更为关注的医师,50%是从事放射专业15年以上的主治医师和副主任医师,二级医院占比66%、三级医院占比51%。

在医师职务上,关注人群27%是科室主任、13%是科室副主任。主要研究方向中,二级和三级医院对腹部、心胸、骨关节、神经和头颈这5个方向的研究较多,占比分别是56%、45%、36%、35%和29%。其次是乳腺、儿科、介入、分子影像。

医院和科室信息化建设现状

针对科室是否就某一疾病建立影像结构化报告问题,总体来看,47%的科室没有建立,43%的科室拟建立,只有10%的科室已经建立并在使用。

二级医院的情况与总体类似,不过已经建立并在使用影像结构化报告的科室比例更低,只有3%。对正在使用影像结构化报告的科室应用情况进行汇总,总体来看,对肺结节或肺癌、结直肠癌、乳腺或乳腺癌及冠脉这些疾病类型建立影像结构化报告的较多。

在医院信息化建设水平上,总体来看,63%的患者信息可在统一系统内查询,31%的需在不同系统内查询,6%的是不可查询。二级和三级医院的查询情况与总体相似,而三级医院不可查询的比例更低一些。 

AI合作现状

总体来看,74%的医师没有参与过AI相关研究,21%的医师虽参与但暂无产出,4%的医师已发表相关论文,0.8%的医师已开发AI产品,0.5%的医师已发表相关专利,0.4%的医师获得国内或国际奖项。

三级和二级医院的分布与总体类似。84%的医师没有和相关企业或科研院所合作,92%的医师没有与影像设备公司进行过合作,三级和二级医院的分布与总体类似。

AI支撑条件

72%的医院没有建立专门的AI研究部门,27%的医师不知道医院是否建立了此部门,只有1%的医院建立了专门的部门。

二级和三级医院情况类似,建立了专门部门的医院占比很少,尤其在二级医院基本没有。55%的医院没有科研成果转化的相关部门、20%的有此部门,剩余25%的医师不知道医院是否建立了此部门。 

二级和三级医院的情况与总体基本一致;但三级医院有相关部门的医院占比更高,达到27%,而二级医院只有8%。

总体来看,79%的科室中没有从事AI研究或开发的工科人员,11%的科室中有1-2名硕士及硕士学历以上人员、4%的科室有5名硕士及硕士学历以上人员。三级医院分布与总体类似,二级医院中有更高比例(96%)的科室没有从事AI研究或开发的工科人员。 

数据分享和数据安全 

医师在合作中可以提供的首要资源是图像数据(占89%),其次是临床资料、数据图像标注、临床需求和临床问题、产品反馈信息,分别占比76%、70%、70%和52%。 

针对AI合作中数据的分享方式,总体来看,医师最认可的数据分享方式是免费但科研论文或专利共享,占55%;其次是免费但AI产品优惠,占25%;去中心化不离院共享和付费购买的共占20%。

二级和三级医院与总体的情况类似。针对是否有必要进行数据脱敏和签署保密协议的问题,二级三级医院中74%的医师认为有必要,23%的医师不清楚相关政策,3%的医师认为没有必要。

AI产品的使用

74%的医师表示仅听说过并没有使用过相关产品,20%的医师使用过相关产品,5%的医师正在参与研发,只有1%的医师已经参与研发并有相关成果。

针对使用AI产品的科室进一步了解其AI产品类别发现,88%的科室使用的AI产品是肺结节筛查,6%是冠脉分析,其余依次是骨龄、乳腺和前列腺智能诊断。
图片来自2018年12月份刘士远演讲PPT

被调研医生感兴趣的主要研究方向,图片来自2018年12月份刘士远演讲PPT

从三级医院角度分析与总体基本类似,而在二级医院中与总体情况分布有所不同。在二级医院,90%的医师表示仅听说过并没有使用过相关产品,8%的医师使用过相关产品,2%的医师正在参与研发,很少有医师已经参与研发并有相关成果。34%的二级医院科室使用AI产品,使用的AI产品类别与总体相似。

AI领域存在的问题

总体来看,65%医师认为AI研究过程中存在的最大问题是缺乏行业标准;63%的医师认为缺乏AI产品与临床医师承担的法律责任划分;59%的医师缺乏A领域的相关知识;另外是AI产品的可信度不高和工作量庞大需要大量人力投入,分别占56%和45%。
被调研医生感兴趣的主要研究方向,图片来自2018年12月份刘士远演讲PPT

从医生角度来看Ai研究过程中存在的问题,图片来自2018年12月份刘士远演讲PPT

三级医院与总体类似,只是认为产品可信度低的医师比例较缺乏AI领域相关知识的医师更高。而在二级医院,相比缺乏行业标准,医师更关注的问题似乎是医师缺乏A领域的相关知识,这部分占64%。

56%的医师认为AI可能会出现漏诊或误诊从而导致致命医疗操作,27%的医师认为AI可能会执行不力或无法工作,还有13%的医师认为AI对医疗行业没有任何负面影响。在二级和三级医院中的调研情况与总体几乎一致。 

未来发展调研

二级三级医院对医学AI研究前景的看法基本一致。绝大部分(90%)的医师认为还需要很长时间的探索,25%的医师认为短时间内无法取得实际效果,8%的医师认为影像医师最终会被取代,还有3%的医师认为是一时热度,没有实际应用价值。 

总体来看,医师个人(及团队)最感兴趣的医学AI领域是病灶筛查及检测,支持度达84%;其次是疾病诊断、疾病预后分析及治疗疗效评价,占比分别是65%和64%;再就是是医疗教育,支持度为41%,最后在其他感兴趣领域中主要是影像技术。 

二级三级医院的情况与总体相似,在三级医院中医师个人(及团队)对疾病诊断的兴趣略低于疾病预后分析及治疗疗效评价,不过两者占比相当,均在65%左右。二级三级医院的调研情况基本一致,医师最期望与科研院所进行合作,总体支持度达88%,三级医院的期望程度比二级医院更高一点。 

除了科研院所,医师期望与企业进行更多合作,平均支持度约50%。其次是自己组建AI团队,大概占比1/4。反之,医师最希望科研院校或企业在合作中提供AI设备及软件试用(占88%),其次是图像处理算法构建(占73%),然后是科研设计思路和经费资助(均在60%以上),还有0.3%的医师希望能提供其他的资源(主要是培训及学习交流的机会)。

总体和二级医院的情况基本一致,有67%的医师期待的AI合作产出形式是AI产品,其次是课题、文章、专利,31%的医师期待的是个人收益。而在三级医院医师似乎更期待课题和文章,两者占比均在70%左右,其次才是AI产品、专利和个人收益。

总体来看,93%的医师预期科研产出时间在1年以上,其中50%的预期在2年以上、43%预期在1-2年;7%的医师预期在1年以内就可以产出成果。二级医院的分布情况与总体基本一致;而在三级医院,预期1-2年内可出成果的比例与预期2年以上才能出成果的比例相当,均在45%左右。

AI需求切入点

总体和二级三级医院的调研情况一致。医师表示最希望提供的支持是搭建和AI企业合作平台,占比为2%。其次介绍AI专家团队,开展科研,占比是64%。接下来是定期举办学习班了解AI相关知识,支持度为52%。 

对于医学影像AI的建议主要汇总在以下5个方面:

(1)加强培训和学习,普及到基层医院,最终应用于临床;

(2)实现资源共享,搭建多中心合作和交流平台;

(3)提高AI产品的准确性和可操作性,降低漏诊和误诊率;

(4)建立完善的行业标准和法律法规,避免纠纷;

(5)注重数据安全性,进行规范管理。 

(本文首发钛媒体,作者/付梦雯)

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