醫(yī)療大數(shù)據(jù)+AI是推動精準(zhǔn)醫(yī)療和臨床科研的新引擎

郝莊嚴(yán)

從1987年從業(yè)到現(xiàn)在32年了，我是第一次以醫(yī)療行業(yè)企業(yè)經(jīng)營者和專業(yè)人士的身份來跟大家分享。

從國家政策的角度來講，國家將健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的建設(shè)工作納入到了“健康中國2030”規(guī)劃當(dāng)中，這對健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的屬性和發(fā)展戰(zhàn)略提出了具體的要求，也為醫(yī)療行業(yè)以健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)為抓手、正確有效地推進(jìn)醫(yī)改進(jìn)程指出了路線和方向。

目前醫(yī)療行業(yè)的大數(shù)據(jù)需求呈現(xiàn)出三大趨勢。

一是數(shù)據(jù)來源多樣化。在醫(yī)療過程中，醫(yī)生根據(jù)的是HIS（醫(yī)院信息系統(tǒng)）、LIS（實驗室信息管理系統(tǒng)）、EMR（電子病歷）、PACS（影像歸檔和通信系統(tǒng)）等數(shù)據(jù)，但常常忽視患者遺傳背景、基因、環(huán)境等信息?，F(xiàn)在整個醫(yī)療行業(yè)，專業(yè)縱向細(xì)化深入、橫向碎片化發(fā)展趨勢非常明顯。

二是關(guān)注角度多樣化。除了關(guān)注治療效果，我們還要關(guān)注治療過程中患者的狀態(tài)、并發(fā)癥、死亡率，關(guān)注醫(yī)院救治過程的執(zhí)行狀況以及收費情況。

三是知識和工具多元化。對醫(yī)療救治的認(rèn)識，已經(jīng)從經(jīng)驗積累向數(shù)據(jù)積累轉(zhuǎn)化，需要醫(yī)生在成長過程中重視方法論的培養(yǎng)，包括必須熟練掌握計算機(jī)工具，學(xué)會對海量信息進(jìn)行處理。

人工智能的概念最早于1956年在美國達(dá)特茅斯大學(xué)首次人工智能研討會中提出，最早的醫(yī)療場景落地探索嘗試出現(xiàn)在上世紀(jì)70年代的利茲大學(xué)，最初人工智能用于輔助臨床決策診斷。從上世紀(jì)80年代開始，醫(yī)療行業(yè)從業(yè)者就幾乎每天接觸人工智能這個詞?，F(xiàn)在醫(yī)療行業(yè)發(fā)展到了什么階段呢？從以數(shù)據(jù)整合為特征的起步階段，到數(shù)據(jù)分享+計算的優(yōu)化階段，現(xiàn)在進(jìn)入到了以醫(yī)療大數(shù)據(jù)+應(yīng)用級人工智能技術(shù)為特征的價值驗證階段。

大數(shù)據(jù)+人工智能是目前非常重要的方向。首先，醫(yī)療行業(yè)現(xiàn)在面臨重大變革，醫(yī)療行業(yè)的大部分信息化系統(tǒng)是CS架構(gòu)，上世紀(jì)90年代初以CS架構(gòu)為標(biāo)志的數(shù)據(jù)庫大行其道，但目前從IT行業(yè)來看，CS架構(gòu)還是比較落后的。不過醫(yī)療行業(yè)變革速度非常快，系統(tǒng)從孤立向平臺化、IT化、物聯(lián)網(wǎng)化快速轉(zhuǎn)化，大型醫(yī)療診斷和檢查裝備呈現(xiàn)全面數(shù)字化的狀態(tài)，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量爆發(fā)式增長。

其次，信息化成為重點。整個醫(yī)療行業(yè)的信息化管理水平正在急劇變化，大數(shù)據(jù)+人工智能等同于有效的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)+優(yōu)秀算法，能夠解決醫(yī)療精準(zhǔn)診斷和精準(zhǔn)治療方面的問題。

另外，場景是落地的關(guān)鍵，現(xiàn)在醫(yī)學(xué)影像識別、智能診斷及輔助診斷的應(yīng)用是比較成熟的。

最后，大數(shù)據(jù)+人工智能使得醫(yī)療從“智慧”向“智能”轉(zhuǎn)變，應(yīng)用場景也在向醫(yī)療輔助、疾病風(fēng)險預(yù)測、健康管理、醫(yī)學(xué)研究擴(kuò)展，大數(shù)據(jù)+人工智能已經(jīng)成為推動精準(zhǔn)醫(yī)療和臨床科研的新引擎。

醫(yī)療數(shù)據(jù)同樣面臨數(shù)據(jù)安全問題，從數(shù)據(jù)隱私脫敏處理到醫(yī)院內(nèi)的私有云部署，再到專網(wǎng)或?qū)Ｓ械募用芗夹g(shù)，通過各種管控手段來保障數(shù)據(jù)安全，這些都是依據(jù)最新發(fā)布的《醫(yī)療機(jī)構(gòu)醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)指南》而采取的措施。

臨床醫(yī)學(xué)的智能化應(yīng)用主要體現(xiàn)在四個方面：第一，模擬專家經(jīng)驗，數(shù)據(jù)化專家“大腦”，個性化定制教案與教學(xué)頻道。我國醫(yī)療專家極其稀缺，專家資源配置不合理，數(shù)據(jù)化專家“大腦”其實是極其重要的;第二，序列化患者全周期治療康復(fù)過程，治療模式與治療程序能夠精準(zhǔn)復(fù)盤;第三，專屬AI模型算法能夠智能推薦評估方案、治療方法、預(yù)后分析，以此輔助精準(zhǔn)診療;第四，實時掌控全院各項經(jīng)營指標(biāo)，提高醫(yī)院決策創(chuàng)收能力，輔助支持經(jīng)營決策。

科研應(yīng)用的運行邏輯是數(shù)據(jù)源經(jīng)過數(shù)據(jù)聚合和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)進(jìn)入數(shù)據(jù)中臺，科研數(shù)據(jù)中心對數(shù)據(jù)進(jìn)行科研管理，數(shù)據(jù)根據(jù)一定的規(guī)則分別進(jìn)入專病數(shù)據(jù)庫、科研數(shù)據(jù)集，形成的研究總結(jié)成果輸出到臨床研究評價中心，評價確認(rèn)以后發(fā)布成果，最終將成果應(yīng)用到臨床診療實踐中，臨床應(yīng)用再形成新的數(shù)據(jù)，如此形成一個循環(huán)。

醫(yī)療大數(shù)據(jù)+人工智能的發(fā)展有三個引人注意的方面。

第一，醫(yī)院的數(shù)據(jù)多種多樣，包含結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，需要構(gòu)建統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)平臺，整合全院各科室多元異構(gòu)數(shù)據(jù)，并將平臺逐步擴(kuò)展至以醫(yī)院類型、隸屬關(guān)系、行政管轄區(qū)域等維度為標(biāo)志的統(tǒng)一規(guī)劃建設(shè)。

第二，以醫(yī)學(xué)科研來驅(qū)動醫(yī)療信息化平臺建設(shè)，以醫(yī)療人工智能成果轉(zhuǎn)化來提升醫(yī)技能力。

第三，大數(shù)據(jù)行業(yè)特別缺乏數(shù)據(jù)工程師，醫(yī)療行業(yè)人才缺乏就更嚴(yán)重了，需要聚集數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家深度參與醫(yī)療科研，個性化服務(wù)于臨床科研課題。這也是個重大機(jī)會，希望能夠有更多的數(shù)據(jù)專業(yè)人才加入醫(yī)療行業(yè)，參與醫(yī)療大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域的發(fā)展，最終造福社會、造福百姓。

（根據(jù)演講內(nèi)容整理，未經(jīng)本人審核）