上一篇在梅奥临床进修期间的所感引起了很多圈内朋友的关注，甚至有行业大佬私信留言，希望探讨一下妙佑医疗国际（以下简称Mayo Clinic）在医疗AI方面的应用。作为一个喜欢接纳新事物的我来说，自然会利用本次访学期间尽可能去接触和了解目前医疗AI在全美第一医院中的应用。

首先要说明的是，目前我所接触到的科室（高管健康计划、健康生活中心、乳腺中心、放射中心）都只是把AI应用在临床研究阶段。换句话说，以上中心并没有把这些AI的预测或者学习结果放在患者可以查看到的法律文书——患者病例中。因此，要问具体商业化时间节点，其实作为医生来说，在没有科学严谨的论证下，目前只能作为科研数据辅佐临床。比如国内如果如图的肺结节AI影像之类的，其实Mayo Clinic并没有采用，理由很简单：告知那么多不至于致病的小结节对于患者来说是情绪压力和焦虑的重要来源。想来，的确还挺有道理。

在整体架构上，梅奥设置了专门AI和信息化的研究中心。该中心的主要目标是：促进人工智能(AI)技术的采用，并开发一流的人工智能教育、培训、研究和转化项目，以带来真正的投资回报；加强人工智能能力，为健康和疾病提供新的、有影响力的见解，并应用信息学能力，将发现转化为实践；提供继续教育，增加人工智能领域的学术和行业合作伙伴关系。该中心目前联合以下各大中心进行合作：临床和转化科学中心(CCaTS)、医疗保健服务科学中心、Mayo Clinic生物样本库、Mayo Clinic癌症综合研究中心、Mayo Clinic风险投资公司定量健康科学。

和信息化经理聊天时候，他提到当中一个点：医生要有想法。然后才能结合目前临床实践、算法工程师、AI工程师等人群，一起进行可能化的数字建模以及内容的输入，训练，输出，验证这样一系列复杂的流程。因为医疗AI是可以提升医疗效率或者提高疾病诊断率，同质化医疗水平的最佳工具，但如果医生没有想法，那么团队其实无法发挥出百分百的效率。目前正在进入临床试验阶段的项目层出不穷，就拿心电图举个例子。基于心电图应用场景的AI研究有28项正在研究阶段，比如：人工智能心电图在主动脉瓣狭窄患者早期发现中的作用，人工智能心电图预测房颤发生概率，使用人工智能用单导联心电图检测左心室射血分数减少等等。其他科室更是层出不穷，诸如借助人工智能(AI)算法来分析临产妇女的变化模式，可以帮助确定产妇能否顺利进行阴道分娩，以及阴道分娩能否确保母婴平安等。因此不怕做不出来，只怕没有想法。But这点，我觉得国内目前可能会欠缺，大部分目前国内AI公司可能更以技术为导向，而在Mayo Clinic几乎所有感兴趣的临床医生会主动参入参与到整个项目中。当然，也有可能我们医生实在太忙，实在没有更多的时间和精力去思考这些问题。但恰恰这些问题我觉得才能未来改善我们的医疗效率。

Mayo Clinic也致力于使用AI来提早判定一些疾病的发生概率，诸如“胰腺癌”、“乳腺癌”、"结直肠癌”等等。目前，梅奥诊所综合癌症中心的胰腺癌研究团队开发了一个基于大型CT数据集的人工智能(AI)模型，经过临床试验验证，能够在较早阶段检测到小胰腺癌。这一AI模型具有突破性，在患者出现临床症状前长达1-1.5年就可以检测确认胰腺癌病变。此外，该AI模型具有较高适应性，能在不同的患者、不同厂家的CT设备和技术中保持有效精准性。笔者亲自去了这个算法产生的放射科，和放射科医生一起看胰腺癌算法模型在实际放射学中的应用。该模型已经集成在HIS系统中，课题组的医生可以进行登录应用，几乎1秒钟就自动勾边出胰腺组织，并且对于异常部位也能标识，而医生端就是根据医生的判断去看机器判读是否和医生意见一致（严重不一致，比如一个说良性一个怀疑恶性，那么就会组织科内阅片来讨论），这个过程既是验证过程，也是训练机器的过程。当然，他们只在特定的人群中开展，有一些排除数据。前不久，国内长海医院研究团队也构建了一个独特的深度学习框架，最终训练为胰腺癌检测模型（Pancreatic Cancer with Artificial Intelligence,PANDA）：一是通过构建分割网络（U-Net）来定位胰腺，二是采用多任务网络（CNN）来检测病灶，三是采用双通道Transformer来分类胰腺癌与其他胰腺病变，即利用AI放大并识别平扫CT图像中那些肉眼难以识别的细微病理特征。国内目前还是平扫模型，比美国目前增强CT更具有普筛意义。

2019年9月，梅奥与谷歌达成为期十年的合作。借助谷歌的云计算和人工智能技术，梅奥诊所可实现远程虚拟医疗；同时还将利用谷歌云帮助临床医生进行医学研究、开发新的人工智能算法等。谷歌云会对梅奥诊所的病人数据进行保护和存储，同时也部署云计算及机器学习工具，帮助研究人员解决各种复杂的挑战。2022年Mayo正式推出了一项为期30周的孵化计划——Mayo Clinic Platform Accelerate（MCPA），帮助AI+医疗领域的初创公司加速成长。

孵化模式为：通过有价值的实物投资帮助初创企业发展（含数据集到验证工具、技术指导及临床工作的流程规划等），并在初创公司中持有相应股份。提供的资源包括以下5项：

• 访问丰富的去识别化数据集，帮助建立有效的模型；
• 提供Mayo Clinic平台产品和服务，支持模型验证并将其无缝集成到临床工作流程中；
• 与监管、临床、技术和业务领域的专家合作并获得他们的指导；（包括Mayo Clinic、Google和Epic技术专家等）
• 探索研究试验的工作流程集成和临床协作机会，同行评审的出版物等；
• 缩短注册上市流程。

正如很多Mayo Clinic的医生所说：未来已来，与其抵触AI，害怕被替代，不如我们主动去拥抱AI，一定会有一些意想不到的收获。并且，医学一定穿插着同理心，关怀，人文等，这些是永远不可能机器替代人类的事情。

（原标题为：中国医生的朝圣之旅：我所见到的梅奥AI）

文章来自于微信公众号 “看医界”，作者 “周璐靖”