有大量市場認可的醫(yī)療人工智能軟件可用于改善患者護理和醫(yī)院運營，但我們尚未看到這些技術(shù)在醫(yī)療保健領(lǐng)域產(chǎn)生預(yù)期的大規(guī)模變革。

對于醫(yī)療機構(gòu)來說，采用尖端技術(shù)并不是一件小事。它需要在法律、臨床和技術(shù)風(fēng)險與改善患者預(yù)后和運營效率的承諾之間取得平衡。

傳統(tǒng)上，采用此類技術(shù)的挑戰(zhàn)分為三類：人員、平臺和政策。鑒于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的性質(zhì)和醫(yī)療人工智能生態(tài)系統(tǒng)的現(xiàn)狀，人工智能采用平臺面臨的挑戰(zhàn)尤其獨特。

大多數(shù)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的范圍都很窄。如果他們偏離了自己的領(lǐng)域，他們可能會表現(xiàn)出不可預(yù)測和非直覺的行為。這意味著要實現(xiàn)醫(yī)學(xué)的大規(guī)模變革，我們需要數(shù)千個人工智能應(yīng)用程序。

生產(chǎn)中的每一個人工智能模型都將與實時臨床系統(tǒng)進行信息交流，并做出各種必須進行管理的推斷。這有可能創(chuàng)造一個“人工智能叢林”，在一個沒有大量人力投資來管理此類風(fēng)險的環(huán)境中，有大量的技術(shù)債務(wù)。

大規(guī)模部署人工智能的另一個挑戰(zhàn)是缺乏人工智能模型的互操作性。部署和數(shù)據(jù)集成無法在機構(gòu)內(nèi)或跨機構(gòu)擴展。信息系統(tǒng)和語義內(nèi)部以及組織之間缺乏互操作性。結(jié)果是，對于沒有能力或領(lǐng)域知識產(chǎn)生影響的數(shù)據(jù)科學(xué)家和初創(chuàng)企業(yè)來說，進入門檻很高。

最后，鑒于醫(yī)療人工智能經(jīng)濟相對于 MedTech 中其他子領(lǐng)域的不成熟，證據(jù)生成必須是人工智能應(yīng)用平臺設(shè)計的核心，因為當(dāng)今市場上的許多人工智能應(yīng)用仍然需要對其性能進行廣泛的研究和分析。不僅從監(jiān)測的角度來看，而且從衡量對健康結(jié)果的影響的角度來看都是如此。

AIDE ：醫(yī)療系統(tǒng)中 AI 部署的企業(yè)方法

解決這些挑戰(zhàn)的人工智能平臺必須在企業(yè)層面解決這些挑戰(zhàn)，以充分獲取“人工智能良性循環(huán)”的好處，并充分緩解人工智能部署的風(fēng)險。

這通過插入一個已集成到醫(yī)療設(shè)施內(nèi)臨床信息系統(tǒng)的平臺，確保降低部署成本。它還通過為單個團隊提供服務(wù)于整個機構(gòu)的機會，以企業(yè)范圍的視角管理風(fēng)險和持續(xù)改進，降低了員工和支持的成本。

AIDE 由英國政府資助的 AI 價值醫(yī)療中心開發(fā)，是一種新的醫(yī)院操作系統(tǒng)，允許醫(yī)療服務(wù)提供商安全、有效、高效地部署 AI 模型。它提供了一個協(xié)調(diào)的硬件和軟件層，便于部署和使用任何人工智能應(yīng)用程序。

圖 1.AIDE 可以接收臨床數(shù)據(jù)的實時流，允許臨床醫(yī)生在幾秒鐘內(nèi)訪問接近實時的 AI 分析

部署大量模型涉及許多技術(shù)風(fēng)險。 AIDE 通過提供一個管理視圖來緩解這些問題，該視圖報告每個部署模型的每個推斷以及性能趨勢分析，以便在性能不佳的情況下進行實時干預(yù)。

AIDE 還通過打包和部署容器化應(yīng)用程序，并通過 DICOM 、 HL7 和 FHIR 等標(biāo)準協(xié)議與醫(yī)院其他部門通信，解決了互操作性的挑戰(zhàn)。

臨床醫(yī)生還可以在將 AIDE 的 AI 推斷結(jié)果發(fā)送到患者的電子健康記錄（ EHR ）之前，使用 AIDE 對其進行審查。這個臨床審查階段可以收集關(guān)于失敗實例的有用數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以反饋給開發(fā)人員并關(guān)閉反饋回路。

使用 MONAI Deploy 實現(xiàn)醫(yī)療 AI 的開源標(biāo)準

當(dāng)考慮廣泛采用人工智能時，首先考慮 X 射線的發(fā)現(xiàn)以及隨后通過放射學(xué)的發(fā)展實現(xiàn)醫(yī)療保健的轉(zhuǎn)變，作為一個類似的例子，這一點很重要。

1895 年，威廉·倫琴博士發(fā)現(xiàn)了 X 射線，并對妻子伯莎的手進行了著名的 X 射線檢查，之后， X 射線技術(shù)首次應(yīng)用于工業(yè)應(yīng)用，如焊接檢查，以及消費者應(yīng)用，如鞋類裝配，而非醫(yī)療應(yīng)用。

今天，大多數(shù)患者的經(jīng)歷涉及診斷、預(yù)后、治療監(jiān)測等方面的醫(yī)學(xué)成像。農(nóng)村醫(yī)療中心可以在半夜采集圖像，并讓世界其他地區(qū)的專家在一小時內(nèi)報告。

直到 x 射線發(fā)明近 100 年后，美國放射學(xué)學(xué)院和國家電氣制造商協(xié)會發(fā)布了一項醫(yī)學(xué)圖像編碼和傳輸標(biāo)準，名為“醫(yī)學(xué)中的數(shù)字成像和通信”，這種轉(zhuǎn)變才得以實現(xiàn)

隨著該標(biāo)準于 20 世紀 90 年代初誕生，一場變革之旅開始了，這將改變醫(yī)學(xué)藝術(shù)的可能，從而推動腫瘤學(xué)、神經(jīng)學(xué)和許多其他醫(yī)學(xué)專業(yè)的進步。

同樣，隨著深入學(xué)習(xí)，工業(yè)和消費者應(yīng)用程序已經(jīng)取得了長足進步，而醫(yī)療應(yīng)用程序的采用率卻很低，甚至沒有那么大的變革影響。

這就是為什么 AIDE 作為一個企業(yè) AI 平臺的關(guān)鍵創(chuàng)新在于它建立在開源 MONAI Deploy 架構(gòu)之上。

MONAI 部署旨在彌補從研究創(chuàng)新到驗證和臨床生產(chǎn)環(huán)境之間的差距。它為開發(fā)人員和研究人員提供了一個名為 MONAI 部署應(yīng)用程序包（ MAP ）的默認標(biāo)準，可以輕松集成到 DICOM 等健康 It 標(biāo)準中。它還集成到各種數(shù)據(jù)中心、云和邊緣環(huán)境的部署選項中，使您能夠輕松采用新的醫(yī)療 AI 應(yīng)用程序。

MONAI 部署工作組定義了一個開放架構(gòu)和標(biāo)準 API ，用于開發(fā)、打包、測試、部署和運行臨床生產(chǎn)中的醫(yī)療 AI 應(yīng)用程序。

高級體系結(jié)構(gòu)包括以下組件：

MONAI 應(yīng)用程序包（ MAP ） ： 定義如何打包和分發(fā)應(yīng)用程序。

MONAI Informatics Gateway ： 通過 DICOM 、 FHIR 和 HL7 標(biāo)準與臨床信息系統(tǒng)和醫(yī)療設(shè)備（如 MRI 掃描儀）進行通信。

MONAI Workflow Manager ： 協(xié)調(diào)由人工智能任務(wù)組成的臨床靈感工作流。

該系統(tǒng)設(shè)計為允許不同推理引擎執(zhí)行可插拔的任務(wù)。 MONAI 社區(qū)也將繼續(xù)朝著這個方向發(fā)展。

MONAI Deploy 架構(gòu)由硬件、軟件、學(xué)術(shù)和醫(yī)療合作伙伴組成的國際社區(qū)共同設(shè)計，旨在實現(xiàn)醫(yī)療人工智能生命周期標(biāo)準化的共同目標(biāo)。這與三十年前 ACR 和 NEMA 對醫(yī)學(xué)圖像的處理方式大致相同。

數(shù)據(jù)驅(qū)動醫(yī)學(xué)的新時代

建立在現(xiàn)有臨床信息系統(tǒng)和醫(yī)療設(shè)備之上的新信息層將有助于開創(chuàng)數(shù)據(jù)驅(qū)動醫(yī)學(xué)的新時代。

關(guān)于作者

Haris Shuaib 是 Guy ’ s & St Thomas 的 NHS Foundation Trust 的臨床顧問科學(xué)家和臨床科學(xué)計算部門負責(zé)人，他的團隊正在開發(fā)數(shù)字健康的人員、平臺和政策。

審核編輯：郭婷