21世纪经济报道记者 季媛媛

荷兰阿姆斯特丹近郊的圣安东尼乌斯医院,一间心脏介入手术室里,医生站在操作台前。他面前的屏幕显示着患者跳动心脏的实时影像,一个微型夹子正通过血管向二尖瓣反流处前进。

“我们称它为‘笑脸’。”尼沃海恩圣安东尼乌斯医院心血管中心Dr. Martin Swaans 指了指屏幕上二尖瓣的形态,“瓣膜就像一张笑脸,你必须沿着12点到6点的方向垂直进入。如果歪了,就像衬衫纽扣扣错位,整个操作就失败了。”

这场手术没有开胸,患者术后当天即可出院。传统开胸手术的恢复周期通常是3到6个月。Swaans所在的医院是荷兰首个开展三尖瓣项目的机构,自2009年完成首例经皮微创瓣膜修复术以来,他们已积累了大量临床经验。

但即便如此,Swaans坦言:“这种操作仍然非常依赖医生的手感与经验。”

这正是飞利浦试图用AI解决的问题。

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医疗AI的核心驱动力

此次荷兰之行,记者关心的并不是“飞利浦又发布了什么”,而是几个更产业向的问题:AI系统在欧洲医院的临床上到底解决了什么实际问题?医院为它买单的逻辑是什么?当它从欧美顶尖医院走向中国这样病患量巨大但人均医疗资源紧缺的市场时,又能带来什么?以及,什么带不来?

飞利浦执行副总裁、首席创新官Shez Partovi给出了一个直白的判断:“医疗健康行业面临人员与资源短缺,这不是未来的问题,是今天的问题。”

Shez展示了飞利浦《未来健康指数报告》中的一组数据:全球71%的受访医护人员认为AI切实提升了工作流程效率。但这组数据背后有一个更值得玩味的细节:调研同时显示,医疗行业部署AI的速度被视为“迟缓”,70%的受访者表示缺乏足够的培训与工具支持。

“更值得关注的是,”Shez说,“我们首次看到医生因为医疗保健领域资源不足而使用私人工具完成工作。他们明确告诉我们:‘请尽快提供相关资源。’这是一个信号:医疗行业从业者主动要求加快技术部署,因为他们已经等不及了。”

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飞利浦将客户对AI的需求归纳为三类:AI需要以人为本、可信赖,真正成为医护人员值得信赖的伙伴;自动完成重复性工作,提供更及时、更精准的数据洞察;支持临床决策,让医疗体系更加敏捷地响应不断变化的需求。

但这三类需求之外,还有一个硬性约束:患者知情与信任。Shez提及了一个数字:每10个患者中就有4个表示,若医生使用AI,他们会失去一定的信任。“行业需要向患者解释如何安全且负责任地使用AI,避免患者的信任度下降。”

Swaans在展示飞利浦的DeviceGuide时也提到,这是针对二尖瓣修复手术的器械指引高级功能,可在钳夹跨越二尖瓣时提供方向指导,帮助其快速精准完成跨瓣操作,从而缩短手术时间、降低并发症风险。

“过去我们必须同时盯着透视图像和超声心动图两块屏幕,”Swaans说,“实际操作中,同时观察两者几乎不可能。现在信息聚合在单一屏幕上,你看到的是设备当前位置、目标位置以及需要修正的偏差。”

Swaans调出一张手术截图,上面标注着红线和绿线。“虚线是设备实际路径,绿线是理想路径。你可以直接看到:现在虚线没有对齐绿线,我需要调整。这有点像电子游戏,你看到偏差,然后修正它。”

这种可视化带来的不仅是效率提升。在二尖瓣修复中,夹子必须精准夹住瓣叶的前叶与后叶。“如果只夹住其中一片瓣叶,或是夹取位置出现偏差,患者就可能面临更严重的瓣叶反流问题。”Swaans强调,过去这完全依赖医生的手感。如今AI能实时显示夹子与瓣叶的相对位置,并提示“向上移动”或“向后旋转”。

据记者了解,创新影像融合技术正在为复杂心脏介入手术打开新的精度空间,成为结构性心脏病介入赛道的重要技术突破方向。飞利浦推出的Echo Navigator是目前入局该领域的代表性商业化方案,该产品通过将实时超声图像与血管造影机DSA图像进行融合配准,可对上述复杂心脏介入手术实现术中全程精准导航,目前已逐步落地国内多个临床中心。

此外,飞利浦正在推进“传感实验室”概念:在手术室部署摄像头与音频设备,捕捉医生的操作、指令、器械使用节奏,用于优化整个工作流程。这一探索的出发点,也源于当下临床一线医生的真实痛点:术后大量碎片化的管理工作,已成为倦怠感的来源。而通过感知数据自动填充报告与标准化输出,真正节省了时间与精力,也让临床更专注于患者诊疗本身。

飞利浦诊断与治疗业务负责人Bert Van Meurs在采访中也强调:“AI不是取代医生。所有AI产品都是辅助工具,医生始终在决策回路中。”

成本、效益与普及新机遇

不过,值得注意的是,微创手术还面临着一个现实的成本问题。

Swaans直言:“微创瓣膜本身比传统外科瓣膜贵。但如果你只看设备成本,账就算错了。”

他拆解了一笔账:传统开胸手术需住院1至2周,需要麻醉师、灌注师及多名护士;微创治疗患者术后次日即可出院,团队更精简。“传统手术医生一天可能做2台,我们现在一天可以做4到5台。”Swaans说,“患者术后一周就能恢复工作。整体经济影响与传统手术存在显著差异。”

但即便如此,微创治疗的医保报销仍是难题。据记者了解,圣安东尼乌斯医院获得了政府超过800万美元的专项拨款,用于三尖瓣修复技术的临床试验,以推动部分手术纳入报销范围。这些手术对患者有明显获益,但无法立即普及至所有患者。

而这正是AI的潜在价值所在:通过降低操作门槛,让更多医院开展此类手术。“你们在中国看到的情况可能更极端,”Swaans对21世纪经济报道记者说,“患者数量巨大,医生资源相对不足。最终,需要让受过较少培训的人员也能开展这些程序。AI是实现这一目标的关键。”

飞利浦大中华区总裁刘令此前在接受21世纪经济报道记者采访时也用一组数据印证了这一点:在欧洲,一台机器一天扫描20例可能被认为很多了;但在中国,一天扫描200例也很常见。“这种极致的临床场景倒逼设备必须具备极致的效率、稳定性和易用性。”

其实,飞利浦深耕医疗健康并非始于AI时代。在埃因霍温的飞利浦博物馆,记者看到一封1930年代的信件,安东·飞利浦曾致信时任社会事务部长,建议在全国推广X射线检查以抗击肺结核,并写道“飞利浦可提供所有必要的X射线设备”。

“从那时起,飞利浦就形成了‘从真实问题出发’的创新路径。”博物馆的展板这样写道。

这种路径在今天的AI产品开发中依然清晰。Shez反复强调,飞利浦所有AI产品的开发都遵循“从床边反向工作”的原则,倾听临床的需求,再回到创新端设计开发适配临床需求的解决方案。

“最好的创新是解决痛点的‘止痛药’,而非可有可无的‘维生素’。”Shez引用了一句业内名言说道。

但挑战同样真实。当记者问到AI模型的训练数据来源时,Shez回应:“我们使用的数据均来自合作方,不存储、不售卖。所有模型需通过所在国家的监管审批。”也就是说,目前针对大语言模型在医疗场景中的应用,全球监管体系仍在探索阶段,尚未形成成熟、统一的审批路径。

“我们正在全球范围内开展大语言模型相关试验,”Shez说,“但在监管框架明确之前,不会商业化部署。”

锚定中国市场坐标

此次荷兰之行的一个潜在对比坐标是中国医疗AI市场。在参访中,飞利浦高管多次提及中国市场的特殊性。

Bert在谈到"传感实验室"时主动提到:“在中国,患者数量的规模可能让这种技术更有紧迫性。”

据21世纪经济报道记者了解,中国市场的独特之处在于,AI的落地场景既有顶级三甲医院的前沿探索,也有基层医疗机构的规模化应用。

例如,飞利浦全球首发的Innovation AI3超脑平台将AI嵌入成像全流程,涵盖患者定位、扫描参数优化、图像重建到后处理分析等多个环节,这套算法体系究竟能带来多大改变?临床数据显示,在保障图像真实度的同时,它可将扫描速度提升三倍,微小病灶的检出能力大幅提升65%,从而让高清成像成为医院可增值的数字资产,形成专病数据库,为药物治疗评估提供重要证据。

此外,在Deep CT方面,国内有肿瘤中心开展的低剂量肺癌早筛项目显示,采用Precision Imaging AI重建后,受检者辐射剂量较常规剂量扫描降低了42%,图像信噪比反而提升28%,满足早筛诊断要求。而飞利浦全新一代基于双层探测器的光谱CT产品更是搭载了第三代光子能量域AI算法,借助11通道并行处理模式,可以实现能量分辨率、空间分辨率、密度分辨率的多重分辨率与剂量效率同步升级。

而针对行业长期诟病的“AI造假”问题,该算法专门增设物理一致性检测通道,在国外临床试验中,可以彻底杜绝传统AI重建常出现的病灶假影、组织边缘伪形等“AI错觉”问题,经过超大测试样本量的验证,所有影像都符合临床诊断的精准性要求,确保每一幅影像精准可信。

刘令此前的表述更为直接:“如果说原来行业是处于温带的环境下,今天我们就进入了一个冷热流交汇的激流状态。”

这就意味着,中国市场具有不可替代性。慢病负担持续加重、基层医疗能力亟待提升、真实世界数据丰富,以及AI与数字化技术的快速渗透,使得中国市场的需求往往先于全球一步。这个变化也印证了一个基本判断:跨国企业必须建立端到端的本土能力,把中国从“销售增长终端”真正变成“全球创新引擎”。

离开圣安东尼乌斯医院前,Swaans被记者问到如何看待AI在医疗中的未来。他强调,“我们开发DeviceGuide用了多年。现在有了AI,我们能更快地优化图像,能跳过一些繁琐步骤。但说到底,每台手术关乎一条人命,AI只是工具。”

他指了指屏幕上的“笑脸”:即使有AI指引,医生仍然需要理解瓣膜的形态,理解为什么它长这样,理解不同患者的个体差异。AI不能替医生思考这些。

Bert在工厂的对话中谈到了时间框架:“AI模型会持续迭代,从4.0到4.8版本,会随着对新知识的不断学习而逐步优化。”

这或许是目前医疗AI最诚实的答案:它在部分场景中已被证明有效,但要真正改变医疗体系的全局格局,仍有一段路要走。眼下,圣安东尼乌斯医院心脏中心的手术室里,AI正在辅助医生看得更清晰、走得更精准,但最终做出决策并承担责任的,始终是那双握着操作杆的手。