“我們不能只把大數(shù)據(jù)當(dāng)做技術(shù)活兒，更應(yīng)該讓它形成一種文化。讓更多老師和專家進(jìn)入到醫(yī)院里講課，把大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)和AI對醫(yī)院的好處時，黃偉紅如此說道。

黃偉紅現(xiàn)為中南大學(xué)湘雅醫(yī)院"移動醫(yī)療"教育部-中國移動聯(lián)合實驗室副主任，該實驗室是教育部唯一一個設(shè)在醫(yī)院里的醫(yī)療信息化實驗室。

雷鋒網(wǎng)了解到，實驗室成立的目的，主要是為探索交叉學(xué)科如何走向科研和技術(shù)前沿，以及成果轉(zhuǎn)化。

醫(yī)院做AI，人最重要，技術(shù)次之

黃偉紅首先談到，醫(yī)療大數(shù)據(jù)這件事很大，醫(yī)工交叉環(huán)節(jié)中最重要的一點就是人。

“過去我在英國做大學(xué)老師時與同行有不少交流，發(fā)現(xiàn)真正進(jìn)入醫(yī)院接觸最原始的數(shù)據(jù)，是最近兩年發(fā)生的事。在這個新環(huán)境下，醫(yī)院需要有復(fù)合型知識背景的人。既要具備數(shù)據(jù)技能也要對醫(yī)療有認(rèn)知，更要有跨界思維?，F(xiàn)在跨界人才太少，好的醫(yī)生幾乎沒有時間去學(xué)習(xí)更多數(shù)據(jù)技能，而IT背景的人才也又對醫(yī)療認(rèn)知太少?！?/p>

他不斷強(qiáng)調(diào)到這一點：不管是大數(shù)據(jù)還是人工智能，成敗的關(guān)鍵最終不是技術(shù)，而在于人。

“無論人工智能多厲害，首先病理需要標(biāo)記，而且要標(biāo)對。標(biāo)注片子的病理醫(yī)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(shù)據(jù)應(yīng)用不是指創(chuàng)造一個新技術(shù)，而是要把一系列的技術(shù)、人員和流程都無縫鏈接起來，包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化。有些事系統(tǒng)可以做，但有些事非得人工來做。

黃偉紅繼續(xù)講到，很多公司都在談大數(shù)據(jù)和人工智能。與醫(yī)療行業(yè)不同，業(yè)界互聯(lián)網(wǎng)公司有一個好處是，即便數(shù)據(jù)挖掘沒做好，他們也不需要對行業(yè)和用戶承擔(dān)太多責(zé)任，因為結(jié)果影響有限。

但醫(yī)療機(jī)構(gòu)對大數(shù)據(jù)和AI這件事非常謹(jǐn)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(shù)據(jù)。

醫(yī)療領(lǐng)域的基因組學(xué)和藥物研究誕生一批大數(shù)據(jù)公司，以及中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)科技發(fā)展集團(tuán)公司、中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展集團(tuán)公司、中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)股份有限公司的籌建，都是關(guān)于大數(shù)據(jù)的。

小單位與大單位應(yīng)用AI的現(xiàn)狀與不同之處

大數(shù)據(jù)的浪潮追逐者里有很多小單位和大單位。

從地市級醫(yī)院和部級醫(yī)院的角度來談，這類單位到底對大數(shù)據(jù)這件事情是什么心態(tài)？

“很多小機(jī)構(gòu)都想著跟新技術(shù)沾點邊，有錢后聘用新的技術(shù)官，CIO（首席信息官）也變成了CDO（首席數(shù)據(jù)官）。一個數(shù)據(jù)集不夠兩個湊，最后搞成數(shù)據(jù)池?！?/p>

“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(jié)果。我們搞計算機(jī)的人都知道弄出來的僅僅是BI，這拿出來多不好意思。大機(jī)構(gòu)就不一樣了，它們會想流程有什么問題，預(yù)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(wù)事項如何解決？總體比較復(fù)雜?！?/p>

當(dāng)下大單位對AI的態(tài)度，如同前幾年面對云計算時類似，更多是觀望。

醫(yī)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(yī)院本地自己搭建。

在AI問題上，當(dāng)下國家對數(shù)據(jù)安全非常重視，國內(nèi)各大企業(yè)與原生數(shù)據(jù)產(chǎn)生點醫(yī)院和原生技術(shù)公司這三方合作時，醫(yī)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(xiàn)實的問題。

大數(shù)據(jù)不僅是采用某種新技術(shù)，同時也是把技術(shù)、工作人員、流程都綁定在一起。這些環(huán)節(jié)中，有些問題是無法避免的，尤其是臨床數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。

“我回國后，最初進(jìn)入醫(yī)院時就特別關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)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(wù)用AI來解決有戲，數(shù)據(jù)進(jìn)化在一點點的發(fā)生，技術(shù)進(jìn)化的同時也會引出新的篇章，如技術(shù)架構(gòu)層面從MapReduce過度到了Spark。當(dāng)數(shù)據(jù)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(jù)疾病的某些特征，按照規(guī)則將疾病分門別類，并用編碼的方法來表示的系統(tǒng)。）編碼準(zhǔn)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(yīng)讓醫(yī)生來做，但不要讓醫(yī)生很忙時還要去記這些編碼，病案科的醫(yī)生很累，讓每一個臨床科室的醫(yī)生記住手底下幾百號不現(xiàn)實?！?/p>

大數(shù)據(jù)和人工智能是最好的組合，大數(shù)據(jù)提供管道，應(yīng)對核心數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)提供一種智慧，從數(shù)據(jù)中提取價值。

“大數(shù)據(jù)并不單單是數(shù)據(jù)，更應(yīng)該是一種文化，希望有更多的老師和專家進(jìn)入到醫(yī)院里做講課宣傳，讓大數(shù)據(jù)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。”

湘雅醫(yī)院在大數(shù)據(jù)方面的探索

隨后，黃偉紅介紹了湘雅醫(yī)院在大數(shù)據(jù)方面的實踐。

從2014年開始，為了提高患者就診體驗與質(zhì)量、提升醫(yī)生工作效率和能力、助力醫(yī)療改革深化模式升級、孵化重大醫(yī)療信息化成果、支撐健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用、提升政府監(jiān)管與決策水平等目標(biāo)，湘雅醫(yī)院投資幾個億開始建設(shè)醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺。

平臺建設(shè)隨技術(shù)發(fā)展和社會進(jìn)步不斷演進(jìn)，設(shè)計、實施和運營以學(xué)校為主導(dǎo)，統(tǒng)一制定規(guī)章制度和推進(jìn)計劃，在保證安全和隱私的前提下開放共享。平臺服務(wù)對象不僅是普通的醫(yī)護(hù)人員，還包括公共衛(wèi)生、企業(yè)、管理、病友等。

“301醫(yī)院的老師很認(rèn)可我們的建設(shè)思路，湘雅的大數(shù)據(jù)平臺內(nèi)部環(huán)境互不影響。醫(yī)院還有前置區(qū)，學(xué)校的大數(shù)據(jù)有IDC?！?br/>

湘雅醫(yī)院的醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)區(qū)域中，學(xué)校的大數(shù)據(jù)平臺專注于科研分析，醫(yī)院的業(yè)務(wù)庫、備份庫、安全的服務(wù)器對數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，通過專網(wǎng)放在不同的大數(shù)據(jù)里面。

當(dāng)時投入一點幾個億立102個?？疲纬啥鄠€專病數(shù)據(jù)集。

湘雅很多?？茖儆趪壹壦剑瑫r擁有25個國家級重點?？?，醫(yī)生水平較高。在大數(shù)據(jù)方面，在14年左右LIS數(shù)據(jù)離線的匯聚已經(jīng)完成，數(shù)據(jù)的增量每天會發(fā)生。

患者信息達(dá)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(jié)到，未來云端的戰(zhàn)爭將會變得愈加白熱化，醫(yī)院也在觀望這一兩年內(nèi)三家國家隊大數(shù)據(jù)公司會做成什么樣子，現(xiàn)階段僅僅開始試點。與此同時，大數(shù)據(jù)初創(chuàng)公司也在逐漸走向成熟，這對醫(yī)療行業(yè)是重大利好。

對于AI技術(shù)提供商，他認(rèn)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(shù)的第一步。

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