宫如 医渡云创始人宫如璟：发展“AI+医疗”要在数据上下功夫

资料图来源：医渡云官网

AI只是工具 数据才是基石

医疗健康已经成为人工智能重要研究和应用领域。近年来，各大科技公司纷纷布局AI医疗领域，新的医疗模式正在逐渐建立。成立于2013年的医渡云，是国内首家以数据智能驱动医疗创新解决方案的公司。自成立起，医渡云就以“打造智能数据推动下的绿色医疗”作为发展方向。如今，数据驱动绿色医疗发展已成行业共识。

宫如璟认为，互联网医疗的本质就是绿色医疗，绿色医疗意味着更安全、更有效、更便宜，它应该成为所有人都能享受到的更好的医疗服务，而这件事可以用数据和智能技术去实现，通过数据计算可以找到最匹配、最普及的治疗方案。

在她看来，要想真正做好互联网医疗，必须在医疗的基础设施上做出巨大的改变，数据就是基础设施。宫如璟表示，“传统医院的治疗方案是知识驱动型的，需要实时反馈，在这个过程中产生了大量数据。我们要把这些原始数据区分为有用和没有用，把没用的数据变成有用的数据，把有用的数据变成可利用的信息，经过机器读取、标准化才能提炼成知识，再经过人的行为变成智慧。”

回归医疗本身，它所产生的数据如何被处理，如何在第一步产生价值十分重要，也有着巨大的产业空间。宫如璟说，一种新药的研发周期往往会超过10年，成本通常是10亿美金以上，这其中有大部分原因是由于相关临床、实验室数据不可用。如果这些数据能够被自动化、智能化和平台化，效率和质量就会极大提升，为新药研发企业节约的成本至少是几千万级别。

据《解放日报》报道，根据业内人士初步统计，我国人工智能医疗产值去年达30亿元，今年将达200亿元。有专家预测，未来人工智能市场或可达万亿元以上。

宫如璟认为，AI对医疗来说只是一个工具，并非结果。AI真正发挥威力需要大量的知识去训练，而不仅仅是数据。“AI在医疗场景的应用非常碎片化，单单与药品相关的就包括新药研发、药品的不良反应监测、药品的市场策略制定、药品定价等，这些成百上千的细分场景下蕴含着非常广阔的市场空间。”她说。

AI的挑战是寻找应用场景

AI的发展水平与两大因素密不可分，即计算能力和积累的数据量。近年来，我国AI发展成绩斐然，这从医渡云的实践中也可见一斑。

公开资料显示，医渡云基于自主研发的“医学数据智能平台”，利用创新的大数据技术，对大规模多源异构医疗数据进行集成和融合，形成患者全生命周期医学数据，并通过数据的深度处理和分析，建立真实世界疾病领域模型，去帮助医学研究、医疗管理、政府公共决策以及患者智能化疾病管理等。

“这些年，医渡云核心技术的积累主要是围绕着‘医疗大脑’的建设去做的，建设‘医疗大脑’主要依赖两方面，一是人工智能技术，二是医疗知识图谱。医疗技术的人工智能离不开真实世界数据和证据的支持，所以除了基于真实世界的医疗数据，我们还吸纳了医学领域最新的论文研究成果，将其结合形成知识与逻辑，这样来构建‘医疗大脑’。”宫如璟介绍说，“医疗大脑”不仅仅是一个算法，可以说是一个从算法技术到数据加工再到场景应用的复杂系统。

截至目前，医渡云已为医院处理、融合了横跨十余年的3亿多名患者、13亿份的有效病历数据，覆盖了30余类重大病种，建立了3000多个专科疾病模型、2000万个标准化字段，实现了医院近200种系统、几百个厂商的多种数据、全量全周期的采集与数据结构化与标准化处理。可见，“医疗大脑”的作用正在高效释放。

“以前处理一家医院的数据需要靠人工，效率很低，现在把医院不可用的数据变成可用的机器可读的信息，再插上我们各种应用的话，最快两周就能完成。”在宫如璟看来，计算能力与数据量已不成问题，新的挑战在于寻找应用场景。具体到“AI+医疗”来看，应用场景还涉及到获益和付费的问题。

她以AI影像诊断为例分析道，从深度学习的角度，AI影像诊断相较于传统的统计学习有很大提升，但从付费的角度来说，它只是医疗领域里面一个独立的小环节，到目前为止，并不能形成很好的产业规模。AI影像诊断可以做到预防诊断，但下沉到产业里，AI对于制药企业、基础科研、健康保险的设计都有很多机会。

医疗行业不缺标准 信息共享是大势所趋

实际上，在医疗领域，大数据技术可以通过对海量数据的存储、处理和分析，进而帮助医院、医生提高临床服务质量、科研转化率和管理效率。在过去几年中，我国生物医学大数据发展迅猛，大医院已经能获取并记录患者的所有临床数据。但一个问题有待解决，即如何聚合与分享这些数据，形成全国范围内的数据流通。

与此同时，业内也有一种观点认为，目前医疗大数据缺乏统一的采集标准，而且各公司之间存在防火墙。这会制约AI在医疗行业的应用吗？

宫如璟表示，医疗行业从来不缺乏标准，只是标准没有被遵从，所以导致数据不能很好地被分享。就医疗大数据行业标准而言，关键不是设立，而是如何落地。“当平台与足够多的医院形成融合，标准就能自动形成，数据也能互联互通。医渡云目前与全国700多家医疗机构、100多家顶级医院建立了战略合作，其实已经从底层在做标准化建设，只要合作范围足够大，数据都可以被标准化和模型化，都可以被应用。所以，行业不是缺乏标准的问题，而是如何落地的问题，这是刚性需求。”她说。

同时，宫如璟认为，健康医疗大数据打破信息孤岛、在行业内形成互联互通是大势所趋。加强健康医疗大数据共享和交换有利于发挥数据价值，并使之迅速在基层得到应用，我们也注意到，相关配套法律规范、技术机制也正在不断完善。

值得一提的是，9月13日，国家卫健委发布了《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法》，加强健康医疗大数据管理，明确由国家卫健委负责建立健康医疗大数据开放共享机制。业内人士分析认为，健康医疗大数据开放共享机制的建立，将有助于解决当前数据开发利用的关键问题，加速智慧医疗时代到来。

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