影像上“雲”全國提速，這些省份已開始運行省級平臺

國家醫保局出臺“雲影像”價格新規，標誌着我國醫療“雲影像”時代的開始。不久的將來，“無膠片”的影像學檢查也會像電子發票、電子客票一樣，成爲人們求醫問藥過程中習以爲常的存在。

近日，國家醫保局在價格項目立項指南中，將“數字影像處理、上傳與雲存儲”納入放射檢查的價格構成，並明確提出醫療機構無法做到檢查影像雲存儲的，就需要減收一定費用，通過價格槓桿促進醫療機構補齊雲影像服務供給短板，推動醫療影像上“雲”快速普及。

目前，安徽，江蘇，重慶，四川等省份已經運行省級影像雲平臺，一些省市的影像雲平臺也在建設中。業內人士認爲，“雲影像”價格新規在支付端有了明確的指引，給了業界穩定的預期，下一步，影像上“雲”將在全國範圍內進一步提速。

接受第一財經採訪的專家表示，醫療影像上“雲”的快速普及，不僅會促進醫療機構檢查結果共享互認，實現個人健康信息的連續貫通，還可爲醫療機構、臨牀醫生診療、AI輔助診療、雲存儲、商保公司等進行賦能，推動醫療健康領域新質生產力的融合共進。

推動檢查結果共享互認和精準醫療

影像學檢查是疾病診斷不可缺少的手段，但也是“檢查多、檢查貴、檢查重複”的重災區。影像膠片存在攜帶不方便、保存不方便、轉診不方便且成本較高，浪費也比較嚴重的問題。

在國家醫保局公衆號評論區中，有一位北京網友說，每次帶患了肺腫瘤的親人去醫院都要拎一袋子四五十張、十多斤重的膠片，每到一家醫院還要再拍一次，希望對這種“拍了又拍”的機制進行審查，減少醫院的重複檢查。

也有很多網友建議儘快建立全國大醫院聯網的影像共享雲平臺。“只要輸入醫保卡碼後，在北京做的CT，上海醫生也能在電腦上查看雲影像，不用再重新做。”一位北京網友說。

國家醫保局發佈的雲影像新規也是對民衆這些訴求的迴應。

針對醫療影像領域的痛點，從2015年起，安徽，江蘇，重慶，四川等地陸續開始省級影像雲平臺建設。截至目前，安徽省1971家醫療機構接入安徽省影像雲平臺，公立醫療機構接入率100%，存儲影像數據超1億例，日均新增影像超10萬例，實現了“一次檢查、全省通用、終生可查”。

科大訊飛集團副總裁鹿曉亮表示，居民可以在手機移動端上隨時調閱數字影像資料，醫生也可以在自己的工作站上調閱某市某縣的片子。數字影像比傳統實體膠片更清晰，醫生通過調閱患者歷史檢查記錄，方便病變的前後對比，有助於制定更加合理的治療方案。

對於患者來說，影像雲可減輕重複檢查費用，減少排隊等待時間，減小副作用損傷，方便患者隨時快速準確全面地查閱個人從小到大不同年齡段的所有健康體檢、檢查數據等變化情況，這也將有利於個人健康管理行業的發展。

北京中醫藥大學衛生健康法治研究與創新轉化中心主任鄧勇對第一財經表示，影像雲能夠助力醫療決策更科學，支持精準醫療。

”影像雲平臺彙總了大量影像檢查大數據，醫生在診斷時可查閱患者不同時期、不同醫院的影像數據，更全面瞭解病情，提高診斷準確性。通過分析大量影像數據與臨牀治療結果的關聯，爲患者制定個性化治療方案，如腫瘤治療中依據影像數據確定最佳手術方案、放療劑量等。”鄧勇說。

大數據賦能公共健康和AI診療

影像雲平臺每天運行着海量數據。中國電子投資控股有限公司數字健康事業部總經理李驪表示，以江蘇爲例，每天醫療機構要向將要上傳35t～40t的數據，上傳之後還需要大量的人工智能去解析每一組數據背後的信息，將報告和數據對碼匹配，生成唯一的檢查項目標準碼。

影像雲平臺將分散在醫療機構的海量的、高質量的影像數據匯聚起來後，除了用於對個人疾病和健康的診斷管理，還可以通過大數據對一個地區的羣體健康以及疾病譜系進行分析和研究。

比如，對同家族、同區域內的人羣的健康相關數據進行歸集分析，能反映出原本看似不相關、卻存在着內在關聯性的疾病，包括對癌症、罕見病、基因病、遺傳病、家族病、區域性流行病等準確診斷。

中國政法大學商學院副教授高秋明對第一財經表示，影像雲平臺的大數據可以改善對疾病本身的認知。比如一種癌症的演進狀況、各階段表現，是需要追蹤的。根據一兩個患者的經歷總結出來的不一定準，但根據大量甚至全部患者經歷總結出來的就可靠多了。大數據能改善對疾病本身的認識，通過地區對比之後，還能得到地區或者特殊人羣在這個疾病上的特徵。

對於醫療企業來說，大數據有助於醫藥企業更加深入探索疾病發病機理、成因機制等，從而研究發現新的對症治療策略和診療技術，縮短創新藥品研發週期。

鄧勇認爲，從數據賦能的角度來看，影像數據上雲能夠推動醫藥學的研究與創新，科研人員可在雲影像平臺快速獲取大量影像數據，無須逐個醫院收集，提高數據收集效率，加快科研項目進度，促進醫學科研發展。同時，藉助大數據分析技術，挖掘影像數據中隱藏的疾病規律、風險因素等，爲醫學研究提供新方向和思路，推動醫學理論和技術創新。

具備數量大、一致性好等特點的影像數據，爲醫療健康行業算法及人工智能訓練提供大規模、高質量數據集，有助於提供更加優質高效全面AI輔助診斷醫療服務。

李驪稱，“雲影像”收費新規還將爲包括數據存儲（備份）、數據安全、數據治理、信創軟件、雲端閱片、網絡傳輸、智能算力在內的技術服務機構帶來巨大發展空間。