作為急診科醫(yī)生，你是不是經(jīng)常會(huì)優(yōu)先處理開(kāi)放性傷口或者有其他明顯創(chuàng)傷的患者？腦出血、脊柱損傷或者血栓等不具有明顯損傷的患者有時(shí)則不得已要等待就醫(yī)，即使這些損傷會(huì)造成更大甚至致命的傷害。

這是醫(yī)生的慣例，也是無(wú)可指摘的處理辦法。當(dāng)然，如果你能憑經(jīng)驗(yàn)一眼就看出哪些內(nèi)傷更緊急需要優(yōu)先處理，也因此能挽救很多人于危急之中。但是，從全球范圍來(lái)看，不是每一個(gè)患者都這么幸運(yùn)，也不是每一個(gè)醫(yī)生都能萬(wàn)無(wú)一失。

2018年英國(guó)護(hù)理質(zhì)量委員會(huì)報(bào)告稱(chēng)，僅亞歷山德拉皇后醫(yī)院就有23000次胸部X光片（CXR）沒(méi)有被正式審查過(guò)。而且，由于CXR沒(méi)有得到適當(dāng)?shù)脑u(píng)估，有三名肺癌患者遭受了重大傷害。

其實(shí)，對(duì)于急診科醫(yī)生或者臨床醫(yī)生而言，不是不愿意優(yōu)先處理內(nèi)傷患者。檢查此類(lèi)內(nèi)傷只有通過(guò)CT、X射線(xiàn)和MRI掃描等醫(yī)學(xué)成像程序，并且由訓(xùn)練有素的放射科醫(yī)生對(duì)成像結(jié)果進(jìn)行分析和解讀，才能發(fā)現(xiàn)這些潛在的致命性異常。然而，放射科醫(yī)生的缺乏是世界難題，75％的患者都需要影像檢查，而影像科醫(yī)生卻已經(jīng)像戰(zhàn)斗機(jī)飛行員，需要同時(shí)處理數(shù)百名患者。Aidoc應(yīng)運(yùn)而生。

它不需要專(zhuān)用硬件、24小時(shí)開(kāi)機(jī)、只需要在內(nèi)部虛擬機(jī)中持續(xù)運(yùn)行，通過(guò)圖片存檔、通信和放射信息系統(tǒng)（PACS）接收掃描，Aidoc的系統(tǒng)會(huì)識(shí)別出異常情況并突出顯示，讓醫(yī)生優(yōu)先處理危重病例，加速救治。

通常情況下，放射科醫(yī)生的工作可以被簡(jiǎn)單的理解為三個(gè)步驟：拍攝影像、分析異常、提出決策。通過(guò)大量的深度學(xué)習(xí)，Aidoc 的 AI 系統(tǒng)除了能在短時(shí)間內(nèi)完成影像分析，精確的 AI 系統(tǒng)還能對(duì)放射科醫(yī)師們工作流程進(jìn)行優(yōu)化。與原有先有影像結(jié)果再分析的工作流程相比，在 AI 系統(tǒng)的幫助下，進(jìn)行 CT 或 MRI 等掃描的過(guò)程中，系統(tǒng)第一時(shí)間就能發(fā)現(xiàn)并標(biāo)記異常狀況，并通過(guò)不同異常程度確定優(yōu)先級(jí)。

因此，放射科醫(yī)生只需要做他們最擅長(zhǎng)的一件事——分析疾病，做出決策。AI大大縮減了醫(yī)生尋找異常病變和做出決策的時(shí)間，為病人爭(zhēng)取了最大化的診治時(shí)間。此外，該平臺(tái)會(huì)繼續(xù)對(duì)未出現(xiàn)異常的部位進(jìn)行再檢查。

在AI改變醫(yī)療行業(yè)的諸多論斷中，一直有一種觀點(diǎn)，認(rèn)為AI最先取代的會(huì)是影像科醫(yī)生，現(xiàn)在看來(lái)這個(gè)說(shuō)法言之過(guò)早。相反，如何從根本上提高影像科醫(yī)生的效率或者精度，更好地幫助影像科醫(yī)生，才是目前AI最主要的作用。這也是Aidoc最厲害的一點(diǎn)，它是對(duì)現(xiàn)有放射科工作流程有所幫助，而不是增加或者改變現(xiàn)有工作流程。

“好的AI解決方案不需要醫(yī)生點(diǎn)任何按鈕，也不需要等好幾秒才能看到結(jié)果”——產(chǎn)品集中在急性疾病上，而且能與放射科工作流程無(wú)縫銜接，這是Aidoc致勝的法寶。

Aidoc所有的解決方案都部署在云端。對(duì)于醫(yī)院來(lái)說(shuō)，這有兩個(gè)重要的好處：算法升級(jí)非常方便；而且醫(yī)院不需要添加專(zhuān)用的硬件設(shè)備。也許正是這一點(diǎn)打動(dòng)了使用者。

Aidoc 的醫(yī)療保健 AI 平臺(tái)目前被全球健康網(wǎng)絡(luò)、醫(yī)院和放射科團(tuán)隊(duì)的 5，000 名放射科醫(yī)生使用，迄今為止總共分析了超過(guò) 1，030 萬(wàn)次掃描。FDA已經(jīng)通過(guò)Aidoc對(duì)以下七種疾病進(jìn)行診斷：顱內(nèi)出血、大血管閉塞、急性 C 型脊柱骨折、肺栓塞、腹內(nèi)游離氣體、附帶 PE、肋骨骨折。

巴塞爾大學(xué)醫(yī)院的研究人員對(duì)Aidoc的肺動(dòng)脈栓塞算法進(jìn)行了初步研究，發(fā)現(xiàn)該算法達(dá)到了93％的敏感性和95％的特異性。Aidoc聲稱(chēng)其產(chǎn)品可以將報(bào)告周轉(zhuǎn)時(shí)間減少高達(dá)60．1％，并表示到目前為止，他們已經(jīng)分析了超過(guò)120萬(wàn)次掃描，檢測(cè)到超過(guò)36萬(wàn)種疾病跡象。

Aidoc的業(yè)務(wù)模式是直接銷(xiāo)售給放射科部門(mén)，使用軟件即服務(wù)模型，客戶(hù)通過(guò)購(gòu)買(mǎi)許可證并每年支付費(fèi)用獲得軟件使用權(quán)。即使Aidoc的發(fā)展勢(shì)頭迅猛，但很明顯，它依然替代不了影像科醫(yī)生：人工智能讀片只能停留在表面，而醫(yī)生才能夠深入本質(zhì)。

醫(yī)療的尖端之處就在于，臨床上會(huì)有大量表面相似但實(shí)質(zhì)不同的案例，如何發(fā)現(xiàn)這些實(shí)質(zhì)才是醫(yī)生的意義所在。人工智能目前僅能作為臨床診斷參考，仍需要人工去核實(shí)，根據(jù)臨床指南一一對(duì)照，給出最后的診斷結(jié)果。