信息来源：羊城晚报、金羊网、羊城派
随着人工智能、物联网等数字技术不断纵深发展，医疗新基建正迎来数字化发展的“春天”。
在创新涌动的粤港澳大湾区，为了提升对浩如星辰的人体细胞识别的准确性、助力解决医院“缺人”、医师“缺经验”、基层医疗机构买进口机器贵等问题，同在深圳的两家“龙头”粤企——迈瑞医疗与腾讯旗下AI Lab跨界合作开发的全自动外周血细胞形态学分析仪（以下简称“阅片机”），于今年3月份正式进入国家药品监督管理局创新通道。
这是国内体外诊断行业首个进入该程序的AI类产品。
有望拿下器械注册首证的阅片机只是大湾区这片创新沃土上灌溉出的一众特色果实之一。更多“医疗+AI”项目正从大湾区生根萌芽，开花结果，将更多经验复制于全国。一场数字化医疗的变革正悄然进入新发展阶段。
国内首创，AI解读健康“风向标”
“这台阅片机，在一分钟能扫描200个白细胞，几千个红细胞和数百个血小板，将血液细胞图像化，并通过人工智能进行分类。”在迈瑞医疗总部的展览室，迈瑞体外诊断事业部总监祁欢向记者介绍。
细胞指标是人体健康的“风向标”，许多恶性血液疾病，可以从这一检查中发现端倪。其中，细胞形态是重要参考。目前医院的血常规检查中，大约有20%的样本需要形态学复检。传统对细胞形态的观察，大多由人工在显微镜下进行。
不过，随着临床需求增长，标本量逐渐增加，医院检验科存在人才不足、专业训练不够的情况，尤其在基层医院，大部分医院血涂片复检工作开展不足，可能造成漏检。
“我们希望能够打通临床血液检测自动化全流程，减轻医生工作量，降低检测成本，提高异常样本复检率。” 迈瑞体外诊断事业部副总经理叶燚告诉记者，研发阅片机的初衷，正是希望能借助数字化的力量，进一步解放医生的“眼和手”。
“阅片机”研发“画龙点睛”的关键一步——在于对细胞形态进行正确分类、标注，避免医生在浩如烟海的信息中陷入对不同细胞的反复挑选。这个看似不可能完成的任务，对擅长深度学习的AI来说最合适不过。在此背景下，迈瑞医疗与腾讯AI Lab“一拍即合”，于2021年1月签署全面合作框架协议，共同研发血液细胞分析的AI产品。
有多少“人工”才能产生多少“智能”。“在30多年服务临床的过程中，迈瑞积累了数百万级别的细胞图像数据库，庞大的数据库为人工智能深度学习创造了良好的条件。”祁欢告诉记者，成立于1991年的迈瑞医疗，积累的大样本大数据以及对临床知识的转化能力，构成了AI阅片机研发的底气。
如今，有了腾讯AI的加持，阅片机有如神助，可对不同类细胞进行精准识别、预分类，能够较为准确地反映样本的全景情况，提升复检效率，及时筛查异常样本，提升中国乃至全球的血细胞分析质量水平。
构建医疗服务“数字化宇宙”
AI阅片机的突破，是迈瑞牵手腾讯在医疗数字化领域的一次成功的探索。
医疗行业为什么需要数字化？实际上，“高质量医疗服务+可及性+低成本”，是医疗服务领域的最终目标，但这个美好的愿望却往往是“不可能三角”，难以同时兼顾。数字化，企图破解的正是上述难题。
“借助数字化，医疗服务将更为便捷。”祁欢表示，以阅片机为例，一小时能完成60个样本检测，是人工镜检效率的近10倍。其核心多景深融合技术的精髓在于能够模拟医生手动调焦，并最终将20张图像中最为清晰的部分叠加在一起，助力检验科医生一目了然地看到细胞病理特征。
有了大数据和人工智能加持的阅片机，能够辅助基层医院的医生进行更加全面精准的诊疗，相当于把三甲医院资深医生的经验复制到了基层。
在后疫情时代，国内医疗新基建已然势在必行。2021年10月，国家卫健委印发的《“千县工程”县医院综合能力提升工作方案（2021- 2025 年）》就提出，要推动省市优质医疗资源向县域下沉，到2025年全国至少1000家县医院达到三级医院医疗服务能力水平。
“行业的痛点，就是我们的机会和新赛道。”叶燚表示。如今，迈瑞医疗在数字化医疗方面的探索，早已不局限于体外诊断领域的全自动阅片机，更多的创新应用正在走出实验室，走向临床应用。
在西藏自治区的察隅县人民医院诊室内，超声医生在一位患者身上滑动探头。远在3000公里外的深圳宝安人民医院，超声专家正坐在5G远程B超中心内，通过迈瑞医疗“瑞影云++”平台实时传输的超声图像进行检查。
这种满足院内跨病区、跨科室，院间跨医院、跨地域的会诊需求，提供全天候、立体式会诊服务的远程医疗平台，给偏远群众带来方便快捷的医疗服务，也开拓一片高成长新蓝海。目前，“瑞影云++”远程超声平台已覆盖中国包括新疆和西藏在内的20多个省、市和自治区。
在重症医疗急救应用上，通过迈瑞的“瑞智联”方案，患者实现“上车即入院”，救护车上可采集患者生命体征、心电波形、静息心电报告以及车内救治情况，实时传输至120指挥中心及医院急诊科，院内医护可及早制定抢救方案。
“医疗行业所有的数字化创新手段，最终目的都是为了服务患者。” 迈瑞医疗IT互联业务总监代巍巍指出，临床需求永远是数字化医疗驶向“星辰大海”的灯塔。由“瑞智联”“瑞影云++”“迈瑞智检”实验室构成的“三瑞”生态，将助力医院构建智慧诊疗生态系统，提升医院的医疗质量与效率。
根植大湾区热土 拥抱上下游产业链
一台小小的AI阅片机，凝聚着不仅仅是一两家企业的心血，背后是中国医疗产业链“国产替代”的汹涌激流。
自2013年起，迈瑞团队走访全球数百家医院，与专家学者沟通，完成“相机升级”“结构调整”“定制镜头”等多重环节的深度研发与创新， “这个过程中，我们不断跟上下游企业，比如国内光学成像设备厂家磨合，提出更高的成像需求，让每一个国产零部件都达到甚至超过国外水平。” 叶燚表示。
过去很多年，中国高端医疗设备几乎被合称“GPS”的通用（GE）、飞利浦（Philips）、西门子（Siemens）三家跨国巨头垄断。随着以迈瑞医疗为代表的一批国内企业崛起，国内医疗器械行业关键技术的“卡脖子”问题逐步被化解。
“一开始，我们拿着阅片机去找专家，他们都会习惯性地持怀疑态度，想拆开看看里面的零部件和核心技术究竟是不是国产的。” 谈起初入市场的遭遇，叶燚有些无奈地笑了。
通过自主研发打破外企垄断，可以有效降低国内的医疗成本，促进医疗普惠大众，在AI和互联网加持下，中国医疗器械的国产化替代是一种趋势，但“打铁还需自身硬”。最终能征服市场的，唯有不断“创新”，用产品质量说话。
而迈瑞所处的粤港澳大湾区，恰恰是一片创新的沃土。“阅片机最终能进入创新审批通道，实际上是‘强强强’的结合，是多中心协作的产品。” 叶燚表示，迈瑞是国内医疗器械龙头，而合作方腾讯则在AI领域深耕多年，除此之外，大湾区还有非常强劲的医疗资源专家资源，在大湾区的热土之上，产业链上的企业不断碰撞，产生了奇妙的化学反应，共同在数字生态上不断探索，不断向智慧的高地进发。
单打独斗早已不适用，融合、跨界、拥抱产业链上下游才能形成“弯道超车”的合力。
叶燚表示，目前，迈瑞医疗在全球医疗器械行业领域已经实现从追随者到挑战者身份的转变，未来，迈瑞也会充分发挥“链主”的引领者作用，除血细胞形态学检测外，迈瑞还将联合腾讯及更多上下游企业，共同探索人工智能技术在体外诊断其他领域内的融合与应用，如尿液分析、智能实验室、体外诊断大数据等，为临床提供更优质的医疗设备与服务，实现科技服务大众、普及高端科技，让更多人分享优质生命关怀。
“镜下即宇宙”
“湾区造”AI+医疗走向全国
沿着深南大道，从腾讯总部驱车前往迈瑞总部，只需短短十分钟。在过去几年，因一台AI阅片机，两家龙头企业携手闯关，共同搭建起了一条人工智能与医疗对接的无形桥梁。
“血液细胞形态学是很好的结合点，能够充分发挥腾讯在算法上积累的优势，解决临床痛点。”腾讯AI Lab医疗中心副总经理韩骁表示，腾讯希望用科技赋能各行各业。
据韩骁介绍，在研发过程中，腾讯团队采用多项自主研制的先进AI计算解决方案，面对庞大混有噪声的上百万数据，大幅缩短训练时间，提升迭代次数。同时，算法工程师使用多智能体模拟，通过多个专家系统所组成的决策系统，提升整体细胞形态的分析性能，做到异常和恶性细胞不遗漏、疑似细胞有提示。
腾讯AI Lab是由100余位来自世界知名院校的科学家以及300多位经验丰富的应用工程师组成，并与世界顶级院校与机构合作，共同打造产学研用一体的AI生态。其中AI+医疗是核心研究方向之一。
经过5年探索，该实验室已具备辅助诊断、影像分析、病理分析、新药研发等一系列前沿技术能力。
医工交叉，隔行如隔山。韩骁回忆，初期合作经历了过时间的磨合。看到一个细胞，迈瑞临床专家第一反应是这是疾病哪个阶段、如何用药，而在腾讯AI专家眼里，则是一行行代码。
反复的磨合与沟通都是必不可少的，科技南路上的一家小面馆，也因此成为了双方的“临时会议地”，数不清的好点子和创意从那里迸发，最终搭建起了强强联合的桥梁与细胞形态学的“镜下宇宙”。
所有的创新都是摸着石头过河。最近，全自动外周血细胞形态学分析仪正式进入国家药品监督管理局创新医疗器械特别审查程序。腾讯觅影总经理钱天翼花了大量精力牵头推进注册工作。
“这个领域太新了，我们作为探路者，更需要不断跟专家委员会进行沟通，推动行业标准与行业规范的制定。”如今，随着粤港澳大湾区药械审评中心的设立，“绿色通道”开启，AI阅片机上市提上了日程。
早在2017年，科技部印发了《新一代人工智能重大科技项目实施方案》，公布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单，并明确依托腾讯，建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台。“如何用这个平台更好地服务整个医疗行业，是我们不断在思索的命题。”钱天翼表示。
记者获悉，近年来， “腾讯觅影开放实验平台”进行了全新升级并开放注册。以腾讯公有云为强有力基底，平台通过影像数据和业务流程的互联互通，从数字化“工具箱”升级为SaaS服务平台，提供从影像数据脱敏、接入、标注，到模型训练、测试、应用的全流程服务，构建数据全生命周期管理闭环。“AI科研成果要在一个场景中落地，从数据的算法开发设计、训练、集成往往要经历专业而漫长的过程，平台为用户提供了简易的算法设计方式和灵活的算力配置，进一步降低医疗影像AI科研的门槛与困难”。
“很多三甲医院、高校科研机构、初创企业已经入驻平台，在骨科，放射科，消化科等多领域开展数字化创新探索。”钱天翼表示，基于该平台，腾讯觅影已经连续举办了三届“腾讯开悟多智能体强化学习大赛”，推动数字化医疗领域的产学研合作，让更多医疗数字化创新成果实现“从实验室到病床旁”。
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