中新經緯客戶端9月28日電(常濤羅琨)在日前閉幕的2018天津夏季達沃斯論壇上，「讓AI(人工智慧)落地」成為熱議話題，不少業內人士指出，AI在醫療健康領域的應用極具想像空間。
醫療大數據技術企業醫渡雲創始人宮如璟在接受中新經緯客戶端()專訪時表示，AI在醫療場景的應用非常碎片化，必須從數據入手，尋找應用場景。
資料圖來源：醫渡雲官網
AI只是工具數據才是基石
醫療健康已經成為人工智慧重要研究和應用領域。近年來，各大科技公司紛紛布局AI醫療領域，新的醫療模式正在逐漸建立。成立於2013年的醫渡雲，是國內首家以數據智能驅動醫療創新解決方案的公司。自成立起，醫渡雲就以「打造智能數據推動下的綠色醫療」作為發展方向。如今，數據驅動綠色醫療發展已成行業共識。
宮如璟認為，網際網路醫療的本質就是綠色醫療，綠色醫療意味著更安全、更有效、更便宜，它應該成為所有人都能享受到的更好的醫療服務，而這件事可以用數據和智能技術去實現，通過數據計算可以找到最匹配、最普及的治療方案。
在她看來，要想真正做好網際網路醫療，必須在醫療的基礎設施上做出巨大的改變，數據就是基礎設施。宮如璟表示，「傳統醫院的治療方案是知識驅動型的，需要實時反饋，在這個過程中產生了大量數據。我們要把這些原始數據區分為有用和沒有用，把沒用的數據變成有用的數據，把有用的數據變成可利用的信息，經過機器讀取、標準化才能提煉成知識，再經過人的行為變成智慧。」
回歸醫療本身，它所產生的數據如何被處理，如何在第一步產生價值十分重要，也有著巨大的產業空間。宮如璟說，一種新藥的研發周期往往會超過10年，成本通常是10億美金以上，這其中有大部分原因是由於相關臨床、實驗室數據不可用。如果這些數據能夠被自動化、智能化和平臺化，效率和質量就會極大提升，為新藥研發企業節約的成本至少是幾千萬級別。
據《解放日報》報導，根據業內人士初步統計，我國人工智慧醫療產值去年(2017年)達30億元，今年將達200億元。有專家預測，未來人工智慧市場或可達萬億元以上。
宮如璟認為，AI對醫療來說只是一個工具，並非結果。AI真正發揮威力需要大量的知識去訓練，而不僅僅是數據。「AI在醫療場景的應用非常碎片化，單單與藥品相關的就包括新藥研發、藥品的不良反應監測、藥品的市場策略制定、藥品定價等，這些成百上千的細分場景下蘊含著非常廣闊的市場空間。」她說。
AI的挑戰是尋找應用場景
AI的發展水平與兩大因素密不可分，即計算能力和積累的數據量。近年來，我國AI發展成績斐然，這從醫渡雲的實踐中也可見一斑。
公開資料顯示，醫渡雲基於自主研發的「醫學數據智能平臺」，利用創新的大數據技術，對大規模多源異構醫療數據進行集成和融合，形成患者全生命周期醫學數據，並通過數據的深度處理和分析，建立真實世界疾病領域模型，去幫助醫學研究、醫療管理、政府公共決策以及患者智能化疾病管理等。
「這些年，醫渡雲核心技術的積累主要是圍繞著『醫療大腦』的建設去做的，建設『醫療大腦』主要依賴兩方面，一是人工智慧技術，二是醫療知識圖譜。醫療技術的人工智慧離不開真實世界數據和證據的支持，所以除了基於真實世界的醫療數據，我們還吸納了醫學領域最新的論文研究成果，將其結合形成知識與邏輯，這樣來構建『醫療大腦』。」宮如璟介紹說，「醫療大腦」不僅僅是一個算法，可以說是一個從算法技術到數據加工再到場景應用的複雜系統。
截至目前，醫渡雲已為醫院處理、融合了橫跨十餘年的3億多名患者、13億份的有效病歷數據，覆蓋了30餘類重大病種，建立了3000多個專科疾病模型、2000萬個標準化欄位，實現了醫院近200種系統、幾百個廠商的多種數據、全量全周期的採集與數據結構化與標準化處理。可見，「醫療大腦」的作用正在高效釋放。
「以前處理一家醫院的數據需要靠人工，效率很低，現在把醫院不可用的數據變成可用的機器可讀的信息，再插上我們各種應用的話，最快兩周就能完成。」在宮如璟看來，計算能力與數據量已不成問題，新的挑戰在於尋找應用場景。具體到「AI+醫療」來看，應用場景還涉及到獲益和付費的問題。
她以AI影像診斷為例分析道，從深度學習的角度，AI影像診斷相較於傳統的統計學習有很大提升，但從付費的角度來說，它只是醫療領域裡面一個獨立的小環節，到目前為止，並不能形成很好的產業規模。AI影像診斷可以做到預防診斷，但下沉到產業裡，AI對於製藥企業、基礎科研、健康保險的設計都有很多機會。
醫療行業不缺標準信息共享是大勢所趨
實際上，在醫療領域，大數據技術可以通過對海量數據（603138）的存儲、處理和分析，進而幫助醫院、醫生提高臨床服務質量、科研轉化率和管理效率。在過去幾年中，我國生物醫學大數據發展迅猛，大醫院已經能獲取並記錄患者的所有臨床數據。但一個問題有待解決，即如何聚合與分享這些數據，形成全國範圍內的數據流通。
與此同時，業內也有一種觀點認為，目前醫療大數據缺乏統一的採集標準，而且各公司之間存在防火牆。這會制約AI在醫療行業的應用嗎？
宮如璟表示，醫療行業從來不缺乏標準，只是標準沒有被遵從，所以導致數據不能很好地被分享。就醫療大數據行業標準而言，關鍵不是設立，而是如何落地。「當平臺與足夠多的醫院形成融合，標準就能自動形成，數據也能互聯互通。醫渡雲目前與全國700多家醫療機構、100多家頂級醫院建立了戰略合作，其實已經從底層在做標準化建設，只要合作範圍足夠大，數據都可以被標準化和模型化，都可以被應用。所以，行業不是缺乏標準的問題，而是如何落地的問題，這是剛性需求。」她說。
同時，宮如璟認為，健康醫療大數據打破信息孤島、在行業內形成互聯互通是大勢所趨。加強健康醫療大數據共享和交換有利於發揮數據價值，並使之迅速在基層得到應用，我們也注意到，相關配套法律規範、技術機制也正在不斷完善。
值得一提的是，9月13日，國家衛健委發布了《國家健康醫療大數據標準、安全和服務管理辦法(試行)》，加強健康醫療大數據管理，明確由國家衛健委負責建立健康醫療大數據開放共享機制。業內人士分析認為，健康醫療大數據開放共享機制的建立，將有助於解決當前數據開發利用的關鍵問題，加速智慧醫療時代到來。(中新經緯APP)
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