0
“我們不能只把大數據當做技術活兒，更應該讓它形成一種文化。讓更多老師和專家進入到醫院里講課，把大數據思維滲透到臨床一線、科研一線，滲透到管理者的大腦里去?！?/p>
在提及大數據和AI對醫院的好處時，黃偉紅如此說道。
黃偉紅現為中南大學湘雅醫院"移動醫療"教育部-中國移動聯合實驗室副主任，該實驗室是教育部唯一一個設在醫院里的醫療信息化實驗室。
雷鋒網了解到，實驗室成立的目的，主要是為探索交叉學科如何走向科研和技術前沿，以及成果轉化。
黃偉紅首先談到，醫療大數據這件事很大，醫工交叉環節中最重要的一點就是人。
“過去我在英國做大學老師時與同行有不少交流，發現真正進入醫院接觸最原始的數據，是最近兩年發生的事。在這個新環境下，醫院需要有復合型知識背景的人。既要具備數據技能也要對醫療有認知，更要有跨界思維?，F在跨界人才太少，好的醫生幾乎沒有時間去學習更多數據技能，而IT背景的人才也又對醫療認知太少?！?/p>
他不斷強調到這一點：不管是大數據還是人工智能，成敗的關鍵最終不是技術，而在于人。
“無論人工智能多厲害，首先病理需要標記，而且要標對。標注片子的病理醫生，至少得看五萬張病理片子后我覺得才合格?！?/p>
成功的大數據應用不是指創造一個新技術，而是要把一系列的技術、人員和流程都無縫鏈接起來，包括數據獲取、數據清洗、數據查詢、數據分析、數據可視化。有些事系統可以做，但有些事非得人工來做。
黃偉紅繼續講到，很多公司都在談大數據和人工智能。與醫療行業不同，業界互聯網公司有一個好處是，即便數據挖掘沒做好，他們也不需要對行業和用戶承擔太多責任，因為結果影響有限。
但醫療機構對大數據和AI這件事非常謹慎。
今年有些許不同，在各種因素的推動下，大家都開始談大數據。
醫療領域的基因組學和藥物研究誕生一批大數據公司，以及中國健康醫療大數據科技發展集團公司、中國健康醫療大數據產業發展集團公司、中國健康醫療大數據股份有限公司的籌建，都是關于大數據的。
大數據的浪潮追逐者里有很多小單位和大單位。
從地市級醫院和部級醫院的角度來談，這類單位到底對大數據這件事情是什么心態？
“很多小機構都想著跟新技術沾點邊，有錢后聘用新的技術官，CIO（首席信息官）也變成了CDO（首席數據官）。一個數據集不夠兩個湊，最后搞成數據池。”
“每個小單位都說自己會AI，但秀來秀去這幾年真沒有看出來有啥結果。我們搞計算機的人都知道弄出來的僅僅是BI，這拿出來多不好意思。大機構就不一樣了，它們會想流程有什么問題，預算和項目這么大如何管理，涉及到如此多的部門需不需要找試點，實施、審計和財務事項如何解決？總體比較復雜?！?/p>
當下大單位對AI的態度，如同前幾年面對云計算時類似，更多是觀望。
醫院信息中心主任真要上“云”的話，還需好好掂量，誰知道會遇到什么問題，實在不行就放在醫院本地自己搭建。
在AI問題上，當下國家對數據安全非常重視，國內各大企業與原生數據產生點醫院和原生技術公司這三方合作時，醫院到底該怎么做？
一次性上？逐漸上？還是等到國家有扶持政策后再上？
一家公司還是幾家公司一起做？一個分院做還是整個大院同時做？
黃偉紅提出了這些很現實的問題。
大數據不僅是采用某種新技術，同時也是把技術、工作人員、流程都綁定在一起。這些環節中，有些問題是無法避免的，尤其是臨床數據質量問題。
“我回國后，最初進入醫院時就特別關注數據質量問題，數據獲取、數據清洗、數據查詢、數據分析、數據可視化，其中很多事情非得人工來做。直到兩年后我才覺得部分任務用AI來解決有戲，數據進化在一點點的發生，技術進化的同時也會引出新的篇章，如技術架構層面從MapReduce過度到了Spark。當數據量足夠大，可有效與人工智能融合時，ICD-10（國際疾病分類，依據疾病的某些特征，按照規則將疾病分門別類，并用編碼的方法來表示的系統。）編碼準確性，可能在未來的一段時間里，或許AI可以幫到忙”
“輸入ICD-10的事應讓醫生來做，但不要讓醫生很忙時還要去記這些編碼，病案科的醫生很累，讓每一個臨床科室的醫生記住手底下幾百號不現實?！?/p>
大數據和人工智能是最好的組合，大數據提供管道，應對核心數據的挑戰。機器學習提供一種智慧，從數據中提取價值。
“大數據并不單單是數據，更應該是一種文化，希望有更多的老師和專家進入到醫院里做講課宣傳，讓大數據的思維滲透到臨床一線、科研一線，滲透到管理者的腦袋里去?！?/p>
湘雅醫院在大數據方面的探索
隨后，黃偉紅介紹了湘雅醫院在大數據方面的實踐。
從2014年開始，為了提高患者就診體驗與質量、提升醫生工作效率和能力、助力醫療改革深化模式升級、孵化重大醫療信息化成果、支撐健康醫療大數據產業應用、提升政府監管與決策水平等目標，湘雅醫院投資幾個億開始建設醫療大數據平臺。
平臺建設隨技術發展和社會進步不斷演進，設計、實施和運營以學校為主導，統一制定規章制度和推進計劃，在保證安全和隱私的前提下開放共享。平臺服務對象不僅是普通的醫護人員，還包括公共衛生、企業、管理、病友等。
“301醫院的老師很認可我們的建設思路，湘雅的大數據平臺內部環境互不影響。醫院還有前置區，學校的大數據有IDC。”
湘雅醫院的醫療大數據平臺的數據區域中，學校的大數據平臺專注于科研分析，醫院的業務庫、備份庫、安全的服務器對數據進行采集，通過專網放在不同的大數據里面。
當時投入一點幾個億立102個?？疲纬啥鄠€專病數據集。
湘雅很多?？茖儆趪壹壦?，同時擁有25個國家級重點?？疲t生水平較高。在大數據方面，在14年左右LIS數據離線的匯聚已經完成，數據的增量每天會發生。
患者信息達1700多萬條，藥品8萬多條，以及近3.7萬余人次門（急）診量。
給AI公司的一句忠告
最后黃偉紅總結到，未來云端的戰爭將會變得愈加白熱化，醫院也在觀望這一兩年內三家國家隊大數據公司會做成什么樣子，現階段僅僅開始試點。與此同時，大數據初創公司也在逐漸走向成熟，這對醫療行業是重大利好。
對于AI技術提供商，他認為一個公司不可能在多個場景里包打天下，選好并深耕垂直方向才是做好技術的第一步。
更多關于人工智能升級傳統行業的文章，請關注雷鋒網AI商業化垂直微信公眾號：AI掘金志。雷鋒網
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
