今年9月7日，国务院常务会议决定，决定对部分领域设备更新改造贷款阶段性财政贴息和加大社会服务业信贷支持，促进消费发挥主拉动作用。其中，明确提到对医院在“设备购置和更新改造新增贷款，实施阶段性鼓励政策”的支持。
近日国家卫健委发布《关于印发使用阶段性财政贴息贷款购置设备相关建议和参考材料的通知》，进一步明确使用财政贴息贷款更新改造医疗设备在医院端落地实施的政策。复星杏脉积极响应，全力助推医疗新基建，全面提升医疗卫生服务体系建设水平。
国产医疗新基建浪潮强势袭来
根据国家卫健委的通知，政策主要涉及医疗设备的采购、升级需求，主要是面向国产设备。根据公开数据显示，我国现有近95万个基层医疗卫生机构，此时通知的发布将意味着基层医疗机构将迎来设备配置潮。
据报道，国家卫健委将开展“拟使用财政贴息贷款改造更新医疗设备”的需求调查。具体贴息幅度为中央财政每年2.5个百分点，面向高校、医院、中小微企业等9大领域。具体实施细节正在相关部门内部商讨，预计将全面覆盖所有公立和非公立医疗机构，要求每家医院贷款金额不低于2000万元。医疗领域贷款资金使用方向将包括诊疗、临床检验、重症、康复和科研转化等各类医疗设备购置。
气管镜AI-ROSE智能辅助分析系统
助力肺癌早诊早筛
肺癌是发病率和死亡率增长最快，对人群健康和生命威胁最大的恶性肿瘤之一。据2018中国癌症中心统计数据显示，我国肺癌发病人数和死亡人数连续十年位居恶性肿瘤之首，每年新发肺癌约78.7万人，因肺癌死亡约63.1万人。早期诊断、早期治疗是增加肺癌存活率和降低死亡率的关键。
快速现场评价（Rapid On-Site Evaluation，ROSE）是目前呼吸介入病学中不可缺少的一部分，它可以在支气管镜检查、肺穿刺等介入操作过程中由细胞或微生物病理学专业人员对穿刺标本进行现场制片和染色并快速评价，向操作者反馈穿刺是否成功，减少不必要的穿刺，提供初步诊断 [1，2]。
开展ROSE不仅需要在现场制备切片，更要求细胞学医师在极短的时间内对切片进行全面判读，这对病理医生的经验、时效性、抗压性都是极高的要求，因此开展ROSE对于我国缺乏专业病理诊断资源的医疗机构来说是非常大的挑战。
复星杏脉自主研发的气管镜AI-ROSE智能辅助分析系统由全自动数字显微镜和人工智能分析软件两部分组成。可辅助呼吸科、病理科医生在支气管镜检查过程中进行实时、精准的现场诊断。
AI-ROSE的临床价值与效益
研究证实，AI-ROSE具有辅助医生、增强ROSE临床可用性的可能。[3]
图1.恶性patch(左)和AI-ROSE分析相应的热图(右)
研究显示，经过训练的AI-ROSE模型准确率和敏感性分别为84.57%和80.91%（图2A）。为了进一步测试模型的临床可用性，研究者对AI和细胞病理医生的结果进行了进一步的比较，在测试组的162张ROSE玻片中，高级、初级细胞病理医生和AI-ROSE模型的准确率分别为96.90%、83.30%和84.57%。AI-ROSE模型的分类与金标准相关性高于初级细胞病理医生，低于高级细胞病理医生（图2B)。[3]
改善诊疗流程
改善支气管镜诊疗临床流程，支持现场式诊断治疗一体化，提高支气管镜手术的取样成功率，改变支气管镜常规分段式操作与诊断临床流程。
降低医疗负担
由于引入人工智能，临床医生和病理科的介入较少，大幅削减了人力成本。同时实现对可疑病患诊断关键环节的提早干预，提高临床医生样本处置能力，降低诊疗成本。
远程病理
联合远程会诊技术，实现省级医院医疗资源辐射周围地县市医院，所有地县市医院均能同享省级优秀病理医生资源，提升诊断水平和效率，为患者提供优质治疗。
文献参考：
[1]Collins BT，Chen AC，Wang JF，et al.Improved laboratory resource utilization and patient care with the use of rapid onsite evaluation for endobronchial ultrasound fine-needle aspiration biopsy[J].Cancer Cytopathol，2013，121（10）：544-551.
[2] Guo H，Liu S，Guo J，et al.Rapid on-site evaluation during endo-bronchial ultrasound-guided transbronchial needle aspiration for the diagnosis of hilar and mediastinal lymphadenopathy in patients with lung cancer[J].Cancer Lett，2016，371（2）：182-186.
[3]XinZhanga，DilbarAi，QinHu，et al.Artificial intelligence-based rapid on-site cytopathological evaluation for bronchoscopy examinations.Intelligence-Based Medicine.2022;6:10069
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