等候兩小時看病三分鐘、連續高強度看診的醫生，人滿為患、一號難求的三甲醫院，充斥著質疑、焦慮的醫患關系……長期以來，這些情景構成了中國“看病難”問題中難以紓解的矛盾表征。

但對森億智能的創始人、首席科學家張少典來說，這些場景就像是為他量身定制的施展空間。這位“85后”的年輕創業者畢業于哥倫比亞大學醫學信息學專業，在他看來，醫院最需要高效和準確性的場景，在醫患比例差異過大的時候，通常兩者難以兩全，全靠醫生自己平衡，而“森億智能就是致力于幫助醫生在每一個決策環節，不是完全基于一些經驗性的、既往的知識去做判斷，而是根據病人全面的診療數據進行更快速而精準的診斷，大大緩解醫生的壓力，提高效率。”

張少典直言，雖然中國有著全球最龐大的醫療數據，但醫療數據化和智能化才剛剛起步，“做大數據的基礎比較薄弱。”

“一是患者信息分散在醫院的不同系統里，形成一定的信息孤島；二是頭部醫院電子化進行得相對較好，但很多醫院仍舊是手寫病歷；三是標準尚待完善，不同醫生記錄的信息形式各不相同，亟需形成統一標準。”張少典說，因此，當AI試圖賦能這個最龐大的應用領域時，通常會從醫學影像“智能讀片”這類數據標準化程度較高、無需做數據治理的場景切入。

但張少典偏偏選擇去挑戰那些龐大、繁雜的醫療數據——通過與醫院傳統CIS、EMR等不同的信息系統進行對接，以醫學自然語言處理技術對已有病歷信息進行識別、處理，在建立完整的、跨系統的整合數據的同時，產生具有針對性、個性化的建議和風險預警。換言之，森億智能志在將傳統“各自為政”的醫院信息系統打通，將數據“孤島”變成真正能夠服務于醫生與患者、提供有效協助的大數據寶藏。

為了“讓數據變得可用”，森億智能要從一些龐雜而毫不“高大上”的基礎數據梳理工作做起，幫助醫院建立數據中心，提取、清洗、標準化糾偏、補全等等，打好AI應用的基礎。“這是個苦活，有多少人工就有多少智能，”張少典這樣形容這些工作的必要性。

難啃的骨頭最終被森億智能“啃”出了成果。“全國30多家三級醫院使用了森億智能的智能臨床科研、數據治理與信息平臺系統，其中一半已經完工，建設周期大概是半年。”張少典介紹說。

他舉例說明已經布局在上海一些醫院的深靜脈血栓預防系統所能帶來的實質性改變。通常血栓堵塞只是一瞬間的事情，但發生之前無法從外表觀測到，傳統醫院只能讓病人下床多走進行預防，或讓護士依據傳統經驗中的數十個臨床指標每天為患者進行手動評估打分，預判是否會發生靜脈栓塞。

“一個護士每天要花一定時間在問診觀察打分上，但所得到的判斷也是很模糊的，因為評分表是老經驗普適性的。”張少典說，“但我們為醫院開發的預防系統能夠每天自動根據患者檢查所得的所有數據，加上他的病情病史，提示是否有高危風險，直接發出預警。首先數據是全維度的，更加準確，其次直接省掉了護士每天打分的時間和人力。”

在他看來，這種類似的功能將會在不同病種上應用，逐步改變每一個醫療環節，而這種精細化變革將是無聲進行的。“未來3-5年，智能醫療系統很可能遍地開花。病人去看病的時候，不會明確感知到智能系統的作用，但確實無論診療還是處方，都將建立在綜合的大數據基礎上，真正實現個性化、精準化的決策。”張少典說。

事實上，在人工智能時代，打通的大數據無論對醫療領域的每一參與主體來說，都具有極為重要的意義。

“現在醫院對數據作為重大資產的意識越來越強，樓宇設備其實都是容易趕超的，但決定一家醫院長遠競爭力的是大數據資產，醫院和醫生多年的知識沉淀都在數據里，相當于是醫院的知識產權。”張少典解釋說。

從創業至今，森億智能已成為國內醫療人工智能領域領軍高新技術企業，擁有數百項發明專利，被國家工信部科技評為抗疫表現突出的人工智能企業，同時成為國家衛生健康委人工智能應用落地最佳案例。但在張少典看來，未來藍海廣闊，森億智能當前也只是邁出了一小步：“全國有2400家三級醫院，現在只是智能技術應用的早期，未來，我們希望用AI為醫療行業帶來一場深刻的變革。”

來源：中新網上海