<del id="aymay"></del> 如何破解“大的數據，不是大數據”困境？
上海2018年12月17日電 /美通社/ -- 11月30日-12月2日，以“新時代、新醫療、新起點”為主題的第12屆中國醫院院長年會在湖北武漢隆重召開，全國各級衛健主管部門及醫院管理層代表等8000余人參加大會，共同探討醫療變革時代應對之策，交流醫院管理學科建設的成效經驗。由森億智能主辦的AI+醫者：創人 創智 創新的人工智能分論壇同期隆重舉行，是全場唯一的人工智能分論壇，現場座無虛席，受到各位參會嘉賓的強烈關注與一致好評。該場專題分論壇由浙江大學附屬第一醫院院長王偉林院長主持，中國工程院副院長、中國醫學科學院北京協和醫學院院校長王辰院士出席并作主題報告。
近年來，人工智能作為新技術的代表，吸引各地醫療機構的極大關注。尤其在國務院發布《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》以后，人工智能與大數據技術正以驚人的速度進入到醫療、醫藥、醫保、醫院管理等各個領域。
在各種政策大力支持的背景下，一些醫療機構開始通過人工智能技術對現有的醫院管理、服務和運行進行升級優化。此次分論壇邀請到一些此類醫院和醫療人工智能公司代表，這些演講嘉賓從自身經驗出發，為現場的近百位醫院管理者分享了如何從需求出發，打造和建設智慧醫院系統，通過人工智能技術帶來醫院管理、醫療科研、診療質量和效率、患者服務等各方面的提升和改進，從而促進醫院發展模式從規模效益型向內涵質量型轉化。
中國工程院副院長、中國醫學科學院 北京協和醫學院校長王辰院士
“一個醫生一定要學會研究，不斷進行積累提高。”王辰院士在分論壇上談到醫生培養時說到。眾所周知，醫生看病、做科研都需要根據自身知識和經驗結合病人實際情況做研究判斷，這就要求醫生能利用各種方法、技術來進行研究，而人工智能技術的高速發展正為醫生的醫療科研、輔助診療等提供了技術支撐。目前我國醫生做臨床科研有五個環節 -- 開題立意、病歷篩選、數據提取、數據挖掘分析、臨床論文寫作，其中病歷篩選、數據提取占用整個臨床科研過程50%以上時間，這些基礎性工作占用了醫生做科學研究的大量時間。
“大的數據，不是大數據。”上海交通大學醫學院附屬仁濟醫院副院長王育分享了仁濟醫院科研級大數據平臺建設思路，通過全病程數據采集到智能數據治理，再到專病化數據質控，以疾病為單元，構建覆蓋患者全病程數據的專病數據庫，通過AI技術使多源異構的臨床數據滿足科研細粒度。“醫院雖然存在大量數據，但這些數據是需要經過治理才可以用作科研和臨床診療的。”
這段話引起在場很多醫院管理者的共鳴，因為醫院對臨床科研非常重視，但醫生普遍看診任務又比較繁重，在這種情況下做科研，就需要有結構化、專病化全病程、便于搜索利用的科研數據。目前很多醫院的數據情況就像王育副院長說得那樣，亟待借助人工智能技術轉化為真正的大數據，為醫院所利用，只有這樣才能加速臨床醫學創新和轉化。而這正是本屆院長年會唯一人工智能主題分論壇的主要議題。
病歷篩選、數據提取為什么耗費這么長的時間？雖然醫院臨床數據多，但不能直接利用，不是大數據。佛山市第一人民醫院副院長段光榮表示，這些數據經過人工智能技術治理之后將變得非常寶貴，成為科研寶礦，充分挖掘、整理和利用這些臨床醫學大數據資源將會引導個性化診療和精準醫療的發展。
在輔助診療方面，上海第十人民醫院醫務處處長侯冷晨介紹了自家醫院的實踐情況，作為上海市首家引入“沃森腫瘤國際聯合會診系統”的醫院，上海第十人民醫院一直重視臨床診療與人工智能技術的融合應用，近期上線了由森億智能研發的VTE防治管平臺，通過AI模型的搭建有效彌補了當前評分量表人工評估耗時多、不通用、實時性不強的不足，為住院患者提供全流程風險評估，“三個月內AI發現65例VTE患者，人工發現35例”，有效提高了風險預測能力，切實加強了患者住院安全。
森億智能學術總監吳海明認為現代人工智能必須基于數據對機器進行訓練。因此無論醫療科研，還是輔助診療，都需要可用的數據，而森億正是數據治理的專家，經過上海兒童醫學中心人機PK對照試驗證明，森億智能NLP引擎能夠輔助醫生將病歷解析、信息抓取的速度提升超過30%，準確度提升超過10%。此外，森億還創造性地在AI輔助決策上探索出一條專業、安全的解決之道，上文提到的VTE防治管平臺正是眾多落地項目之一。
嘉賓們認為，人工智能可以幫助醫生緩解疲勞、降低勞動強度，輔助醫生做重復性高、技術含量低的工作，這樣醫生就可以把節省出來的時間，用來與更多的患者溝通或進行科研工作。更重要的是，人工智能還可以輔助醫生進行診療，根據患者病癥指標、醫學知識圖譜等數據提供治療建議，供醫生參考。
如今，森億已經走過了兩個年頭，企業從醫療數據入手，專注于醫療數據治理、醫療數據挖掘、醫學自然語言處理，面向科研，為醫生提供科研一體化平臺，提升精準醫學研究能力；面向臨床，為醫生提供臨床診療決策輔助系統，在流程中規范醫生行為；面向管理，為院長及醫務科提供院內疾病質控平臺，優化院內醫療資源分配，提升醫療質量。
