從短期看，人工智能在輔助診斷方面有著積極的作用；從長(zhǎng)遠(yuǎn)看，人工智能技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的研發(fā)和應(yīng)用，有利于分級(jí)診療制度的建立，基層的醫(yī)療機(jī)構(gòu)的診療水平也得到持續(xù)提升。

文｜任曉漁

編｜趙艷秋

頂級(jí)醫(yī)院、醫(yī)療AI公司、算力供應(yīng)商，正嘗試用數(shù)據(jù)、算法和智慧算力的組合，來(lái)打通中國(guó)成人致死率最高疾病，在急救中的堵點(diǎn)。

腦卒中，我國(guó)每年有300萬(wàn)人新發(fā)。其中，缺血性腦卒中大約占所有腦卒中的70％左右。救治每晚一分鐘，就多一分致殘致死風(fēng)險(xiǎn)�，F(xiàn)代醫(yī)學(xué)干預(yù)原則是，盡快打通血管，在腦組織徹底壞死前干預(yù)治療。

影像學(xué)分析環(huán)節(jié)是救治中的“堵點(diǎn)”之一，腦卒中的臨床表現(xiàn)多樣、病因復(fù)雜，影像學(xué)評(píng)價(jià)給出準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)耗時(shí)長(zhǎng)，一般需要從業(yè)多年的資深醫(yī)師，才能快速、準(zhǔn)確地給出診斷結(jié)果，為臨床救治提供一個(gè)準(zhǔn)確的答案。一般，做完影像以后，評(píng)估過(guò)程需要30－60分鐘。

醫(yī)療AI公司安德醫(yī)智，用治療腦卒中最權(quán)威的醫(yī)院——天壇醫(yī)院的病例數(shù)據(jù)，基于浪潮的智慧算力，訓(xùn)練出了一套影像輔助診斷模型。搭載了這套模型的人工智能醫(yī)學(xué)影像輔助系統(tǒng)，能在3分鐘內(nèi)提供影像評(píng)估報(bào)告，輔助醫(yī)生快速精準(zhǔn)判定血栓位置和出血風(fēng)險(xiǎn)，為腦卒中贏得黃金救治時(shí)間。這是醫(yī)療AI應(yīng)用落地的一個(gè)縮影。

01

一臺(tái)非典型腦卒中手術(shù)

8時(shí)2分，一輛救護(hù)車(chē)載著一名患者駛?cè)爰�大一院，躺在�?dān)架上的患者已口角歪斜、身體麻木。這是一名中風(fēng)病人，這個(gè)病更為專(zhuān)業(yè)的名字是腦卒中，由于腦部血管阻塞，大腦缺血而引起部分腦組織損傷。

中國(guó)每年新發(fā)卒中病人約300萬(wàn)，《中國(guó)卒中雜志》的數(shù)據(jù)顯示，這個(gè)病通常呈現(xiàn)高致死率和高致殘率，46％的腦出血患者在發(fā)病1年內(nèi)死亡或嚴(yán)重殘疾。

最終，患者在入院1小時(shí)14分后，完成了血管再通手術(shù)。三周后，他康復(fù)并恢復(fù)了正常的生活。

這是一個(gè)幸運(yùn)的結(jié)果，也是一次急救取得的勝利，在這次救治中，更詳細(xì)的流程是：

8時(shí)5分，病人進(jìn)入急診卒中綠色通道，卒中救治團(tuán)隊(duì)開(kāi)始就位。

8時(shí)10分，醫(yī)生給患者查體，綠色通道的護(hù)士開(kāi)始給病人抽血，開(kāi)通靜脈通路，做心電圖。

8時(shí)25分，也就是入院23分鐘后，多模式的影像評(píng)估開(kāi)始。一個(gè)軟件在3分鐘內(nèi)，出具了結(jié)合多項(xiàng)體征數(shù)據(jù)得出的報(bào)告。

8時(shí)33分，專(zhuān)家們判定患者符合取栓指征，出血風(fēng)險(xiǎn)較小。

8時(shí)35分，家屬簽署知情同意書(shū)。

8時(shí)41分，手術(shù)開(kāi)始。

9時(shí)16分，手術(shù)結(jié)束。

三分鐘得出報(bào)告，得益于一款醫(yī)學(xué)人工智能輔助診療產(chǎn)品。醫(yī)療AI公司安德醫(yī)智，基于天壇醫(yī)院的上萬(wàn)例臨床影像數(shù)據(jù)，以及浪潮信息的智慧算力，訓(xùn)練出了影像輔助診斷模型。它大大縮短了救治時(shí)間，為這次成功救治奠定了基礎(chǔ)。

為什么縮短救治時(shí)間在腦卒中的案例里如此重要？事實(shí)上，在肉眼看不到的地方，患者的腦組織正遭遇驚險(xiǎn)的生死時(shí)刻。

人的大腦包含1000多億個(gè)神經(jīng)元，它們的運(yùn)轉(zhuǎn)依靠腦部血管提供的血液循環(huán)。正常每100克腦組織每分鐘血流量為70毫升，低于20毫升時(shí)，神經(jīng)元缺血就會(huì)導(dǎo)致人出現(xiàn)偏癱和失語(yǔ)等癥狀。當(dāng)每分鐘血流量降至8毫升且持續(xù)6分鐘，腦組織就會(huì)發(fā)生不可逆的死亡。

每分鐘血流量在8毫升～20毫升的區(qū)間被視作“半暗帶”，腦卒中手術(shù)救治就是要在“半暗帶”腦組織還未梗死時(shí)打通血管。早1分鐘打通血管，約190萬(wàn)個(gè)大腦神經(jīng)細(xì)胞就能活下來(lái)，腦卒中不可逆的損傷幾率就會(huì)降低。

這是一個(gè)與時(shí)間賽跑的過(guò)程。在這項(xiàng)“打通血管”的大工程里，最重要的環(huán)節(jié)是完成腦卒中的影像學(xué)分析。

腦卒中的臨床表現(xiàn)多樣、病因復(fù)雜，影像學(xué)評(píng)價(jià)給出準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)耗時(shí)長(zhǎng)，醫(yī)生們，需要給出腦實(shí)質(zhì)改變的診斷，顱內(nèi)外供血?jiǎng)用}的改變，腦實(shí)質(zhì)內(nèi)毛細(xì)血管水平的血流動(dòng)力學(xué)改變，以及病因及發(fā)病機(jī)制分型分析。

中國(guó)卒中學(xué)會(huì)的專(zhuān)家王春娟指出，大血管閉塞的腦卒中患者，從入院到血管再疏通的過(guò)程中，其中入院到穿刺時(shí)間，是延誤最長(zhǎng)的步驟。更直白說(shuō)，診斷病情，判斷受影響的部位，制定更為準(zhǔn)確的治療方案并實(shí)施，是整個(gè)救治流程中最耗費(fèi)時(shí)間的步驟，也是血管再通工程最大的“堵點(diǎn)”。

醫(yī)療AI被行業(yè)用來(lái)探索解決堵點(diǎn)，縮短救治時(shí)間。

在吉大一院的這臺(tái)腦卒中手術(shù)中，基于浪潮智慧算力的支持，人工智能醫(yī)學(xué)影像輔助診斷系統(tǒng)的應(yīng)用，加速影像學(xué)評(píng)估決策，將評(píng)估時(shí)間縮短到了3分鐘。

基于高水平的醫(yī)院數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出來(lái)的醫(yī)療AI技術(shù)，應(yīng)用到醫(yī)療力量相對(duì)薄弱的地區(qū)，則能讓這樣的成功救治，擴(kuò)展到全國(guó)。“不是所有的病人都能被及時(shí)送到有雄厚資本和實(shí)力的大型醫(yī)院，在偏遠(yuǎn)地區(qū)，基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的資源薄弱，醫(yī)師們很可能因?yàn)闊o(wú)法快速、準(zhǔn)確判斷病情而耽誤救治時(shí)間�！币晃魂P(guān)注醫(yī)療AI普惠的業(yè)內(nèi)人士評(píng)價(jià)。

數(shù)智前線獲悉，一家位于西部小縣城的二甲醫(yī)院，醫(yī)師儲(chǔ)備和設(shè)備資源都較為薄弱，已經(jīng)應(yīng)用了這款產(chǎn)品。2021年春天，他們接待過(guò)一例中風(fēng)病人，基于CT影像，人工智能給出的結(jié)構(gòu)化報(bào)告顯示該患者中風(fēng)險(xiǎn)，血腫擴(kuò)大概率65．56％。

該醫(yī)院影像科主任介紹，腦出血患者很容易出現(xiàn)血腫擴(kuò)大，尤其是在24小時(shí)內(nèi)，會(huì)嚴(yán)重影響患者的預(yù)后。盡早治療，就可以抑制血腫擴(kuò)大，改善預(yù)后，但經(jīng)驗(yàn)沒(méi)那么豐富的醫(yī)生判斷腦出血后預(yù)測(cè)血腫擴(kuò)大，有時(shí)候會(huì)拿不準(zhǔn)。

醫(yī)療輔助決策軟件這時(shí)候的介入，對(duì)這些偏遠(yuǎn)地區(qū)縣級(jí)醫(yī)院的醫(yī)生來(lái)說(shuō)，“心里就會(huì)非常有底，相當(dāng)于身邊多了一位頂級(jí)專(zhuān)家和他會(huì)診”，他說(shuō)。

02

算力和數(shù)據(jù)助力醫(yī)療AI產(chǎn)品成熟

腦卒中醫(yī)療AI方案的成熟和落地是一個(gè)縮影，醫(yī)療AI行業(yè)正基于高水平數(shù)據(jù)和智慧算力，形成更多成熟的解決方案，并逐漸被一些醫(yī)院落地和認(rèn)可。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)決定醫(yī)療AI高度，數(shù)據(jù)來(lái)源曾是醫(yī)療AI發(fā)展的一大瓶頸。以業(yè)界最有名的IBM旗下的醫(yī)療AI產(chǎn)品Watson為例，由于數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量的不足，尤其對(duì)于罕見(jiàn)病的診斷——在某肺癌病種的分析中，沃森只用了635個(gè)病例對(duì)算法進(jìn)行訓(xùn)練，這使它被行業(yè)詬病產(chǎn)品的實(shí)用性。

除了豐富的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的分類(lèi)、標(biāo)注、訓(xùn)練均需人工進(jìn)行。動(dòng)脈網(wǎng)在《2022醫(yī)療AI行業(yè)報(bào)告》中提及，單個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)注成本在10～30元不等，耗時(shí)20～40分鐘，要獲得高質(zhì)量的標(biāo)注，難度很大。為了解決這個(gè)瓶頸問(wèn)題，2020年開(kāi)始，隨著大量醫(yī)院自發(fā)加入的單病種影像數(shù)據(jù)庫(kù)、第三方測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)逐步構(gòu)建，數(shù)據(jù)量才呈指數(shù)增長(zhǎng)，AI企業(yè)面臨的難度驟減。

在腦卒中場(chǎng)景里的輔助決策AI訓(xùn)練中，算法所用的數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)內(nèi)在腦卒中領(lǐng)域的行業(yè)佼佼者天壇醫(yī)院。天壇醫(yī)院在腦卒中領(lǐng)域的治療水平，位居國(guó)際領(lǐng)先水平。據(jù)了解，我國(guó)平均腦卒中治療復(fù)發(fā)率約為10％左右，國(guó)外先進(jìn)水平大概在7％左右，而天壇醫(yī)院腦卒中治療復(fù)發(fā)率僅為2％左右。

腦卒中的醫(yī)療輔助決策軟件正是基于天壇醫(yī)院的上萬(wàn)例臨床影像數(shù)據(jù)訓(xùn)練而來(lái)，“頂級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，成為優(yōu)質(zhì)AI產(chǎn)品的質(zhì)量保障。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)才能誕生高智商的AI”，安德醫(yī)智中國(guó)區(qū)CEO李晶玨說(shuō)。

智慧算力在醫(yī)療AI行業(yè)產(chǎn)品的進(jìn)化過(guò)程中也扮演了重要角色。浪潮方面的相關(guān)人士告訴數(shù)智前線，以腦卒中治療場(chǎng)景為例，醫(yī)療AI軟件對(duì)算力的需求分別在訓(xùn)練和推理兩個(gè)場(chǎng)景。

在訓(xùn)練場(chǎng)景里，主要需要運(yùn)用算力，把天壇醫(yī)院的數(shù)據(jù)沉淀為模型，讓頂級(jí)醫(yī)生們的經(jīng)驗(yàn)?zāi)苣�聚到AI產(chǎn)品中。在模型開(kāi)發(fā)與訓(xùn)練的過(guò)程中，AI公司遇到的瓶頸主要有幾點(diǎn)：第一是算力的瓶頸，醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的計(jì)算量很大，單個(gè)病例的文件就能達(dá)到GB級(jí)數(shù)據(jù)，對(duì)上萬(wàn)個(gè)病例的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，計(jì)算規(guī)模大，一般的設(shè)備處理速度難以匹配。

此外，為了更貼合醫(yī)院和醫(yī)生的使用場(chǎng)景，當(dāng)下醫(yī)療AI公司們，正在努力拓展覆蓋的病種范圍，從單個(gè)病種的產(chǎn)品向更大范圍的解決方案發(fā)展。要實(shí)現(xiàn)多種疾病的精準(zhǔn)診斷，相應(yīng)的AI模型復(fù)雜度高，計(jì)算量大，單次耗時(shí)長(zhǎng)。這也對(duì)計(jì)算資源提出了新的要求。

第二是資源的調(diào)度。參與算法訓(xùn)練的工程師們，需要針對(duì)身體各部位開(kāi)發(fā)相應(yīng)的模型并進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練任務(wù)多、使用人員多，經(jīng)常涉及多線程作業(yè)，需要合理分配和調(diào)度計(jì)算資源。

基于這些問(wèn)題，浪潮的智慧算力以浪潮AI服務(wù)器與AI資源平臺(tái)AI Station整體解決方案的形式，解決了算力瓶頸和資源調(diào)度等難題。腦卒中的解決方案里，AI服務(wù)器能大大縮短海量影像數(shù)據(jù)的吞吐時(shí)間，支持規(guī)模更大、復(fù)雜度更高的模型訓(xùn)練。它的計(jì)算性能是原計(jì)算平臺(tái)的3倍，通過(guò)16顆AI芯片，大大加快了模型的并行訓(xùn)練速度，將主要模型訓(xùn)練速度提升10倍以上。

對(duì)AI公司的工程師們而言，浪潮的AI資源平臺(tái)AI Station則能夠?qū)τ?jì)算力資源進(jìn)行統(tǒng)一管理，簡(jiǎn)化工作流程，提升了訓(xùn)練效率。例如，安德醫(yī)智近80位工程師能夠同時(shí)使用計(jì)算平臺(tái)， GPU使用率由原來(lái)的30％上升為75％，主要模型訓(xùn)練速度提升10倍以上，訓(xùn)練時(shí)間由2周多降為2天。

當(dāng)基層的醫(yī)院來(lái)使用產(chǎn)品時(shí)，智慧算力在推理場(chǎng)景里的效用也體現(xiàn)出來(lái)了。醫(yī)院此時(shí)接觸到的是一個(gè)整體的解決方案——訓(xùn)練好的軟件被裝載到浪潮的AI服務(wù)器中。新的病例在應(yīng)用訓(xùn)練好的算法時(shí)，能大大提高推理的效率，3分鐘就能夠生成基于病人影像數(shù)據(jù)的診斷參考報(bào)告。而在腦卒中治療中，時(shí)間代表的就是生命，算力的提升也大大提升了救治的成功率。

“基層醫(yī)院一般信息化能力較弱，以整體解決方案的形式進(jìn)入，大大降低了醫(yī)院使用產(chǎn)品的門(mén)檻，他們不用再花精力去配置IT資源�！苯咏�浪潮的人士告訴數(shù)智前線。

03

大規(guī)模商業(yè)落地前夜

近年來(lái)，醫(yī)療AI市場(chǎng)規(guī)模急劇擴(kuò)大。動(dòng)脈網(wǎng)報(bào)告指出，醫(yī)療AI市場(chǎng)規(guī)模2022年首次超過(guò)百億，預(yù)計(jì)在3～5年內(nèi)將維持40％的高增長(zhǎng)率。

2020年是這個(gè)市場(chǎng)發(fā)展的分水嶺，國(guó)家出臺(tái)的管理?xiàng)l例為產(chǎn)品落地，奠定了基礎(chǔ)。

2019年6月，國(guó)家藥品監(jiān)督管理局（NMPA）醫(yī)療器械技術(shù)審評(píng)中心發(fā)布了《深度學(xué)習(xí)輔助決策醫(yī)療器械軟件審批要點(diǎn)》，其中提出醫(yī)療AI產(chǎn)品要拿第三類(lèi)醫(yī)療器械審批。該文件對(duì)醫(yī)療AI的適用范圍、質(zhì)量控制、能力和使用風(fēng)險(xiǎn)以及數(shù)據(jù)來(lái)源都有規(guī)定，也為醫(yī)療AI產(chǎn)品形成商業(yè)閉環(huán)，打下基礎(chǔ)。

2020年1月，第一張三類(lèi)證發(fā)放給科亞醫(yī)療，人工智能醫(yī)療器械的審批框架逐漸完備，多家醫(yī)療AI公司的產(chǎn)品通過(guò)NMPA醫(yī)療器械審批，獲得三類(lèi)證，醫(yī)療AI商業(yè)化落地進(jìn)程由此加速。

國(guó)家藥監(jiān)局醫(yī)療器械技術(shù)審評(píng)中心評(píng)審二部副部長(zhǎng)郭兆君，在2021年世界人工智能大會(huì)健康高峰論壇上曾分享，審批管理的一些原則：“判斷一個(gè)AI產(chǎn)品到底屬不屬于醫(yī)療器械，主要包含三個(gè)方面的判斷：首先，考慮產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是否來(lái)源于醫(yī)療器械；其次，設(shè)備的核心功能是不是對(duì)醫(yī)療器械數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、調(diào)查、測(cè)量分析等；最后，這個(gè)產(chǎn)品本身也需要用于醫(yī)療的用途�！�

一個(gè)AI算法到底屬于什么類(lèi)別，需要考慮算法的成熟度。對(duì)于算法在醫(yī)療應(yīng)用中成熟度低，也就是未上市，或安全有效性尚未得到充分證實(shí)的人工智能醫(yī)用軟件，若用于輔助決策，如提供病灶特征識(shí)別、病變性質(zhì)判定，用藥指導(dǎo)、治療計(jì)劃制定等臨床診療建議，按照第三類(lèi)醫(yī)療器械管理；若用于非輔助決策，如進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和測(cè)量等提供臨床參考信息，按照第二類(lèi)醫(yī)療器械管理。

清晰的管理類(lèi)別判定，有助于人工智能企業(yè)完成審批，分步驟完成產(chǎn)品的商業(yè)化落地。郭兆君介紹，部分企業(yè)的人工智能軟件尚未完全符合三類(lèi)醫(yī)療器械的要求，可先申請(qǐng)二類(lèi)證，保證商業(yè)化的順利進(jìn)行，待臨床試驗(yàn)等流程設(shè)計(jì)完畢之后再進(jìn)行三類(lèi)證的申請(qǐng)。通過(guò)這種折中的方法，人工智能企業(yè)能夠一定程度上提前開(kāi)始商業(yè)化部署。

數(shù)智前線獲悉，多家醫(yī)療AI公司都持有三類(lèi)證，并持續(xù)在不同病種增加三類(lèi)證持有數(shù)量，增強(qiáng)自身的行業(yè)壁壘。

咨詢(xún)機(jī)構(gòu)沙利文指出，中國(guó)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)正由醫(yī)療信息化1．0逐步發(fā)展為醫(yī)療智能化3．0。在3．0階段，醫(yī)療智能產(chǎn)出，可客觀衡量醫(yī)療行為和效果的指標(biāo)與證據(jù)，提升醫(yī)療參與者的決策效率和精準(zhǔn)度，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療行業(yè)各環(huán)節(jié)的降本增效。

實(shí)際上，要有明確的指標(biāo)衡量醫(yī)療AI產(chǎn)品的價(jià)值點(diǎn)，真正實(shí)現(xiàn)降本增效，精準(zhǔn)決策，是一個(gè)緩慢長(zhǎng)期的過(guò)程。動(dòng)脈網(wǎng)的報(bào)告認(rèn)為，當(dāng)下主流AI產(chǎn)品處于商業(yè)化的過(guò)渡期。

一方面，這些算法模型仍然需要不斷學(xué)習(xí)，來(lái)提升進(jìn)入不同場(chǎng)景里的準(zhǔn)確度和可復(fù)制性。

例如，不同醫(yī)院拍攝CT影像的標(biāo)準(zhǔn)可能并不一樣。有的醫(yī)院影像所檢測(cè)的部位只有頭部，有的醫(yī)院影像信息可能除了頭部還包括頸部。AI軟件要能基于不同規(guī)格的影像準(zhǔn)確識(shí)別影像里的病理特征，做出判斷，就需要再訓(xùn)練調(diào)優(yōu)。這種“終生學(xué)習(xí)”的過(guò)程也意味著它需要持續(xù)的數(shù)據(jù)，以及龐大的算力來(lái)“喂養(yǎng)”�！八惴ú恍枰�推倒重來(lái)，這是一個(gè)能夠適配更多的醫(yī)院，并提高準(zhǔn)確率的過(guò)程。”業(yè)內(nèi)相關(guān)人士對(duì)數(shù)智前線說(shuō)。

另一方面，醫(yī)療AI公司們也在完善產(chǎn)品序列，開(kāi)發(fā)覆蓋更多病種、適用更多身體部位的AI產(chǎn)品。例如業(yè)界發(fā)現(xiàn)，影像學(xué)和電子病歷數(shù)據(jù)的結(jié)合，較單一維度數(shù)據(jù)，可能有助于更好區(qū)分某兩種特定類(lèi)型疾病的病理和成因。這一趨勢(shì)對(duì)算力、存儲(chǔ)都帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，有待行業(yè)內(nèi)從算力和算法模型層面形成更好的解決方案。

雖然市場(chǎng)對(duì)新技術(shù)的認(rèn)可有滯后性，但從基層使用產(chǎn)品的醫(yī)生端的反饋來(lái)看，基層醫(yī)生們對(duì)人工智能輔助診斷產(chǎn)品接受度在逐漸提高。

安德醫(yī)智的AI產(chǎn)品搭載在浪潮的AI服務(wù)器，已經(jīng)逐步進(jìn)入更多的基層醫(yī)院。西部某縣應(yīng)用了該產(chǎn)品的影像科主任，分享使用感受時(shí)表示，在基層醫(yī)院里，醫(yī)生的更大的痛點(diǎn)是輔助診斷環(huán)節(jié)。“有的人工智能目前是做輔助篩查、輔助分診，這個(gè)作用類(lèi)似于護(hù)士站的護(hù)士，對(duì)醫(yī)生看病的幫助意義不大。我們現(xiàn)在用的人工智能輔助診斷系統(tǒng)，可以做出明確的診斷報(bào)告，比如對(duì)24小時(shí)血腫擴(kuò)張的出血區(qū)域、體積、風(fēng)險(xiǎn)等都能進(jìn)行細(xì)致的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)警，醫(yī)生在得到詳細(xì)的診斷提示后，才能更加從容、準(zhǔn)確地治病救人。”

由此可見(jiàn)，人工智能技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的研發(fā)和應(yīng)用，有利于分級(jí)診療制度的建立，基層的醫(yī)療機(jī)構(gòu)的診療水平也得到持續(xù)提升。

總體來(lái)看，在高水平醫(yī)院、AI算法企業(yè)、智能算力企業(yè)的共同協(xié)同和努力下，AI+醫(yī)療產(chǎn)品正在爬坡，它在一些場(chǎng)景的應(yīng)用，已經(jīng)讓基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)享受到了診療水平的提升， 行業(yè)正逐步進(jìn)入良性循環(huán)階段。