醫學(xué)影像未來(lái)的發(fā)展趨勢分析

未來(lái)的醫學(xué)影像將是精準醫學(xué)的重要組成部分。美國國家醫學(xué)科學(xué)院(IOM)在2011年11月發(fā)出了一份報告，特別強調精準醫學(xué)是建立在了解個(gè)體基因、環(huán)境、生活方式的基礎上的新型的疾病治療和預防的方法。我們利用生命科學(xué)來(lái)研究這個(gè)領(lǐng)域，就是在蛋白、基因或者說(shuō)在分子的水平上，探究有多大，是否能看見(jiàn)，究竟在蛋白和基因中起到什么作用。

精準醫學(xué)首先是針對個(gè)體化，要有標志物，同時(shí)還要有配對，同時(shí)需要循證醫學(xué)的支持，再就是大數據的處理。生物醫學(xué)的常用領(lǐng)域，在這里我們可以看到電子、原子、分子、DNA、細胞、蜜蜂、小鼠和人，PACS最好的分辨率在5毫米，CT和MRI大概在1600，或者說(shuō)在0.1-0.2毫米，光學(xué)顯微鏡則更小一點(diǎn)，電子顯微鏡就更小。今天發(fā)展到基因、基因測序DNA這一塊，光學(xué)和電子可以觀(guān)測病毒。

顯然我們的PACS賦予我們圖像的存儲和傳輸，并不包括我們傳統醫學(xué)常用的生物成像技術(shù)和基因配型。也就是說(shuō)基因和蛋白的數據是PACS的一個(gè)前提，醫學(xué)發(fā)展的前一段所做的是有沒(méi)有病，后一段做的是什么病，在什么地方;影像所要解決的是在什么地方，所以PACS在圖像的處理方面是值得重視的。我們對基因序列、基因測序、蛋白等給予一定的關(guān)注，可以在分子影像下觀(guān)察對比。

總的來(lái)講，醫學(xué)影像已經(jīng)發(fā)展120年了，從70年代開(kāi)始，40多年來(lái)，我們主要指數字影像，數字影像給PACS一個(gè)很好地機會(huì )，所以我們的傳輸才可以這么通暢。在醫學(xué)數字影像的角度上來(lái)講，解決的主要問(wèn)題是空間分辨率、對比分辨率、時(shí)間分辨率和能量分辨率。PACS對于所圍繞的圖像來(lái)說(shuō)，就是要解決這四個(gè)分辨率。

從臨床的角度上看，PACS主要解決三個(gè)方面的問(wèn)題，第一個(gè)腫瘤，第二個(gè)心腦血管疾病，第三個(gè)老年癡呆。查詢(xún)美國的NIS以及國內的research fund基本都是以這三個(gè)為主，PACS也是隨著(zhù)疾病的主流而演進(jìn)的。這里給我們提出來(lái)最難的就是時(shí)間分辨率和能量分辨率，也即是說(shuō)動(dòng)態(tài)的。再有，隨著(zhù)功能和代謝、波普、量化等過(guò)程對PACS提出了一個(gè)新的要求。至于大數據，主要就是看代謝的波普和量化，特別是量化。影像這120年的發(fā)展雖說(shuō)要解決四個(gè)分辨率的問(wèn)題，但是它是以形態(tài)學(xué)為主的間接性工具，還不可以在組織學(xué)和分子學(xué)層面進(jìn)行確診。這個(gè)就是我們現在的醫學(xué)影像，知道病在什么地方，PACS解決的也是病在什么地方，而不是解決是什么病的問(wèn)題。

在生物醫學(xué)時(shí)代的醫學(xué)影像來(lái)講，我們面臨著(zhù)三個(gè)方向：第一點(diǎn)，是個(gè)體化。我們的高等級醫院可以調出基層醫院的片子，但是只是一條線(xiàn)，沒(méi)有形成網(wǎng)絡(luò )，不能互相調配，小醫院不能拿到三級甲等醫院的片子，所以這個(gè)是PACS的一個(gè)挑戰。我們要真正做到個(gè)體化，首先我們要改變我們的醫療模式，從家庭到醫院再到家庭，圈起來(lái)，診斷-治療-隨診，這兩頭都在家庭中，恰好PACS沒(méi)有分布在兩端，那么就沒(méi)有辦法喚起社會(huì )的參與和家庭的參與。同樣，我們很注重的網(wǎng)絡(luò )建設，但是我們實(shí)際上完成的是一條線(xiàn)，上面調下面的，下面調不了上面的，還不具備穿梭性，更別說(shuō)整個(gè)網(wǎng)絡(luò )的調配，這個(gè)方面是存在壁壘的。還有我們的規范化還有待進(jìn)一步建設。

第二點(diǎn)，PACS要注意影像診斷的整合，也就是intergrate，就是把化驗室、病理科、影像合成或者是分子實(shí)驗室整合，我們沒(méi)有這方面的能力，只能靠PACS或者TMT來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。所以PACS和TMT在未來(lái)對于腫瘤來(lái)講是一個(gè)整合醫學(xué)影像的工具，過(guò)去我們是采取information center 來(lái)整合信息，現在我們把整合信息中心可以稱(chēng)呼為intergrate information，我們把所有的東西都整合在一起，但是我們還是在傳統思路上建立一個(gè)center而已，所以這個(gè)方面是需要我們考慮的。

第三點(diǎn)，從精準醫學(xué)的角度來(lái)講，類(lèi)比軍事在18、19世紀，一般通過(guò)決斗來(lái)解決，現在主要靠導彈，那么就需要GPS來(lái)定位，那么在醫學(xué)領(lǐng)域定位就由PACS來(lái)做，只有PACS能夠解決這個(gè)定位的問(wèn)題，未來(lái)TMT的技術(shù)給了精準醫學(xué)一個(gè)很大的支撐，這個(gè)也就是我下面要介紹的。至于原因，我做一下解釋?zhuān)蠹叶贾?，這個(gè)是正常的基因，如果基因有變異，你可以說(shuō)有疾病，一部分變異的基因通過(guò)自身的免疫系統恢復，另一部分無(wú)法恢復，我們把這一部分在癌癥之前叫作癌變期，或者說(shuō)是細微的癌分子或者是癌細胞。之后突然間增殖，大家可以看到從癌癥到死亡是1-3年，我們看到的影像是從癌癥到死亡的階段，基因檢查和蛋白檢查的范圍是看不到的。舉好萊塢女明星安吉麗娜朱莉的例子，醫生告訴她的一對基因有80%的可能患乳腺癌，她選擇切除乳腺，這個(gè)是在乳腺上還比較好解決。但是如果是在神經(jīng)科，一對基因有致病的可能，可能會(huì )導致膠質(zhì)瘤，那么就不能像乳腺那么好解決，沒(méi)有辦法切除。在這種情況下，我們更大的一部分做的是在做基因和蛋白數據的積累和對比，這方面的工作以及數據的儲存都需要我們來(lái)做，我們要從單純的圖像中跳出來(lái)，要適應現在的需求。當然我們還是需要知道這個(gè)腫瘤是有多大，另外還要加強數據的處理。如果乳腺癌篩查當中，發(fā)現基因異常的，將異常的100人集合起來(lái)去檢查，可能會(huì )發(fā)現其中的20人患病，但是如果沒(méi)有基因的對比，只是簡(jiǎn)單的把多少歲到多少歲的人集合起來(lái)去診查可能效果不會(huì )很理想。所以，信息的整合顯得非常重要。

以膠質(zhì)瘤為例，對于膠質(zhì)瘤的分類(lèi)目前采用的是2003年WHO的分類(lèi)，今年6月份，我們采用新的分子分型進(jìn)行分類(lèi)，我們就可以利用大數據把過(guò)去的圖像都調出來(lái)，然后我們觀(guān)察其特點(diǎn)以及這個(gè)特點(diǎn)與分子分型有沒(méi)有一定的關(guān)系。所以PACS能不能把所有的數據，所有的特點(diǎn)就像計算機早期輔助診斷一樣，能夠早期的調出來(lái);能不能同時(shí)把MR或者CT的影像全都調出來(lái)，這個(gè)給PACS中做軟件的人員提出了一個(gè)要求。

對于今天來(lái)說(shuō)，我們要發(fā)展藥物，要進(jìn)行疾病治療，我們看不著(zhù)病變在什么地方，但是我們知道它已經(jīng)存在，所以我們能不能把這一部分的東西取出來(lái)，然后我們懷疑它是什么，我們再打進(jìn)去，讓它去標記這些病變的地方。甚至于搭配著(zhù)治療藥物打進(jìn)去去診斷和治療，也就是進(jìn)行靶向治療，這一部分沒(méi)有醫學(xué)影像，但是醫學(xué)影像告訴我們病在哪里，之后用藥物進(jìn)行治療。這個(gè)過(guò)程同樣也需要大數據，還有就是規范。這是一種激情，這種激情架在實(shí)際上，就是形成對藥物、數據和規范的建設，這是未來(lái)PACS很重要的挑戰。