不可否認，醫療系統孤島式的人工流程，正在被AI充分鏈接和突破。隨著AI技術的逐步成熟和落地，人們漸漸發現，AI大有可為的地方或許不僅在大三甲，還在基層。
如今的基層醫療早已不是當年只看“頭疼腦熱”的時代，分級診療下，基層醫療機構以縣域醫共體的形式結合在一起，上下聯動雙向轉診，通過技術扶持和人才下沉來解決更多基層看病需求。
國家鼓勵二、三級醫院向基層醫療衛生機構提供遠程會診、遠程病理診斷、遠程影像診斷、遠程心電圖診斷、遠程培訓等服務，探索“基層檢查、上級診斷”的有效模式。
同時，整合區域醫療資源，設立第三方獨立的檢驗實驗室、醫學影像中心、血液凈化中心等機構，彌補基層醫療機構資源稀缺，推進同級醫療機構間以及醫療機構與獨立檢查機構間的結果互認。
中國衛生健康統計年鑒顯示，2015-2019年的五年間，基層醫療機構萬元以上設備數量絕對數量增加了51.9萬臺。隨著政策支持力度的加大和基層采購能力的提升，基層常用影像設備的滲透率不斷提高，越來越多的中高端影像設備向基層下沉，基層醫生的閱片量也隨之加大。
“硬件”水平能夠短時間內大幅提升，“軟件”水平卻無法一蹴而就，專業影像人才的培養速度遠遠趕不上需求增速，加上基層留人難的問題，人才匱乏更加凸顯。
有數據表明，目前我國醫學影像數據的年增長率約30%，而醫師的增長率只有4.1%，其中國內影像科人才缺口高達70萬。
對于基層醫療機構來說，不僅僅是人員數量少，基層醫生缺少機會接觸、學習大量的不同病例，相比于大醫院醫生來說，缺乏相應的閱片經驗，診斷時漏診、誤診的幾率會相對更高。
而這也是縣域醫共體要解決的問題之一。醫共體的職能之一就是技術下沉、上下聯動，通過建立縣域影像數據中心，打通與鎮、村衛生機構的信息孤島和業務壁壘，形成村、鎮、縣三級立體信息圈，讓“信息跑”代替“患者跑”，推動縣域影像數據互通共享，實現基層檢查、上級診斷、結果互認。
但新的難題又出現了，如何打通各機構間的信息壁壘，保證影像質量在上傳下達時能夠及時、準確、清晰？數字化和智能化的需求便呼之欲出。
《“十四五”醫療裝備產業發展規劃》提出，發展新一代醫學影像裝備，推進智能化、遠程化、小型化、快速化、精準化、多模態融合、診療一體化發展。
對標國際先進水平，開展醫療裝備臨床應用創新研究，提升低劑量、快速成像、篩查預警、早期診斷、微/無創治療、個體化診療、人工智能診斷、術中精準成像、智慧醫療、中醫治未病等醫療裝備性能水平，打造優勢產品。鼓勵醫療裝備集成5G醫療行業模組，嵌入人工智能、工業互聯網、云計算等新技術，推動醫療裝備智能化、精準化、網絡化發展。
基層對于診斷準確性以及影像同質化的需求，也正是AI醫療對基層“雪中送炭”的關鍵。
醫學影像AI產品往往通過海量案例的深度學習，沉淀了來自大三甲醫院主任醫師的一線經驗，能夠幫助基層醫生提升其準確性和閱片效率，有效彌補人才培養窗口期的能力空白，充分發揮互聯網、AI等技術與醫療應用場景結合后帶來的資源共享價值，進而提高基層患者對于高質量診療服務的可及性。
AI在醫學影像技術中的應用主要集中在“影像前”和“影像后”兩大部分。“影像前”是指醫學成像系統圖像采集和生成過程，主要集中在影像鏈信號采集端、成像分析等；“影像后”是指對已經獲得的圖像作進一步的圖像后處理、以及智能的輔助診斷系統等。因此，目前AI在醫學影像技術當中的應用主要呈現新的技術特點：
第一是所搭載的硬件設備種類越來越廣泛，從CT、超聲到磁共振、心電、麻醉、圍術期工作站等等。第二是“影像后”的AI在臨床的應用場景百花齊放：所針對的疾病種類越來越廣泛，包含肺部、肝部疾病影像診斷、乳腺、腦卒中、動脈瘤等等；臨床路徑上覆蓋篩查、診斷、手術、治療、監護等。
整合AI技術，將打通影像成像鏈的每一個環節，從影像源頭采集到影像后處理、輔助診斷環節、甚至手術治療環節。
與此同時，通過數字化手段，打通上下級醫療機構間的信息壁壘，為縣域醫共體的模式創新、醫療服務質控、醫療影像同質化等提供新模式和思路。
截至2022年5月，AI醫療影像領域的17家主要企業，共斬獲26張醫療器械三類證，AI醫療影像產品已廣泛應用于肺部、胸部、腦部、眼底、骨骼、心血管等多個部位和方向。
根據《中國醫學影像人工智能發展報告2020》的數據顯示，現階段AI醫療影像的院端付費滲透率僅為4.5%-7%，AI醫療影像的發展仍任重道遠。
前不久，2022年世界人工智能大會在上海舉辦，AI、數字醫療也是大會的重點展示對象。
其中全球領先的醫學成像、監護、數字醫療技術提供商GE醫療重點展出了“技影隨行”影像質控平臺、縣域影像指揮中心（CICC）、數字化乳腺X射線機 Senographe Crystal Nova、“愛迪生魔盒·智”系列等產品及解決方案，通過智能化、數字化手段為縣域、基層醫療降本提效，以提供更加精準、安全、高效的基層診療服務。
“技影隨行”影像質控平臺，能聯動上下級醫療機構，實時機構之間共享超聲圖像和音視頻，從而方便縣域醫院醫生直接遠程連接專家進行“實時指導”，實現影像質量規范化與同質化。
Senographe Crystal Nova是GE醫療首款人工智能乳腺機，集成了創新的乳腺影像采集處理和人工智能輔助診斷平臺，確保圖像質量的同時，實現更低輻射劑量下的精準拍攝，極大提升早期鈣化病灶的檢出率，高效賦能基層乳癌早篩及診斷工作。目前，這款乳腺機已在江西、遼寧、貴州等省份的兩癌篩查項目中，承擔起規模化的乳腺癌篩查工作。
?“愛迪生魔盒·智”系列中 “智縣域、智超聲”能覆蓋基層對于CT、DR、超聲等影像診斷的需求，以推進基層大病防治的檢查結果互認工作，節省患者的醫療費用支出。
GE醫療中國副總裁、首席技術官孫旭光表示：“GE醫療廣泛攜手合作伙伴構建數字醫療生態，針對中國診療場景的特點，從臨床中來、到臨床中去，讓數字化技術切實賦能中國醫療行業發展。”
醫學影像AI下基層，是錦上添花還是雪中送碳？伴隨AI醫療技術的不斷更迭，時間會給出答案。
