医学影像学杂志怎样写论文（关于医学影像的论(2)

数据是基于新一代人工智能技术研发产品的基础，在开始一款人工智能医疗器械的研发之前，我们应当充分调研数据——作为生产材料，是否能够获取我们希望得到的质量与数量。与交通、安防等行业动辄以TB为单位的海量数据相比，医疗行业的信息化、数字化进程相对滞后，病例数能够达到上万或者数十万的量级已经是十分困难。通过了解头部医院对于相关病例数的积累，可以大致了解数据量是否充足，同时结合之前机器学习文章中数据集的积累情况，可以基本判断出研发所需的数据集是否有可能获取到，或是需要多长时间的积累才可以达到比较理想的状况。

除了做信息调研，与临床医生进行密切的合作也是选择正确研发方向的一个重要环节。医学专家不仅有着丰富的临床经验，清楚临床需求，还有多年的临床科研经验，对很多新的方向都有所尝试，这些经验是十分宝贵的。从临床专家那里获取真实的临床需求，了解科研中遇到的问题、困难以及取得的成果，可以避免走弯路，有利于更好地寻找到适合自身的研发方向。

明确产品功能定义

研发医疗器械产品，需要研发负责人对产品形态在整个医疗过程中扮演的角色、产品可以解决临床工作中的什么问题有着清晰的理解和认识，切忌盲目地“拿着锤子找钉子”。相比大众消费领域的需求可以被大多数人所理解，产品定义者本身作为一名消费者能够理解消费者群体的需求，而医疗等行业具有较高的专业知识壁垒，医生和患者之间存在着极大的专业知识的不对称性，使得我们无法从一个患者的角度，来创造一个作为患者所理解的医疗需求，而是应该更多地站在专业医生的角度来思考问题。

临床需求大体上可以分为两类，一类是提升诊断和治疗的准确性，也就是更好地看病；另一类是提升医疗效率，使得医生在同样的工作时长中能够治疗更多的患者。

解决不同的需求所面临的用户也是不同的。由于我国医疗资源分配不均、医生水平不等等问题，导致在不同的应用场景下，实际需要实现的算法需求是不同的。

例如，对于一个疾病筛查的任务，需要尽量降低假阴性及漏诊率。而对于一个需要在大型三甲医院进行确诊的病例，特异性、误诊率可能是需要被首先考虑的指标。由于人工智能算法的特性，使得即使是在同样的数据和算法条件下构建的最优模型，在最终输出结果时，阈值的选择还是决定了敏感性、特异性两个性能指标肯定是一升一降。而医疗器械要求算法具有极高的可重复性，不能随意改动算法参数，影响输出结果。因此，需要根据不同场景和使用者的不同需求情况，分别开发适用于这些场景的产品。

由于人工智能技术最早被应用于互联网产业之中，所以在医疗人工智能产品的开发中，除了传统的医疗器械开发人员之外，也引入了很多具有互联网产品开发背景的人员。

互联网产品的开发讲求快速迭代，不断更新，根据用户的使用情况，及时反馈和修正，以实现最好的用户体验。很多互联网产品的功能迭代是以月、周甚至天为周期的，而传统的医疗软件的更新频率通常是以年为单位。之所以医疗软件更新的周期长，是因为整个研发过程需要进行严格的质量控制，以保证最终输出的产品不会在临床使用过程中发生意外或产生风险，而且医疗产品的每一次迭代都会产生巨大的研发成本。与很多互联网产品选择先上线供客户试用，再不断修正错误的过程不同，对于直接关系到人体生命健康的产品，医生也不敢在有潜在风险的情况下，贸然尝试将该产品在临床使用。

因此，对于刚刚进入医疗行业的公司来讲，建议加强企业对医疗器械质量文化的研究和实践，认真分析并理解“互联网思维”和“医疗器械质量文化”的差异，在发挥自己优势的同时，也要提升自己在医疗器械领域的研发水平。当然，互联网公司所擅长的敏捷开发，也是医疗器械公司所追求的，但这非照搬“盲目提出功能需求、先开发后修改”的模式。

一个经济且高效的开发，应当是在最初进行产品整体设计之时，对技术可行性、用户需求、市场规模等多个方面进行充分的调研，确定产品的适用范围和最终功能形态之后，通过敏捷开发的形式，不断向着最终的目标前进，快速解决研发过程中遇到的各种问题。在保证产品质量的同时，尽快推进产品的研发上市进度。

严格数据质量控制

与生产其他的人工智能产品不同，生产一款医疗器械产品，要同时关注安全、有效这两个方面，国家相关部门对于产品的审批，也主要考察这两个方面。

文章来源：《医学影像学杂志》 网址: http://www.yxyxxbjb.cn/zonghexinwen/2022/1213/508.html