医疗检验结果互认存难点 AI助力同质化诊疗

  今年3月1日起,国家卫健委等多个部门联合印发的《医疗机构检查检验结果互认管理办法》(下称《管理办法》)正式开始施行。检查检验结果互认让信息互联、互通、共享成为现实,百姓就医流程更加畅通,医疗效率极大提升。但检验结果互认在实际工作中仍然存在难点,有分析指出,通过AI技术实现同质化诊疗有望破局。

  检验结果互认存难点

  据媒体报道,浙江省安吉县村民宋大伯,因长时间右肩疼痛来到县人民医院就诊。经专家接诊判断后,需要做右肩磁共振。让他感到惊喜的是,此前在其他医院做过的磁共振和其他检验报告也能被认可。结合互认的检验报告,接诊专家很快制定了治疗方案并安排入院手术。目前,宋大伯已经康复出院,而术前不用重复检查也让他节省了1000余元医疗费用。

  此前,对于许多像宋大伯这样的慢性病患者而言,医疗费用的支出很大部分来源于重复性检查。而《管理办法》施行后,全国的患者在医院之间奔波时,可以减少不必要的重复检查。文件中提到的互认范围广泛,包括超声、X线、核磁共振成像、电生理、核医学,以及对人体进行生物学、微生物学、免疫学、化学、血液免疫学、血液学、生物物理学、细胞学等的检验信息。

  不过,一位北京三甲医院影像科的医生表示,检验结果互认仍存难点。“主要原因在于,医生的水平参差不齐,三甲医院的医生不一定认可三甲级别以下医院医生的报告,还是需要看片子才能得出自己的判断。但每家医院在打印影像结果时标准不一致,有时候还是不能借助别的医院的影像资料得到准确的结果,只能建议患者再做一次检查。”

  业内分析人士认为,在所有检查检验结果中,影像检查是标准化最为明晰的检查,也是比较容易实施互认的检查。但医院还是会以操作手法、角度等问题拒绝互认,也是客观存在的现实。难题的根源,在于全国医疗卫生服务能力的不均等,不同级别医疗机构之间的水平存在较大差距。

  AI助力同质化诊疗

  面对医疗检验结果互认存在难点的客观事实,引入影像AI是实现同质化诊疗的一个突破口。

  随着AI技术的发展,人工智能影像辅助诊断日趋成熟,诊断精准率达到了较高水准,且在诊断一致性方面表现稳定,也因此被行业内专家建议可以作为检验结果互认的一个客观依据。

  在一些影像科医生看来,影像AI的好处在于它非常标准,从某种意义上来说,AI和互联网技术的导入,能够解决各医院标准不一的问题,让标准不一导致的互认难问题更快得到解决。这或许正是检验结果互认破局的关键。

  医疗AI头部企业数坤科技在其招股书中提到,其一款用于在CT模态下分析心血管疾病患者的冠脉狭窄的人工智能软件,具有高特异性,漏诊和误诊的概率非常小,医生只需在其基础上进行复核,显著减少了诊断时间。

  对于医疗资源相对不足的中西部省份来说,运用AI技术提升整个诊疗流程的效率、促进医疗同质化,意义更为重大。2021年底,贵州省卒中学会医学影像分会成立大会暨第一届学术年会召开,“人工智能”、AI“数字医生”成为热议主题。据了解,目前数坤科技AI“数字医生”已经在贵州全省三甲及基层医院广泛应用,极大提升了医生诊断效率及准确率。

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来源:中国经济网

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