探索医疗大数据落地路径：服务能力建设的脚步声由远及近

在医疗大数据持续深入的背景下，业内逐渐把焦点开始转向更为落地的服务能力建设。

“医疗信息化走到今天，对于医疗大数据的探索越来越深入，也越来越显示出医疗大数据服务能力建设的紧迫性。”北京大学肿瘤医院信息部主任衡反修说。

4月21日，由中国研究型医院学会医疗信息化分会医疗和临床科研大数据专业委员会（简称：医疗大数据专委会）主办、HIT专家网承办的“医疗大数据服务能力建设研讨会”在北京成功举行。约150名来自全国各地医疗机构的信息化主管和多所高校的大数据专家教授以及医疗IT企业代表参会。在医疗大数据持续深入的背景下，业内逐渐把焦点开始转向更为落地的服务能力建设。

中国人民解放军第三Ｏ二医院副院长李进，中国医院协会信息管理专业委员会（CHIMA）负责人、原国家卫生计生委统计信息中心副主任王才有，北京市卫生计生委信息中心主任琚文胜分别致辞。北京大学肿瘤医院信息部主任衡反修主持致辞环节，北京协和医院信息管理处常务副处长朱卫国、北京大学口腔医院信息中心副主任曹战强、云南肿瘤医院信息中心主任路健、哈尔滨医科大学附属肿瘤医院泌尿外科教授徐阳阳等分别主持演讲环节。

会议期间医疗大数据专委会还举行了委员会。医疗大数据专委会主任委员衡反修作工作总结和计划，会议围绕存储技术、数据质量、医疗大数据服务能力建设等三个议题展开了热烈研讨。委员会议由医疗大数据专委会秘书长、北京同仁医院信息中心副主任魏勤主持。

医疗大数据应用的本质是服务

“我在2012年首届南湖HIT论坛讲的就是大数据，已经六年过去了，可是大数据很多情况下还是‘只听脚步声，不见美人来’。”王才有在致辞中表示，“问题是多方面的，但医疗大数据服务能力的建设是现在值得我们特别关注的问题。”王才有认为，过去大家一直在强调大数据的自然属性，但由于技术的复杂性，也需要重构一个技术生态，形成医疗大数据技术生态链条，同时，更重要的还有医疗大数据的社会属性。“我把过去的数据比作小生产的自给自足的自然经济，每个人以自己的目的去收集数据，但现在不同，大数据的社会属性就是把不同的数据汇集在一起创造更大价值，所以要解决医疗大数据技术生态和社会生态的问题。”王才有说。

琚文胜在致辞中主要提出了目前业内关注的六个问题：即一是数据质量问题，二是医疗大数据需要怎样的人才，三是医疗大数据最迫切、最普遍的应用是什么？四是目前已经产出并具有示范意义的医疗大数据应用是什么？五是当前医疗大数据技术、产品是否能很好地支撑医疗大数据的应用？六是医疗大数据如何打破地域限制和机构限制以实现共享共用。“有人说，医学正在成为一门信息科学。的确，今后的医学离开了信息是否难以持续下去？信息围绕着医疗可以有更广阔的发展前景。”琚文胜说。

解放军医学信息研究所高级工程师薛万国表示，医疗大数据确实很热，到底如何在医院中做好应用，需要在实践中不断深化认识。“医疗大数据应用的本质是一项服务,这和我们传统的信息化应用有所不同，它不是一项或几项系统应用。”作为国家医疗大数据工程实验室的主要参与者，经过一段时间的摸索，薛万国认为，开展医疗大数据应用是一项多学科融合的技术服务，医疗大数据应用的核心是服务能力的建设，而做好医疗大数据应用的关键从根本上讲，需要医院建立并不断提高自身的服务能力。薛万国还结合过去两年多的实践，展示了多个数据分析研究案例应用，分享了医疗大数据建设心得。

医疗大数据和人工智能等新技术应用最终还是要体现在如何更好地落地服务。厦门市卫生计生委规划信息处副处长叶荔姗全面介绍了厦门市医疗大数据和人工智能为该市居民带来的医疗服务体验的改善。早在2016年，厦门市就获批成为健康医疗大数据中心与产业园建设国家试点城市。“在AI医疗领域，厦门市主要在图像识别辅助诊断、中医体质识别、基于病历的自然语言处理、健康档案智能化、可穿戴设备的物联网平台、智能机器人建设等方面进行了一些探索。”叶荔姗表示，厦门市区域卫生信息化建设借助了大数据、人工智能、“互联网+”等新思维和新技术，以提高人民群众获得和增强经济发展新动能为主要目标。据介绍，目前厦门全市360多家医疗卫生机构实现了互联互通，目前已建立个人健康档案覆盖到全市95%以上的常住人口。

临床科研大数据挑战与机遇并存

北京大学健康医疗大数据研究中心常务副主任张路霞认为，医疗信息化的快速发展为讨论健康医疗大数据奠定了基础，但由于数据可用性、可及性、可整合性差，同时缺乏数据整合的驱动力，使得健康医疗大数据应用依然滞后。这其中有两方面的原因：一是过多关注数据本身，而对于数据能够产生的价值则关注不够；二是缺乏有效的合作机制，亟需健康医疗相关研究者与相关方法学科学家的的深度融合。“如果有好的医疗大数据应用，一定是问题驱动而非方法学驱动，寻求因果关系而非相关性。”张路霞说，“什么是健康医疗最亟需迫切解决的问题？好问题的提出，必须靠健康医疗从业人员，遗憾的是临床医生实在太忙了。因此，这种合作机制问题不解决的话，不利于医疗大数据分析研究的产出。”

医学影像是目前AI落地较快的领域。“这方面带来的最大改观就是重新看待医学影像的价值，它不再是过去的一张张黑白胶片，而是一个个数据，数据远比胶片能带来更丰富的信息。”北京大学肿瘤医院胃肠外科副主任陕飞说。

陕飞认为，AI在医疗领域的应用大体分为两部分，一是辅助诊断，二是辅助决策。“在现有传统医学诊断基础上，AI可能带来更精确的个体化诊断和个性化治疗。”在具备更精确的诊断后，下一步就是精确的治疗，这就需要辅助决策，其核心技术是知识图谱和决策树，包括高质量特征的专病库、专业文献的机器学习与分析以及医学多模态的自动识别与整合。“人工智能可以替代医疗的技术部分，但医疗并不只是技术，还有人文关怀，这部分机器无法替代。”陕飞说。

解放军302医院网络管理中心副主任李源表示，从2009年开始，该院进入了信息化建设加速期，各类信息系统产生的数据也在不断以几何的倍数增长，传统的存储无法满足日益增长的数据需求以及性能需求，医院数据中心面临着存储压力的挑战。为了解决传统存储的问题，302医院开始尝试软件定义存储，通过一系列对比研究，选型Vmware旗下VSAN。在保证系统稳定性和业务不中断的前提下，302医院通过采用软件定义存储的技术实现了三个目标：一是实现存储使用自动化，对异构存储池中的所有资源实施统一的管理，提高存储整体利用率，降低系统管理复杂度；二是运维人员可通过虚拟化数据服务来部署所需的虚拟服务器，并按虚拟机进行调配和管理；三是利用固态磁盘和硬盘作为虚拟机的共享存储，可获得高性能、内置的恢复能力和动态可扩展性，并降低存储总体成本。

本次研讨会得到了Dell EMC、嘉和美康、恺恩泰、维谛技术、医渡云、东软集团、天作照生、京颐集团、美智医疗、北京远卓科技等企业的大力支持。北京嘉和美康信息技术有限公司副总经理陈联忠介绍了该公司在医疗大数据领域的实践，他表示，大数据的使命是“认知数据、赋能医疗”，通过应用大数据、AI技术提供智能化数据服务。恺恩泰(北京)科技有限公司解决方案部总监江成、维谛技术有限公司高级渠道经理张伟佳也分别做《基于恺恩泰数据平台的大数据服务应用汇报》、《数字医疗大有可维》的主题分享。