人工智能“牵手”医疗产业挖掘数据价值推动基础研究

   当人工智能与医疗产业相结合，将会对社会发展带来怎样的改变？日前，智慧自主医疗系统联合研究中心在清华大学启动，有业界人士表示，医疗数据的积累和梳理是智慧医疗的基础，当前我国医疗数据不完整、利用率低、系统化弱的现状亟待重视。通过对医疗信息化的深度挖掘，能够提高资源资金分配效率，帮助医生找到患病的因果关系，为患者提供精准治疗。

在美国斯坦福大学教授王永雄看来，通过大数据、云计算、人工智能等技术，能够在两个方面为医学发展带来机会。其一是通过积累的大量临床数据，帮助患者对疾病有更清晰的认知；其二是利用新技术分析患病的因果关系，通过外部介入的方式预防疾病，更有效指导药物治疗的效率。

“智慧医疗正成为一种新业态、新模式、新方向，但这仍是一个长远的追求，仰望星空还需脚踏实地。”中国卫生信息与健康医疗大数据学会副秘书长黄安鹏表示，目前智慧医疗面临三方面问题，首先数据信息不完整，患者发病时才关注自己的信息，保障患者信息的完整性、医院收集的及时性是基础；其次，数据的使用效率低，要加强数据的清洗和梳理，形成格式化、能利用的标准化数据；三是缺乏系统性的开发利用及人才供应不足，系统化对接需要科学、专业的人才，既懂医学又懂科技的人才只能来自实践，而不是书教出来的。

作为智慧医疗产业从业者，医渡云联合创始人兼首席技术官、智慧自主医疗系统联合研究中心副主任徐济铭表示，提高医疗系统效率是个全球性的挑战，涉及医疗技术发展、资源资金分布、医械药品研发等诸多问题。智慧医疗需要的数据支撑，除了临床数据、健康数据外，还要随着疾病的发展掌握生物组学、基因组学、蛋白组学等数据，才能更加精准定义和细化疾病。通过将信息技术与临床科学结合，推动基础研究的进步。

“除了推动技术研发外，智慧医疗还能够结合区域发展现状、患者诉求，为政府部门在资源资金分配上提供决策参考，将有限的资源‘好钢用在刀刃上’。”徐济铭说。

对于医疗数据的应用，太保人寿副总经理郁华表示，在资金密集型、人力密集型、数据密集型基础上，保险行业通过大数据样本和概率形成了经营的基本逻辑。以健康险为例，缺乏大量精准可靠的数据已经影响了产品的开发。对数据的挖掘和使用能够提高保险行业经营水平，缓解产品供给侧不足的问题。

“此外，通过对数据的研究利用，可以降低医疗欺诈、资金滥用等问题，提高医保资金的使用效率。”郁华坦言，还要在法律层面完善医疗数据的合法使用方式，健全产业链条上的数据共享机制，这是亟待解决的问题。

如何将新技术与新知识紧密结合，是医疗行业关注的话题。据介绍，智慧自主医疗系统联合研究中心由清华大学自动化系与医渡云技术公司联合成立。下一步研究中心将搭建重大疾病与生物样本数据库科研平台、基于人工智能技术的新药研发平台、医保药械准入定价分析预测平台。

清华大学副校长郑力表示，清华大学自动化系在人工智能与大数据的教学科研上有着丰富积累，成为该领域研究与创新的基地。医渡云是以数据智能驱动医疗创新解决方案的企业。此次合作以改善人类与疾病的关系为主业，助力政府部门、医疗产业挖掘医疗大数据智能化政用和民用价值，打造便捷、有效的医学数据智能平台。