城市級健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)體系建設，是一個很宏大的命題。

《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》明確將發(fā)展健康產(chǎn)業(yè)作為“健康中國”建設五大任務之一，并提出將健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展成為國民經(jīng)濟支柱性產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略目標：2020年健康服務業(yè)總規(guī)模達到8萬億，到2030年達到16萬億，全年GDP占比超過10%。

從醫(yī)療大數(shù)據(jù)過往的“大事件”來看：2017年上半年，在三個月內(nèi)，醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)“國家隊”——中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展集團公司、中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)科技發(fā)展集團公司、中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)股份有限公司相繼宣布籌建，三大集團的格局迅速奠定。

同一年，一些省市已經(jīng)開展健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心的建設。

2017年9月，內(nèi)蒙古健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用工程啟動，其主要任務是建設三級平臺、五大數(shù)據(jù)庫和十個應用系統(tǒng)。2017年12月，健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心第二批國家試點啟動，山東被確定為建設試點省，成為5個健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)區(qū)域中心之一。

而在新基建的七大領域中，作為城市底層基礎設施和數(shù)字經(jīng)濟的底座，大數(shù)據(jù)中心的平臺化水平和運營能力，將直接決定新基建的整體成效。而醫(yī)療，將是驗證大數(shù)據(jù)中心建設成色的一把“放大鏡”。

玩家眾多的產(chǎn)業(yè)鏈

此前，雷鋒網(wǎng)曾對醫(yī)療大數(shù)據(jù)的流程進行過拆解：其中，囊括了數(shù)據(jù)產(chǎn)出、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)儲存、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應用等多個環(huán)節(jié)，每個環(huán)節(jié)都存在對應的供求關系。

圍繞這項工程，也存在一條分工明確的產(chǎn)業(yè)鏈。

底層是芯片、服務器等制造廠商，這是整條產(chǎn)業(yè)鏈基礎的“基礎”，例如戴爾、惠普等老牌廠商。

中層廠商多為存儲計算服務以及醫(yī)療信息化解決方案的提供商，為整個產(chǎn)業(yè)底層做數(shù)據(jù)采集。

以信息化而言，國內(nèi)從事醫(yī)療信息化的廠商眾多，據(jù)前瞻經(jīng)濟學人估計約有600多家，以區(qū)域性供應商為主。代表性的企業(yè)有東軟集團、東華軟件、衛(wèi)寧健康、萬達信息、創(chuàng)業(yè)軟件等。但與此同時，醫(yī)療行業(yè)的格局比較分散，區(qū)域性的特點非常明顯，使得這個行業(yè)“一家獨大”的現(xiàn)象并不明顯。

最上層的是具有深度學習、自然語義分析等核心技術以及垂直場景探索的初創(chuàng)型企業(yè)，近年來涌現(xiàn)的醫(yī)療AI公司均圍繞“數(shù)據(jù)處理服務”提供多樣化的服務。

例如，醫(yī)療AI領域的第一梯隊成員——科亞醫(yī)療。

目前，科亞醫(yī)療的技術和產(chǎn)品包括：冠脈血管疾病精準診斷產(chǎn)品線和智能影像解決方案，偏重于PAAS層的應用。

在城市級醫(yī)療大數(shù)據(jù)體系的建設方面，科亞扮演的角色更多的是實現(xiàn)數(shù)據(jù)的增值——開發(fā)出好的人工智能醫(yī)療產(chǎn)品，提升醫(yī)療服務的質(zhì)量和效率、讓患者獲益。

2020年1月15日，國內(nèi)第一張醫(yī)療AI三類證花落科亞。這在一定程度上，為沉寂已久的醫(yī)療AI行業(yè)實現(xiàn)了真正意義上的“破冰”。

醫(yī)療大數(shù)據(jù)建設的六大痛點

城市級醫(yī)療大數(shù)據(jù)建設，并不是一個新概念。從2014年開始，健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)的公司大批涌現(xiàn)。各類企業(yè)以醫(yī)院、醫(yī)生、患者、醫(yī)藥、醫(yī)險、醫(yī)檢等入口，紛紛布局智慧醫(yī)療與大數(shù)據(jù)。

作為一家以心血管AI為主打產(chǎn)品的公司，科亞如何理解城市級醫(yī)療大數(shù)據(jù)體系在新形勢下的建設內(nèi)涵？

科亞醫(yī)療負責人向雷鋒網(wǎng)表示，城市級醫(yī)療大數(shù)據(jù)體系的建設就是：一個使醫(yī)療大數(shù)據(jù)從醫(yī)療真實世界的數(shù)據(jù)變成證據(jù)和工具，發(fā)揮其價值，推動臨床試驗和精準診療的發(fā)展過程。

在醫(yī)改和新基建的大背景下，實現(xiàn)城市級醫(yī)療大數(shù)據(jù)的有效應用成為醫(yī)院管理、建設的重要工作之一，數(shù)據(jù)驅動醫(yī)院精益運營升級將成為醫(yī)院發(fā)展的重要戰(zhàn)略方向，也成為價值醫(yī)療升級的基礎保障。

但隨著醫(yī)療大數(shù)據(jù)體系建設的逐漸深入，也陸續(xù)暴露出一些問題和難點。

首先，數(shù)據(jù)歸屬不明確

目前，我國沒有明確的法律規(guī)定數(shù)據(jù)歸屬問題，醫(yī)療數(shù)據(jù)使用權到底是患者個人、醫(yī)療機構、還是參與建設的企業(yè)？

醫(yī)療行業(yè)內(nèi)的共識是：數(shù)據(jù)是患者、醫(yī)生、醫(yī)院三方共同的資源，且不能直接用作盈利，一般來說數(shù)據(jù)可以找科研項目合作中使用，使用前必須經(jīng)過患者同意、醫(yī)生必須得到醫(yī)院科研項目申請批復。

因此，大多數(shù)AI醫(yī)療公司仍是通過與醫(yī)院或主任合作科研項目，獲取數(shù)據(jù)訓練模型。

其次，數(shù)據(jù)安全要求高

醫(yī)療數(shù)據(jù)涉及個人數(shù)據(jù)隱私方面的問題，因此要特別注意個人數(shù)據(jù)隱私保護，中國《網(wǎng)絡安全法》規(guī)定“網(wǎng)絡運營者不得泄露、篡改、毀損其收集的個人信息；未經(jīng)被收集者同意，不得向他人提供個人信息。但是經(jīng)過處理無法識別特定個人且不能復原的除外”

所以，AI醫(yī)療公司在使用數(shù)據(jù)時要進行數(shù)據(jù)的無法識別特定個人處理，這在一定程度上能夠幫助AI醫(yī)療公司規(guī)避數(shù)據(jù)安全問題。

第三，數(shù)據(jù)開放受限制

中國的醫(yī)療數(shù)據(jù)開放程度有限，主要體現(xiàn)兩個方面：一是境內(nèi)與境外的流通限制，二是醫(yī)院與醫(yī)院或醫(yī)院與公司之間流通的限制。

境內(nèi)與境外的限制其實很簡單，這個各個國家都有相關規(guī)定，而且有的國家規(guī)定的更加嚴格，比如美國和歐洲。在醫(yī)院與醫(yī)院的流通限制方面，我國大部分的醫(yī)院數(shù)據(jù)都是獨立存在的，流通起來相對困難，更談不上共享和數(shù)據(jù)交叉應用及數(shù)據(jù)變現(xiàn)。

2017年以來，國家通過立法逐步規(guī)范和開放數(shù)據(jù)的使用，同時陸續(xù)建立各類數(shù)據(jù)應用平臺，通過國家力量和產(chǎn)業(yè)資本的結合，加快醫(yī)療數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)共享機制，為醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應用帶來紅利。

第四，數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一

我國人口眾多，醫(yī)療數(shù)據(jù)豐富，但”數(shù)據(jù)大“不等于 “大數(shù)據(jù)“，臨床數(shù)據(jù)不夠統(tǒng)一和規(guī)范，不同地區(qū)、不同醫(yī)院之間的數(shù)據(jù)沒有建立起聯(lián)系，也沒有統(tǒng)一的標準，因此價值也得不到體現(xiàn)。

比如影像系統(tǒng)的數(shù)據(jù)標準問題，超過80%的醫(yī)療大數(shù)據(jù)為影像形式，但PACS系統(tǒng)的生產(chǎn)設備和數(shù)據(jù)標準是不一致的，數(shù)據(jù)交流存在諸多障礙。

第五，數(shù)據(jù)倫理有爭議

盡管AI在醫(yī)療行業(yè)取得了令人矚目的進展，但不可否認的是，AI的應用依然存在一系列的倫理問題，比如：AI造成了個人信息泄露，導致醫(yī)療事故，責任方是誰？AI的使用造成了醫(yī)療人員的失業(yè)，引發(fā)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)結構的轉型，社會應該如何應對？諸如此類的問題很多，都需要行業(yè)從業(yè)者去面對和解決。

第六，數(shù)據(jù)成本代價高

所有基于AI的醫(yī)療技術，都是以”數(shù)據(jù)“為基礎的，目前AI醫(yī)療公司獲得數(shù)據(jù)的渠道分為三種：第一種，與醫(yī)院合作科研項目 第二種，從公開數(shù)據(jù)集下載數(shù)據(jù)，第三種，購買數(shù)據(jù)。

總體來說，AI公司獲取數(shù)據(jù)的成本主要在數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)標注上，而且隨著模型訓練的逐步深入，數(shù)據(jù)吞吐量可能會是幾何級數(shù)增長，代價也會水漲船高。這對于AI公司的運營來看，將是一筆不小的負擔。

醫(yī)療新基建下，誰能把握主動權？

隨著行業(yè)發(fā)展，產(chǎn)品、用戶體驗及上下游產(chǎn)業(yè)協(xié)同的逐步完善，尤其在醫(yī)療新基建的建設浪潮推動下，服務于B端、G端的醫(yī)療大數(shù)據(jù)企業(yè)將迎來無限商機。

如影像識別、基因測序，在經(jīng)過臨床驗證、臨床審批、付費目錄后，將在醫(yī)療大數(shù)據(jù)體系的建設中，進一步反推底層數(shù)據(jù)基礎的豐富和完善。

在此過程中，誰能夠率先突圍，將能把握更多的主動權。

目前，科亞醫(yī)療現(xiàn)有100多位研發(fā)人員，其中20多位海歸博士，多人曾在醫(yī)學影像全球知名企業(yè)北美研發(fā)中心擔任核心研發(fā)職務，在AI技術、影像分析及醫(yī)療大數(shù)據(jù)方面經(jīng)驗豐富。強大的技術研發(fā)能力也是科亞在國內(nèi)人工智能醫(yī)療成為頭部企業(yè)的根本。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，科亞醫(yī)療現(xiàn)擁有4大中心(影像分析中心，生物實驗中心，臨床檢測中心，工程研發(fā)中心)，2個專項實驗室(人工智能實驗室、免疫治療實驗室)，能夠整合包括影像、病歷、病理、生化、免疫、分子診斷等多組學信息，并以此來保障未來醫(yī)療人工智能在多個臨床場景上的服務應用。

當然，隨著一家公司在行業(yè)里的優(yōu)勢不斷鞏固，將盤子做大是一件非常正常的事情。

對于“是否會往醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的上游延伸”這個問題，科亞醫(yī)療表示，暫未考慮往上游延伸。

“科亞醫(yī)療的優(yōu)勢在機器學習、醫(yī)學圖像分析、自然語言處理、基因信息分析等方面擁有核心技術，因此會聚焦在醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的中游，希望開發(fā)出更多、更好的人工智能醫(yī)療產(chǎn)品，為患者、醫(yī)療機構、生命科學研究機構提供精準醫(yī)療服務?！?/p>

800億的市場，大有可為

據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院預計，到2020年我國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)行業(yè)規(guī)模將突破800億元。

從這次疫情之后，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的研究與應用會被更多提上議事日程。電子病歷、智慧醫(yī)院、醫(yī)療AI、DRG等投入將進一步加大，醫(yī)聯(lián)體、基層醫(yī)療衛(wèi)生服務體系等新模式建設也將成為建設重點。

如何利用AI、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術，提升醫(yī)療機構診治水平、優(yōu)化城市公衛(wèi)體系的精細化管理能力，將成為地方政府與科技企業(yè)共同面對的一場大考。

找準自身定位，補足公共衛(wèi)生治理體系方面現(xiàn)存的“短板”，醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的上下游企業(yè)將大有可為。

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