當今時代，大數據已成為引領各行各業變革的關鍵引擎，智慧醫療將是醫療領域、醫學工程與計算機信息技術等學科的跨界融合。

醫療大數據的發展不僅是醫療行業的轉型升級，更是國家重要的基礎性戰略資源，正在加速成為新一代新型技術和新型健康醫療服務業態。

然而，大數據進軍醫療領域建立“根據地”還需打破諸多壁壘。近日，眾多全球醫藥健康和大數據專家匯聚2020中關村論壇全球醫藥健康大數據平行論壇，共探大數據應如何“突圍”醫療健康藍海，助力我國重大疾病防控。

中國工程院院士、清華大學信息科學技術學院院長戴瓊海表示：“2016年- 2018年，醫療健康數據增長率超過800%，增長速度快于其他任何行業數據，這也導致醫學數據總量大、種類繁多、規模龐大，對爆炸式增長的醫療數據進行分析是當下最重要的研究課題。”

夯實“標準”基座 確保源頭精準

東華醫為科技有限公司董事長韓士斌表示：“通過近25年從事醫療大數據行業的經歷來看，當前醫療大數據主要存在兩類問題，一是源頭數據沒有標準化，診斷信息在醫療過程中沒有被精準地錄入系統，二是醫療過程中眾多數據丟失。”

韓士斌通過現場分析一例脫敏病例指出，該病患的最后一次診斷信息丟失了心律失常和乙肝兩個重要信息，通過分析病例發現醫生在填寫病例時存在隨意填寫數據的行為，“乙肝作為一種長期的慢性病，如果在漫長的治療過程中沒有被精準表達，基于這樣的大數據研究質量肯定會大打折扣，還會產生醫療風險。”

很多醫院管理者為此抱怨信息化建設“投入很多，見效甚微”。韓士斌解釋道：“雖然醫院在信息化方面投入很多，但整個醫療服務過程中有很多生產要素，有關醫療數據方面的投入較少是造成成果不佳的重要原因。”

為此，韓士斌團隊從“感知與記憶、學習與思維、決策與應變”三個維度構建智慧醫院的IT系統，該系統標注了30多類醫療用語，能自動提醒醫院補錄患者診斷信息，使用知識圖譜來驅動全閉環臨床用藥的安全監控，并圍繞診斷信息提供患者精準畫像等。

“醫療大數據行業不像‘AlphaGo下圍棋’那么簡單，是非常復雜的系統，沒有人力的投入和底層數據的表達標識，再好的技術也無法實現醫療大數據的真正落地。” 韓士斌感言。

傳統的中醫和現代化的大數據能否結合？北京泰濟堂中醫醫院總院長張克鎮的答案是肯定的，“中醫發展至今，中藥的總量已經達到了8400多種。實際上，中醫的發展從未離開數據，可以說是大數據的積累過程。“

但是，在張克鎮看來，大數據在中醫領域的應用還存在很多問題，“一是中醫的文字記載沒有數字化，也沒有進入信息化平臺；二是中醫數據化還面臨理論屏障，因為現代醫學和傳統中醫是兩套理論體系，而大數據多是基于現代化的西醫系統所建立。”

對此，張克鎮認為：“首先要解決數據理論問題，打通平臺障礙，制定相應標準。此外，中醫的因果思維和預防思維等邏輯關系應一并納入現代大數據平臺，中醫大數據將為醫療健康數據平臺提供重要服務，并對人類大健康起到質的提升的作用。”

“互聯網真正落地醫院實際上是比較困難的，思考如何從頂層設計大數據，到運用大數據提高臨床診療規范，再到回歸客觀疾病診治本身是非常重要的。” 中國工程院院士、北京大學第三醫院院長喬杰表示，“對于海量數據，要將管理與大數據相結合，建立從利用層到服務應用層，以及集成交叉、業務數據操作層的標準化體系，同時進行大數據存儲，并加強數據的安全性。”

完善分享機制 嚴守隱私“領土”

大數據支撐醫藥健康領域發展的同時，還涉及大量數據隱私保護方面的問題，如何做好數據隱私的“守門人”成為一大挑戰。

中電長城網際系統應用公司副經理張興表示：“醫療健康數據不僅涉及個人隱私，還涉及國家秘密、國家安全，這些數據應該給予保護，但也面臨巨大的挑戰。加密、區塊鏈等技術可以應用于醫療信息個人隱私保護及大規模醫療健康大數據的保護。”

為此，張興團隊開發了數據保險倉技術，通過數據保險倉采集各種各樣的數據后，再對數據進行分析，對分析之后且通過隱私保護策略和安全策略審計的數據才能發送出去。

張興舉例道：“以所開展的疫情數據分析為例，可以在網上公布的有30多個數據模型，對于不適合公布的40多個模型，通過決策分析，既可以挖掘利用數據，又可以保護數據隱私。”

翼方健數聯合創始人羅震認為：“醫療健康大數據擁有巨大價值的同時還需要保護數據安全。但是，傳統的醫療數據共享和開放往往是原始數據的共享和開放，也就是說其中一個人把他的數據復制給另一個人。這種數據分享方式存在安全合規、隱私保護等諸多問題。”

對此，羅震指出：“數據在分享或者應用開放的過程中，應該是數據價值的分享，而不是原始數據的拷貝。”

“具體而言，可以采用隱私計算的理念，這個計算包含兩層含義：一是底層安全計算的協議，根據不同的假設可以采用多方安全計算、同臺加密、聯邦學習等不同的安全計算方式；二是具體應用，分享前預判建立AI模型還是開展醫學統計，最后將兩者相結合來計算數據價值，而不是直接分享原始數據。”羅震解釋道。

第四范式技術有限公司副總裁涂威威表示：“新冠疫情期間，在協助政府部門對整個疾病進行傳播溯源和路徑分析外，還結合相關部門的大數據，利用隱私保護的一些計算方式，把傳統密切接觸者的一些模型，從原來5.8%的準確率提升至93%，對疫情防控起到了很大作用。”‘

打通數據孤島 助力精準抗疫

“醫療衛生行業的核心就是為患者提供產品或者服務，醫工結合不僅是經費導向，也是重要的科研機遇，有重大科技創新導向。”國家健康保障重大工程專家組專家黃安鵬表示。

回顧大數據助力抗擊新冠疫情的過程，羅震思考道：“如果再次面臨突發傳染病等公共衛生事件，能否通過大數據等方式，打通數據孤島，實現更早更準確地預報疫情。”

對此，羅震團隊正與相關部門共同研發“多點觸發疫情報警系統”，通過利用城市區域數據、線上藥店數據、百度搜索數據、氣象數據等，把不同模態數據和不同來源數據相結合，根據歷史數據進行擬合，“當再次面臨類似疫情時，我們或許能更早地發現。”

對于疫情常態化的發展，涂威威認為打通數據孤島尤為重要，“要進行跨部門數據融合，結合人工智能預測疫情趨勢，輔助醫療決策和藥物研發。其中，更重要的是要進一步擴大醫療資源供給側，更好地進行醫療資源配置和輔助醫療研究及藥物生產。”

實際上，在清華大學教授尹浩看來，“數據交易過程的本身就是各種數據孤島打通和數據真實性溯源的過程。”

對此，張克鎮表示：“要實現大數據對中醫的應用也需要打通數據孤島。在古代，中醫以個體行醫為主，每個醫生將自己的經驗記載下來，或者傳授給后代，甚至有些醫生會保守不外傳。此外，中醫發展至今形成了諸多流派，各個流派之間的交流相對較少，這也形成一些數據孤島。因此，將珍貴的中醫經驗為現代醫學所用則非常困難。”

此外，張克鎮還指出：“垃圾數據、錯誤數據、無用數據、數據壟斷等問題也需要在醫療大數據平臺中解決。”

“人工智能等信息技術將引領醫療變革，對海量數據的處理可以運用云計算、5G通信、物聯網、區塊鏈、人工智能算法，大數據清洗、影像數據分析等硬件、軟件、算法等方面的技術，從人力、效率、規模等方面實現更便捷、更精準、更多元的功能。”戴瓊海說。

來源：中國科學報