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文：张丞
编辑：顿雨婷
医疗信息化一直以来受到政策层面驱动，突如其来的疫情更是加速了医疗信息化补短板的进程。而如何将数据庞杂的医学影像数据高效、安全地存储和流转是医疗信息化领域中的一个关键问题。
医学影像是目前医疗中最重要的临床诊断和鉴别诊断的方法，其中包括 X 射线、CT、MRI 等多种类型影像。医学影像的数据量约占临床医疗数据的 80% 以上。而目前国内的医学影像基本以院内建设方式为主，大部分影像数据在院内局域网使用，仅限影像科室内或医院院内使用而无法共享。其次，影像数据存储仍依赖专业 DICOM 格式的 PACS 服务器和文件管理系统，应对的是 TB 级甚至 PB 级的院级整体需求，这种传统的存储架构并不是为每个科室和医生个体个性化定制的。
36 氪近期接触到的医学影像 SaaS 服务商医影云希望通过提供融合了移动端的定制化医学影像 PACS 解决方案，解放医学影像生产力，进而切入医学影像 AI 这一细分领域。医影云推出的医影 PACS 可以实现在线医学影像存储与传输、影像分析、AI 辅助临床诊断等功能，其特点在于，授权用户可以在移动端随时查看医学影像资料，并调用 AI 算法进行分析。同时系统还支持医院本地部署或云服务的方式，SaaS 产品中还包括相配套的硬件、管理软件、报告和培训系统。
目前很多医院的医学影像的存储和交付病人的方式主要通过刻录光盘和打印塑料胶片进行。刻录光盘并存储在光盘库虽然能满足影像数据完整的要求，但实际操作极为不便，且存储成本和光盘磨损、丢失造成的损失无法避免。而打印的塑料胶片给患者也存在不方便携带且容易污损丢失等问题，患者往往需要多次重复拍片，造成医疗资源的浪费。
最为重要的是，这两种方式导致医疗影像在临床应用上存在如诊断结果不互认、转院转诊多次拍片、缺少在线历史影像数据、共享困难等问题，给医患双方都带来不便。
医影云推出的医学影像 PACS 可实现电子胶片自动化归档、移动端查阅等功能，通过自主研发的 DICOM 解析引擎可以实现数百到数千张医学影像跨平台、跨浏览器流畅播放。医生和患者可以通过微信小程序随时查看全部原始影像。影像安全性方面医影云也通过建立影像与信息分离存储、金融级加密、采用可信云服务器等业内领先的技术来保障影像数据的安全性。
经济性方面，相比于传统刻录光盘的方式，医影云产品可以为医院节省高额的存储设备及维护成本。产品覆盖云 PACS 及院内科室所需影像工作站的全部功能需求。
医影云产品架构
当前国内医学影像领域既有医疗器械硬件厂商如锐珂等提供桌面级的服务， 也有万里云、医真云一类的云服务商，通过线上平台向医院或医联体提供服务。而医影云是专注于从服务 C 端医生和患者用户切入，提供个人专属的医学影像存储、传输和分析工具。
关于未来发展方向，医影云创始人杨琨表示医影云核心业务将会在医学影像 AI 领域，对标 HeartFlow、数坤科技这一类医学影像 AI 企业。医影云将围绕肿瘤、心脑血管、呼吸等临床领域，提供辅助医生诊断，帮助医生术前规划的一站式影像解决方案，进一步提高医疗供给侧的生产力。
医学影像 AI 技术方面，医影云在今年 2 月份参加国际级医学大赛 Grand Challenge 的 LNDb 肺结节诊疗策略综合竞赛，全球共有近 900 支队伍参赛，医影云在参加的两项赛项中均获得前 3 名，其中肺结节精准分割取得国内最好成绩。医影云也已与北京协和医院、北京医院、北京理工大学等多家临床和科研机构展开合作，开发多款医学产品。
商业模式方面，杨琨表示医影云一是为 C 端医生和患者两类用户提供医学影像 SaaS 服务，未来会将 SaaS 工具的部分高级功能对 C 端进行收费，例如医影云产品目前已经实现在移动端实时三维重建功能、肺结节筛查分割分类，心血管影像分割与狭窄计算等功能；二是与医院方面合作，通过参与医院临床、科研项目获取收入；三是未来通过研发 II/III 类医疗器械，提供 AI 影像辅助诊断功能，在临床领域进行应用落地。
医影云移动端产品形态
行业方面，近年来我国医疗信息化市场在政策驱动下增长稳定。根据 IDC 预计，到 2023 年我国医疗信息化市场规模将达到 792 亿元，2018-2023 年间 CAGR 为 10%。医学影像行业主要发展趋势是为医院提供影像云存储、云阅片、AI 辅助诊断和决策等服务，以及搭建区域影像云平台，提供区域医疗影像服务。
团队方面，杨琨为连续创业者，在互联网行业从业 15 年，曾在搜狐网、京东等一线互联网企业担任产品经理。团队其他核心成员拥有十年三甲医院一线科室或信息科室工作经验。
医影云近期正在进行融资，资金将用于产品研发、市场推广等方面。