医械创新资讯
昨日，皇家飞利浦正式发布Philips Image Management 15，这是其Vue PACS的下一代产品。
这款查看器通过标准网页浏览器就能提供工作站级别的临床功能，旨在改变放射科医生访问和解释医学图像的方式。
在医疗系统面临越来越大的压力，需要“用更少资源做更多事情”的今天，这一解决方案试图解决因远程读取速度慢和复杂性而导致的临床时间浪费问题。
革新性解决方案：零足迹与云端协作
飞利浦Vue PACS 15的核心突破在于，放射科医生无需在本地安装任何专业软件，通过浏览器即可访问完整的影像诊断功能。
这一设计彻底打破了医学影像诊断的地理限制，使远程阅片体验与在现场毫无差别。
比利时AZ West医院首席放射科医生Pieter Hoste证实：“我们是首批测试新型飞利浦网络诊断查看器的医院之一，区别很明显。它加载研究很快，运行平稳，即使是大型数据集。”
与传统诊断工作站不同，飞利浦的这一系统采用服务器端渲染技术，优化了客户端和服务器之间的处理流程。
即使面对数字乳腺断层合成或心脏CT等大型复杂数据集，也能保证一致的性能表现，确保图像质量不因访问位置不同而打折。
战略布局：云原生与生态整合
飞利浦并未止步于单一产品的创新，而是在全球范围内加速其云战略布局。
2024年11月，飞利浦宣布与亚马逊云服务扩大战略合作，将北美和拉丁美洲的150多个站点迁移至AWS上的飞利浦HealthSuite Imaging平台。
这一合作旨在统一诊断工作流程，改善对关键洞察的访问，并推动各临床专科的诊疗效果。
飞利浦首席执行官Roy Jakobs表示：“与AWS合作有助于我们更快地创新，为更多人提供更好的护理。”
基于云的解决方案能够提供来自不同诊断源的患者数据的统一视图，包括放射学图像、数字病理切片和其他临床记录，从而支持护理团队协作和优化工作流程。
这种云原生架构不仅降低了医院的IT复杂度，还为其未来集成更多AI工具奠定了基础。
行业趋势：医学影像AI加速落地
飞利浦推出Vue PACS 15的背后，是医学影像AI市场的迅猛发展。
根据弗若斯特沙利文数据，中国AI驱动的医学影像市场2024年规模达到24亿元，到2030年有望实现年均60.2%的高速增长。
AI技术正深刻重塑疾病筛查、诊断、风险评估及临床决策的全流程体系。
上海市科委生物医药处处长曹宏明在2025浦江创新论坛上透露：“在医学影像领域，上海有38家医院开展了AI影像辅助诊断，累计服务患者超过2200万人次，平均缩短报告时间40%，并将恶性肿瘤的早诊率提高了15%。”
医学影像AI的应用边界也在不断拓展，从肿瘤诊断与治疗向更广阔的临床场景延伸。
香港大学心理学及认知与情感神经科学教授Benjamin Becker指出，当前精神疾病领域正积极采用以磁共振成像扫描为核心的技术，结合AI算法实时解读被试者的情绪状态，为精神疾病的早期诊断与精准干预提供客观依据。
市场动态：本土化与效率竞争
面对中国这一庞大市场的独特需求，跨国医疗器械企业正在调整策略，强化本土化运营。
2025年11月，飞利浦医疗在中国市场做出了重要管理层调整：原三星医疗全国销售负责人马海燕正式加盟，出任影像事业部销售总经理。
这一人事变动背后，是中国影像市场逻辑的根本性转变——从过去的品牌红利时代走向效率竞争时代。
随着高端产品国产化突破和集采常态化，市场竞争的核心已经从“绝对性能”转向“性价比与总拥有成本”对比。
飞利浦此次引入既熟悉跨国体系标准化流程、又经历过本土创新企业加速度成长路径的管理者，显示出其对中国市场节奏的再对齐，是一次由产品叙事向组织与运营叙事的主动切换。
临床赋能：从工具到工作流革命
飞利浦Vue PACS 15不仅是技术升级，更是对放射科工作流的重塑。
该系统原生连接到交互式报告模块，管理PACS工作流程中的报告，消除了对单独的听写或报告系统的需求。
这意味着放射科医生无需离开阅读应用程序即可查看图像并生成全面的报告，大幅减少工作流程的中断。
飞利浦成像信息学业务领导者Madhuri Sebastian表示：“网络诊断查看器是我们迈向云支持、AI集成诊断成像的一个里程碑。它为任何浏览器带来了先进的可视化、协作和智能功能。”
在AI集成的具体路径上，飞利浦在其创新路线图中探索生成式AI的应用，如对话报告功能。
该功能允许临床医生使用对话语言将发现转换为结构化报告，然后进行审查。这些能力可以帮助实时构建和修订报告，添加诊断印象，并标记潜在的不一致之处。
挑战与未来：临床落地的关键
尽管医学影像AI发展蓬勃，但在临床实际应用中依然面临多重挑战。
同济大学附属同济医院放射科首席专家王培军指出：“当前人工智能在医学影像应用中的敏感性及特异性仍有待提高。”
他将根源归结于三大瓶颈：
一是医学影像数据的标准化程度不足，不同设备、场景产生的数据差异影响模型训练效果；
二是高质量标注的临床样本量有限，难以支撑AI模型实现泛化性更强的学习；
三是缺乏具备顶层设计的算法框架。
此外，伦理合规、法律法规适配以及社会认知普及等非技术层面的问题，也在一定程度上阻碍了AI技术在医学领域的落地与推广。
未来，医疗AI系统能否切实融入临床实践，实现规模化应用，还需综合考量多方面核心要素：
包括系统与现有临床流程的整合适配度、对不同诊疗场景的兼容能力、定价机制的合理性，以及可覆盖的患者服务规模等。
医学影像的云端迁移已是大势所趋。飞利浦、联影智能等国内外企业纷纷布局，AWS等云服务商也积极介入。未来五年，我们将见证越来越多的医院告别传统的孤岛式PACS系统，转向云原生、AI驱动的影像平台。
医疗影像信息的流动将不再受医院范围的限制，专科医生可为千里之外的患者提供精准诊断，稀缺医疗资源得以重新分配。
医学影像的诊断模式，正在经历一场深刻的范式转移。
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