AI-PACS报告中心系统开发

AI医疗产品盈利压力增大，传统放射AI依赖硬件捆绑销售，价格竞争激烈（如单个肺结节产品价格跌到6万，复旦某院采购联影AI产品20个价格仅为200万）

PACS系统10年～20年更新周期到来，形成第二轮替换高峰，类似'PACs系统婴儿潮'

AI阅片覆盖90%+医院，辅助插件型AI效率低下，交互繁琐、无法赋能审核流程；因此迫切向主流程集成转型，简化交互，赋能全流程，扭转AI被诟病'降效'的行业痛点[1]
[1]Liu H, Ding N, Li X, et al. Artificial intelligence and radiologist burnout[J]. JAMA Network Open, 2024, 7(11): e2448714-e2448714.

与郑大一附院达成新院区试用合作，验证产品临床价值

打造'影像AI+智能报告'差异化优势，作为传统PACS系统的换代核心竞争力

• 四联动AI交互设计（阅片区/阅片病灶列表/报告病灶卡片/报告病灶索引）：满足医生在报告场景的一切AI联动需求
• AI病灶索引：便于审核医师审核，赋能报告全流程
• AI病灶卡片动态排序：根据所选模板进行卡片排序，卡片与文字一一对应，不用再四处寻找
• 快速AI病灶描述：双击AI卡片快速生成病灶描述，解决文本报告+单一病灶的报告痛点
• 多样AI结构化报告模板：冠脉CTA——需随序列切换报告内容；肺结节/肋骨骨折——多AI组合模板

• 多报告区域：针对连扫场景，设计多报告区域，让医师focus当前模板，互不干扰
• 随访卡片：医生写报告前都喜欢查看随访报告，并复制随访报告再其中修改。针对此需求，设计随访卡片，单击预览双击应用，让"随访报告"也成了一种"模板"
• 丰富状态设计：调研多家PACs，设计暂存、弃写、提交、临时报告、自写自审、驳回等全样状态，满足不同角色医生的多样需求

构建覆盖'待写-暂存-审核-打印'全生命周期的状态管理体系，制定复杂角色权限规则（报告医师/审核医师），限制报告错写、错改。

• 报告类型：分为纯文本报告、肺结节/肋骨骨折/冠脉CTA/胃癌等多类型结构化报告；功能设计需考虑多种报告兼容
• 流程类型：分为待写报告、书写暂存、待审核报告、审核暂存、已审核未打印、已审核已打印、已删除等多种状态；功能设计需考虑每种状态对应的限制
• 角色类型：分为报告医师、审核医师、管理员等多种角色，功能设计需考虑每种角色对应的权限

• 考虑到长期来看，报告中心将会高频迭代，RIS完成后几乎不迭代；且报告中心存在单独售卖可能
• 因此与架构师讨论，将报告中心解耦为单独模块，分析两种集成场景（深睿PACS+报告中心/第三方PACS+报告中心），确定独立架构解耦方案

• MVP版本：实现核心AI+报告的交互演示，完成郑大一附院试用签约
• 2.0版本：嵌入三大常用类型AI（血管/骨折/结节），临床效率较MVP版本提升40%，实际书写效率已超越传统PACs
• 3.0版本：覆盖90%+报告功能、流程，满足两家头部三甲的交互需求

通过差异化功能实现两家大三甲客户签单，建立AI+报告的行业认知标杆

2.0版本报告效率超越传统PACS十年研发成果，确认AI+报告的突破可行性

3.0版本覆盖90%常规场景场景，奠定产品兼容性

• 产品设计需从宏观到微观，微观只是基本功，宏观（行业理解、商业化理解、客户理解）才是优秀产品经理的分水岭
• 功能设计应掌握分阶段工具提供策略（像炒菜时，还没热锅的时候我们给油，热完锅给盐，而不是油、盐无脑提供让用户自己选），避免功能无脑堆砌

领悟产品迭代节奏，大小版本交替进行，让研发张弛有度