医疗卫生资源配置不平衡和就诊病人流向不合理是世界两大医疗难题，为应对这一矛盾，日本分级诊疗经过长期探索，已发展成为一套非常成熟的系统。在日本，社区医院、大学医院和专科医院各司其职，有着非常明确的职能划分。
日本也同样面临着放射科医生不足的问题，日本居民人口达1.27亿，放射科医生只有不到5000人。在这样的背景下，推想科技正式踏入日本分级诊疗体系，开启海外临床应用阶段。
日本知名放射学杂志《RAD FAN》对推想科技AI产品及应用成果进行专访。
CVIC在心脏专科领域上具备先进的设备、技术及优质的医生资源，但很多病人除了检查心脏类的病症外，也有肺部检查的需求，然而精通心脏问题的专家无法分出更多的精力研究肺部诊断，因此肺部的报告往往出来的非常慢，一个病人的从肺部画像发出到收到报告需要花费大约4-7天的时间。与之相对的是，心脏报告在拍片次日就可以生成。在日本放射科医生极其紧缺的背景之下，CVIC开始寻找通过技术手段解决问题的方法。社长古泽良知先生从2015年就开始接触各个公司的AI产品，他认为人工智能是可以缓解放射科医生不足的局面。在接触了大量本土及海外AI公司之后，古泽良知先生迟迟没有发现一个可以运用在临床上的成熟产品，大部分都还在实验阶段。而能在临床中可实现鲁棒性、无缝对接等技术的AI产品更少之又少，但幸运的是推想科技极大满足了CVIC的临床需求，也为成熟的人工智能影像产品进入日本市场提供了机会。
导入推想科技的InferRead CT lung辅助筛查系统之后，CVIC的医生们不再需要从本来就已经非常繁重的心脏病诊断中专门抽出大量的时间来分析肺部CT影像了。肺部影像中的可疑病灶能被AI自动标记出来，医生只需在心脏检查的间隙进行肺部影像的检查，不再需要耗费整块的时间。此外，InferRead CT lung自带的自动化结构报告生成功能，能够自动生成详细的结构报告，大大节省了医生撰写报告的时间，肺部报告书的生成时间由之前的4~7天缩短为2~3天。更重要的是，当医生判断出患者病情较为严重、需要转给负责肺癌治疗的医院时，CVIC能够在AI的帮助下定位疑似结节的位置等详细信息，帮助对方医院快速摸清情况，从而使得医院之间的配合更加流畅，提升了整个分级诊疗流程的效率。
今年2月 理事长寺岛正浩教授正在使用推想产品
在分级诊疗的情况下，各种不同医院的侧重点肯定会大为不同，这也意味着相当一部分医院都不再是全能选手。然而人体的复杂导致医生很难做到仅仅是“头痛医头，脚痛医脚”，它需要不同层级医院之间的配合。在医生资源非常紧缺的情况下，AI毫无疑问会起到一个润滑剂的作用，辅助医生完成非本职核心却又至关重要的工作，从而在保持分级诊疗优势的前提下，弱化分级诊疗体系的一些缺点。
日本成熟的分级诊疗值得我们学习和借鉴，尤其是应对分级诊疗体系缺陷的相关经验。推想科技深入日本、美国、欧洲等发达地区，就是希望在最成熟的医疗市场里磨练自己，使得自己能够经得住成熟市场最严苛的评审和考验，只有这样的产品，才能够在快速发展和不断进步的中国医疗市场立足，才能和中国医生共同进步。
