【編者按】未來的IT，一定是“老、舊、新”三個IT的平行組合和使用。當(dāng)然這一段不是我的總結(jié)，只是“拿來主義”。時光倒序，先從智能技術(shù)著手，從解決方案的角度分享人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用。

工業(yè)技術(shù)是“老”IT（IndustrialTechnology），信息技術(shù)是“舊”IT，智能技術(shù)是“新”IT（IntelligentTechnology）。工業(yè)技術(shù)解決了人類發(fā)展資源不對稱的問題，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)很快會解決信息不對稱的問題，智能技術(shù)將面臨解決人類智力不對稱問題的艱巨任務(wù)。

未來的IT，一定是“老、舊、新”三個IT的平行組合和使用。當(dāng)然這一段不是我的總結(jié)，只是“拿來主義”。時光倒序，先從智能技術(shù)著手，從解決方案的角度分享人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用。

不說大數(shù)據(jù)的人工智能都是耍流氓

春秋戰(zhàn)國，七雄爭霸，那時候就出現(xiàn)了偉大的“數(shù)據(jù)治理專家”秦始皇，將國家（“數(shù)據(jù)”）治理的三要素：組織架構(gòu)、制度流程和技術(shù)支撐大集成，更將標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)揮到極致。

這兩年，醫(yī)療人工智能更是發(fā)展迅速，產(chǎn)業(yè)格局亦風(fēng)起云涌?；ヂ?lián)網(wǎng)醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)布的《醫(yī)療人工智能技術(shù)與應(yīng)用白皮書（2018年）》對人工智能在醫(yī)療行業(yè)的寶貴價值、細(xì)分領(lǐng)域的應(yīng)用、面臨的問題與挑戰(zhàn)進(jìn)行了概括性的綜述。

在中關(guān)村，程序猿們把人工智能叫“養(yǎng)狗”（阿爾法狗），“養(yǎng)狗”是要有“狗糧”的，沒有“狗糧”吃的“阿爾法狗”肯定長不大；反之，沒有消費者，“阿爾法狗”的“狗糧”也沒有任何存在的意義。

這里的“狗糧”說的是經(jīng)過數(shù)據(jù)治理過后的大數(shù)據(jù)，這樣才可以把面粉加工（AI/DG）成面皮（數(shù)據(jù)開放平臺），做成包子（專病研究）、餛飩（臨床輔助決策）、餃子（真實世界研究）等。如圖1所示：一望無際的麥田，好比臨床醫(yī)生（各自的一畝三分地）寫的病歷（種的麥子）各不相同（良莠不齊）。結(jié)構(gòu)化電子病歷系統(tǒng)的普及，對臨床質(zhì)控、臨床科研發(fā)揮了巨大作用，而模板化的病歷不僅限制了醫(yī)生的思維，且歸檔后的病歷千篇一律，生生把“大數(shù)據(jù)”變成了“數(shù)據(jù)大”。更為重要的是，很多醫(yī)學(xué)信息因為電子病歷模板沒有預(yù)設(shè)“元素”而被隱藏掉了。

近些年，醫(yī)院信息平臺建設(shè)如火如荼，隨著互聯(lián)互通測評“政治任務(wù)”式的推廣，平臺建設(shè)達(dá)到高峰，標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范得到越來越多的應(yīng)用普及。但如弗吉尼亞·梅森醫(yī)療中心在精益變革中提出的：我們的系統(tǒng)為誰而建？

建成的數(shù)據(jù)中心依然有80%的是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，此結(jié)構(gòu)化非彼結(jié)構(gòu)化、此標(biāo)準(zhǔn)非彼標(biāo)準(zhǔn)。醫(yī)生種的麥子，收割后加工不成面粉，制作不出包子。

科研平臺的變遷歷程

1.信息平臺下的科研應(yīng)用

“集成平臺”到“信息平臺”叫法的改變，是信息化建設(shè)從“數(shù)據(jù)集成共享”到“標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范建設(shè)”的轉(zhuǎn)變。是從著力解決信息孤島、煙囪林立，資源共建、數(shù)據(jù)共享、業(yè)務(wù)協(xié)作，到傳統(tǒng)業(yè)務(wù)領(lǐng)域、重點信息工程、新興技術(shù)領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)體系的建設(shè)和應(yīng)用的轉(zhuǎn)變。

60項基礎(chǔ)類信息標(biāo)準(zhǔn)（衛(wèi)生信息數(shù)據(jù)元目錄、衛(wèi)生信息數(shù)據(jù)元值域代碼、疾病分類與代碼……）、88項醫(yī)院信息化標(biāo)準(zhǔn)（電子病歷基本數(shù)據(jù)集、電子病歷共享文檔規(guī)范、電子病歷與醫(yī)院信息平臺標(biāo)準(zhǔn)符合性測試規(guī)范……）、76項區(qū)域衛(wèi)生信息化標(biāo)準(zhǔn)（健康檔案共享文檔規(guī)范……）（數(shù)據(jù)來源：國家衛(wèi)生健康委統(tǒng)計信息中心、中國衛(wèi)生信息與健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)學(xué)會衛(wèi)生信息標(biāo)委會），日趨完善的信息標(biāo)準(zhǔn)體系框架下，醫(yī)院、區(qū)域建成了以患者為中心的病人主索引EMPI系統(tǒng)、臨床數(shù)據(jù)中心CDR、運(yùn)營數(shù)據(jù)中心ODR和科研數(shù)據(jù)中心RDR。

然而，海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)卻很少能轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的科研成果。

醫(yī)學(xué)信息分散且不完整，醫(yī)學(xué)文本信息利用很難，基于關(guān)系型的數(shù)據(jù)倉庫，病例篩選檢索耗時之長，信息提取效率之低，數(shù)據(jù)統(tǒng)計挖掘之繁瑣，是臨床醫(yī)生無法接受的。

走訪一下醫(yī)院，臨床醫(yī)生都在抱怨信息平臺花了上千萬，想要的數(shù)據(jù)卻沒有，做科研要檢索的病例樣本出不來。導(dǎo)致這種情況其實至少有兩個重要的原因不能忽視：一是源數(shù)據(jù)非常差；二是那么多的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，公司開發(fā)的產(chǎn)品遵循得太少。

信息平臺說：這個鍋，我不背。

2.大數(shù)據(jù)平臺的科研應(yīng)用探索

現(xiàn)如今，有些醫(yī)院已經(jīng)采用Hadoop集群計算框架，分布式存儲、分布式運(yùn)算，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫NoSQL建設(shè)醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺。

相對于信息平臺，其海量數(shù)據(jù)處理能力讓查找樣本病例達(dá)到毫秒，多維度數(shù)據(jù)導(dǎo)出統(tǒng)計也是小菜一碟，只是這時候的“面粉”稍顯粗糙。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化程度欠佳、準(zhǔn)確匹配程度不夠、科研數(shù)據(jù)不全——麥子通通結(jié)了穗，那穗在麥浪中隨風(fēng)波動，只是還不是那么飽滿。

3.基于人工智能的科研應(yīng)用

也許是之前的預(yù)算有限，或許之前的供應(yīng)商服務(wù)雖好、技術(shù)卻停滯不前，可能是頂層架構(gòu)雖好、落地卻有偏差，同一家醫(yī)院換過幾家公司的HIS、LIS或PACS系統(tǒng)的現(xiàn)象已經(jīng)很普遍。而在建設(shè)信息平臺、大數(shù)據(jù)平臺的時候，之前的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫還是孤立地躺在數(shù)據(jù)庫服務(wù)器里，數(shù)據(jù)得不到全面整合。

從數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫，到數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)海，我們不討論是應(yīng)該建一個“大湖”，還是建不同的數(shù)據(jù)倉庫。從臨床科研的角度，我們需要對歷史數(shù)據(jù)全集成、所有數(shù)據(jù)全覆蓋，才能得到全面的病例樣本；我們要將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相對全結(jié)構(gòu)化、全標(biāo)準(zhǔn)化映射，才能做到智能檢索；我們要無邊的麥田，綠油油、清爽爽，清風(fēng)吹來，陣陣清香，精細(xì)的“面粉”方唾手可得。