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GE医疗正在持续为全面国产的“大厦”添砖加瓦。

10月19-22日,在疫情后中国首场世界级医疗器械展会CMEF上,GE医疗携旗下20款创新产品、智能应用和数字化解决方案悉数亮相,其中超过一半为最新发布的国产创新技术、设备,用国产化实力再一次惊艳众人,充分彰显了其扎根中国的成果和决心。

▲GE医疗CMEF现场

PHIGO科研平台首次亮相:向前走,看未来

科研能力是一个企业立足之本,也是一个国家的立足之本。面对地缘政治的挑战,中国亟需建立世界一流的科研水平和科研环境。

在CMEF上,GE医疗旗下实力雄厚的PHIGO科研工作站首次公开亮相,GE医疗将以自主科研实力,引领精准医疗的重要创新,助力重大疾病的影像分析“更上一层楼”。

以疾病为中心,打破产品界限

影像诊断经过近百年的发展,衍生出了包括CT、MRI、DR在内的数个分支领域,在临床上,诊断医生通常需要不同成像设备来判断疾病进程,比如针对新冠肺炎的诊断治疗,来自CT、X光、超声的影像信息缺一不可。

但从技术角度出发,不同影像设备都是以单项技术为中心,“各立门户”存在于企业不同的事业部之中,那么是否有可能成立一个以疾病为中心,从临床角度出发,将来自不同设备的影像信息进行融合的研究机构?

“GE医疗决定专门成立精准医学院,就是要尝试以疾病为中心打破产品的界限,加强对重大疾病的救治和研究。”GE医疗精准医学院副院长赵周社博士对医趋势表示,精准研究院集结业内30多位权威科学家,对重疾研究方法和深度学习的算法进行反复验证,致力于实现科研成果的转化,最终惠及患者。

值得一提的是,PHIGO科研工作站不仅可以直接对接CT、MR、DSA等影像设备,还可融入PACS、RIS、LIS、CDR等工作流自动获取数据,针对不同型号设备的多种影像预处理流程可保证数据标准化,为未来的影像学融合研究创造了无限可能。

比如本次发布的科研成果智能化脑卒中定量科研分析平台NovoStroke(NSK),可对脑卒中多模影像中的变量进行定制化的选择,搭建多参数分析及预测模型,进行深度学习和定量分析。

多模态影像融合是指将相同或不同成像设备所获取的同一组织或器官的图像,依靠计算机技术进行配准和叠加等变换处理,产生一种综合的信息影像。

▲智能化脑卒中定量科研分析平台NovoStroke(NSK)

目前,在经过对临床大量病例的深度学习训练之下,NSK已经在精准分割、参数定量和多学科结合领域达到了科研级别的准确度。

未来,NSK医院展开关于脑卒中患者个体化诊疗与预后预测模型等议题的科学研究,进一步推动脑卒中诊疗决策优化和预后的改善。

另外,对于现下热议的数据安全与标准问题,PHIGO同样有所准备。“在设备数据采集时进行脱敏处理,同时应用了区块链去中心化账户管理与数据传输机制,可以保障院内自治与数据安全。”赵周社博士表示。

投身新冠“科研战疫”

针对新冠肺炎大流行,GE医疗正责无旁贷地投身于“科研战疫”之中。

此次,精准医学院发布的CT影像智能分析科研平台LK3.0,是在今年上半年推出的LK2.0基础上的最新版,也是专门针对新冠肺炎影像诊断的“升级版”。

LK3.0是一个基于影像基因组学原理,结合人工智能和图像处理等技术,对新冠CT影像进行智能化分析的软件平台。LK1.0主要针对肺结节、肺部炎症和肺功能损伤定量分析,LK2.0则是针对新冠肺炎。

“我们开发的软件,通常是临床亟需但开发难度较大的。比如部分新冠肺炎患者,影像诊断看不到肺上有毛玻璃样、病变和斑点,但核酸检测却呈阳性,说明目前的诊断工具一定还存在需要改进的地方,这就是我们开发LK3.0想要解决的问题。”赵周社博士解释道。

▲CT影像智能分析科研平台LK3.0

面对“狡猾”的病毒,任何谨小慎微的追踪都不为过。LK3.0可自动识别患者肺部和呼吸道的微小病变并进行分级,标记患者全病程肺部影像的定量数据,与医疗机构合力进行新冠肺炎患者肺部病变以及预后的分析研究。具体包括:

早期:自动分割肺页、肺气、血管,帮助肺部无明显形态学改变的病例,进行早期病灶识别,可实现2分钟之内完成肺组织的自动分割;中期:对于新冠中后期复杂病变,平台提供了病灶智能检出与分割系统,并提供包括CT值均值,肺占比,临床评分等多种评估指标;后期:对于患者多期数据,提供了随访评估功能,从多个角度评估患者的疗效。

另外,该系统可以直接对接院内PACS,以上过程均不增加医生额外复杂操作。

简单地说,LK3.0之所以称之为科研平台,是因医院提供的“咨询”工作:从医生的需求出发,给医生的研究设计一套思路和工具。

目前,PHI团队不仅在在世界顶尖的放射学杂志Radiology发表了超过20篇关于新冠肺炎在CT影像中的早期识别和精准定量疗效评估的论文,医院进行合作研究,运用LK3.0软件分析“采用影像基因组学预测新冠患者预后”和“多中心新冠患者分级预测”等议题。

“影像的未来是指导治疗和评价疗效”

年,哈佛商学院迈克尔·波特教授在他的一篇论文中对战略有个观点:战略就是形成一套独具的运营活动,去创建一个价值独特的定位。也就是说,战略是围绕定位展开的。

在GE医疗多年的历史中,能够保持品牌长青,着眼未来、引领技术创新定是主要战略之一。

“GE医疗拥有大量的底层、原始的影像数据,而精准医学院做的事情,就是希望在此基础上,向前走,看未来,在行业内起到技术引领的作用。”赵周社博士表示。而放眼看去,个性化、精准化诊疗必在未来的医疗行业占据一席之地。

“我们所说的个性化治疗的理念,一定是针对患者的情况,制定一个损伤最小的治疗方案。比如针对肿瘤、心血管疾病的靶向治疗,其实就是在靶位上消灭病灶,而不是全身性的进行损伤。”在赵周社博士看来,个性化治疗和精准医学在深层次是一个概念。

在医学影像的未来发展方面,赵周社博士保留了更多的想象空间,“影像的作用绝不仅限于诊断,在后期的研究分析方面,还有更多潜力可以挖掘。我们认为,通过AI赋能和基因技术的发展,影像的未来可以指导治疗和评价疗效,这是我们精准医学院要去研究的一个前景。”

截止目前,在PHIGO科研平台已

开发出针对心脑血管、肿瘤、神经和发热等疾病的15款软件;发表SCI论文近篇。这对于一个“年轻”的科研站来说,象征着大有可为的未来。

全面国产,GE医疗是认真的

在为期三天的CMEF展会上,GE医疗分别以“铸国产”“攻精准”“克重疾”为核心举办三个“主题日”活动,由此可见,国产化已不仅仅是GE医疗的主论调,更是在其中国战略中占据了首要位置。

布局自采自制,铺就供应链提升之路

目前,GE医疗在中国共建有四大全球生产基地,分别是北京的CT扫描系统和X光成像系统工厂、天津的磁共振成像系统生产基地、无锡的临床护理设备工厂、上海的造影剂生产基地。

此次CMEF期间展出的国产产品,均出品于不同的中国工厂,并分别贴有当地的出厂印记:

北京工厂:深度天眼CT、可构建胸部疾病闭环方案的鎏金CT、数字化乳腺X射线机SenographeCrystalNova、高端移动X光机OptimaXRHD/XRamx移动小蜻蜓、OECOneCFD晶锐、EliteCFDMotorize;无锡工厂:GE全球最高端有创呼吸机CarescapeR、自动乳腺超声诊断系统InveniaABUS2.0、高端全身彩超华彩VersanaPremier;天津工厂:搭载全流程AI磁共振技术平台“智简AI”的1.5T磁共振产品SIGNACreator、高端SIGNAPioneerElite3.0T。

值得一提的是,GE医疗中国不仅专注于生产本地化,还致力于采购本地化,以求实现提升中国整体供应链技术能力。

当前,在GE医疗推出的新品中,超过50%都是中国国内生产,包括零配件都实现了大部分国产与供货,仅年就实现中国年采购额超7亿美金。

为中国基层医疗打造高性价比创新方案

为夯实中国基层医疗底盘,GE医疗一直不遗余力地打造更具性价比的创新方案。

目前,GE医疗中国现已具备几乎所有经济型医疗影像和诊断设备的研发能力,涵盖CT、MR、X光机、血管机、超声、移动DR等全系列产品。

会上亮相的由中国研发制造的华彩VersanaPremier超声是一款国产高端全身应用机型,其优异图像、智能操作、简捷流程,具备极高的普适性,尤其适合基层大范围应用。

针对基层乳腺疾病筛查、诊断,GE医疗也推出了一款搭载AI算法的乳腺机产品SenoCrystalNova。据悉,这款乳腺机是由中国生产、供应全球,按照国际标准的乳腺影像诊断方法BI-RADS进行分类,涵盖了所有乳腺疾病,可以实现每天人将近个体位的检查,同时可以3秒钟就实现极速高清的诊断。

以数字化赋能服务,由被动变主动

在服务与渠道方面,GE医疗正加速实现从被动响应设备故障的模式转变为数字化智能服务模式,由被动型服务变为主动型服务,助力设备“云端”管理。

以APM资产云管家为例,目前已联通+家医院的45万件医疗资产,60%的故障问题都能通过远程解决。同时,

可以通过远程及大数据分析提升20%设备运营使用率、节省30%运营成本;配件网络更广覆盖偏远地区,1个中央分拨中心+8个区域性分拨仓库+14个小型转流库,80%配件24小时送达。

此次CMEF期间发布的APM升级版,便是基于此版本进行的迭代升级。

就在CMEF前夕,10月16日,GE医疗发布的数据显示,截止三季度:

中国无锡制造基地累计交付超声18万台;6月刚刚落户无锡的GE全球最高端呼吸机产线已向全球发货0台。

由此可见,GE医疗的中国工厂不止供应中国,还在全力支持世界范围内抗疫行动。

当下,在去全球化的风险下,确保国内产业链的稳定性迫在眉睫,而GE医疗在中国的建厂落地,有助于推动中国高端医疗设备产业链的完善与稳定,同时为中国市场内循环提供潜移默化的支持,这无疑是一项多赢之举。

·END·




本文编辑:佚名
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