知名醫(yī)療信息化專家、中國醫(yī)藥信息學會電子病歷與電子健康檔案專業(yè)委員會主任委員、中國研究型醫(yī)院學會醫(yī)療信息化分會副會長  陳金雄教授

2017年12月4日，浙江省人民醫(yī)院與騰訊公司在杭州揭牌“人工智能醫(yī)學聯(lián)合實驗室”。在揭牌儀式上，知名醫(yī)療信息化專家、中國醫(yī)藥信息學會電子病歷與電子健康檔案專業(yè)委員會主任委員、中國研究型醫(yī)院學會醫(yī)療信息化分會副會長陳金雄教授應邀做主題演講，他創(chuàng)新性地提出“數(shù)據(jù)質量7級論”和“數(shù)據(jù)管理四步走”。

“人工智能”是2017年關鍵詞

最近三年每年都有一個關鍵詞：2015年的關鍵詞是“互聯(lián)網(wǎng) ”，2016年的關鍵詞是“大數(shù)據(jù)”，2017年的關鍵詞毫無疑問是“人工智能（智能醫(yī)療）”。

馬云曾說：“如果說過去20年互聯(lián)網(wǎng)從無到有，那么未來30年互聯(lián)網(wǎng)將從有到‘無’，這個‘無’是無處不在的‘無’，沒有人能夠離開網(wǎng)絡而存在?！?/p>

互聯(lián)網(wǎng)是基礎，有了互聯(lián)網(wǎng)才有物聯(lián)網(wǎng)，才會有大數(shù)據(jù)，有了大數(shù)據(jù)才有人工智能。

為什么人工智能現(xiàn)在火起來？陳金雄認為有三個原因：一是技術層面，計算能力的提升讓深度學習成為可能，大數(shù)據(jù)則是根基和土壤；二是思維層面，以前是因果關系，大數(shù)據(jù)時代則是強相關關系；三是應用場景出現(xiàn)，之前的人工智能局限在跳棋、國際象棋、圍棋等方面，現(xiàn)在則有了更加廣闊的應用空間。

醫(yī)療健康的主要矛盾

陳金雄首先談到了當前醫(yī)療行業(yè)的總體現(xiàn)狀：

• 診療數(shù)量快速增長。健康需求增加，慢性病增加，人口老齡化。

• 醫(yī)療資源總量不足。生產(chǎn)模式落后，培養(yǎng)模式不能滿足需要。

• 使用效率普遍低下。患者就診盲目，有限資源不能有效利用。

• 醫(yī)療費用負擔過重。藥品貴，服務價格高，過度醫(yī)療。

• 醫(yī)療模式出現(xiàn)偏差。重臨床輕預防、重醫(yī)療輕護理、病本位醫(yī)療、利本位醫(yī)療。

• 診療過程缺乏規(guī)范。醫(yī)療碎片化（分科細、連續(xù)性差），信息采集落后，智能化程度低。

• 醫(yī)療資源分布不均。醫(yī)療資源過于集中，海島山區(qū)就診困難。

• 就診流程不夠合理。服務模式不夠到位，服務流程不夠優(yōu)化，服務手段不夠先進。

據(jù)統(tǒng)計，我國居民人均就診次數(shù)由2004年的3.07次增加到2016年的5.7次，增長85.67%；住院率由2003年的4.69%增加到2016年的16.5%，增長251.81%。

另一方面，執(zhí)業(yè)醫(yī)師人數(shù)的增長率遠遠追不上就診人數(shù)增長的腳步。2004年-2015年，執(zhí)業(yè)醫(yī)師數(shù)量增長了52%。醫(yī)生的培養(yǎng)周期很長，尤其是培養(yǎng)專科醫(yī)生更難。醫(yī)療衛(wèi)生資源短缺，醫(yī)療衛(wèi)生供給能力不足。導致看病難、看病煩、看病貴、質量差、矛盾深。

當前，我國健康醫(yī)療的主要矛盾就是：不斷增長的健康診療需求與醫(yī)療資源不足同就診體驗以及生產(chǎn)方式落后之間的矛盾?！霸趺唇鉀Q？提升醫(yī)療生產(chǎn)力與生產(chǎn)方式是根本。”陳金雄說，“這就好比以前的春運，因為買票難春運曾經(jīng)年年都是焦點，現(xiàn)在春運已經(jīng)不是焦點了，根本原因是運力提升了?！?/p>

“靠傳統(tǒng)思維很難解決上述矛盾，需要科技進步和新的醫(yī)療生產(chǎn)與使用方式來解決?！ヂ?lián)網(wǎng) 智能醫(yī)療’配合醫(yī)療模式的改變和機制體制創(chuàng)新是終極解決辦法。這是我對未來醫(yī)療的判斷?！标惤鹦壅J為，應聚焦在三個方面：生產(chǎn)力提升、醫(yī)生積極性提高（生產(chǎn)關系）、資源配置優(yōu)化。

未來醫(yī)療：從被動醫(yī)療邁向主動健康

談到未來醫(yī)療，陳金雄認為，首先是醫(yī)學模式會發(fā)生轉變，將從生理醫(yī)學模式向生理-心理-社會醫(yī)學模式轉變,向5P模式轉變。5P是指預防性（Preventive）、預測性（Predictive）、個性化（Personalized）、參與性（Participatory）和精準醫(yī)療（Precision Medicine）。核心戰(zhàn)略是：攻防兼?zhèn)洹吮炯嬷?，從被動醫(yī)療邁向主動健康。

早在10年前，陳金雄就預測：未來醫(yī)療一定是智能醫(yī)療，并先后出版了《邁向智能醫(yī)療》、《互聯(lián)網(wǎng) 醫(yī)療健康》和《互聯(lián)網(wǎng) 基因空間——邁向精準醫(yī)療時代》三本書。2015年，陳金雄提出“醫(yī)療進入新常態(tài)”的論斷：“傳統(tǒng)醫(yī)療都是在醫(yī)院里，醫(yī)院把醫(yī)生和病人連接起來；未來，醫(yī)生不會單打獨斗，伴隨人工智能和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，必將出現(xiàn)新的應用場景?！?/p>

陳金雄談道：“未來醫(yī)療將會實現(xiàn)整合式一體化業(yè)務場景，包括：健康診療一體化、線上線下一體化、院外院內(nèi)一體化、機器醫(yī)生一體化，其中健康、線上、院外和機器人（智能醫(yī)療）在醫(yī)療中的比重越來越大?！?/p>

陳金雄總結，未來醫(yī)療的發(fā)展趨勢主要包括如下幾方面：（1）醫(yī)療生態(tài)環(huán)境發(fā)生改變，從疾病診療到健康管理方式轉變；（2）醫(yī)療業(yè)務模式發(fā)生改變，患者服務、支付、健康與疾病管理等會移到線上或O2O；（3）醫(yī)療付費模式發(fā)生改變，從按項目付費到按價值付費；（4）智能診療發(fā)揮更大作用，大數(shù)據(jù)分析、機器人等在診療中會發(fā)揮更大作用?！岸旰螅t(yī)生肯定還會在，但絕對不會像今天這樣當醫(yī)生，未來醫(yī)生也許會變成大數(shù)據(jù)分析師、機器人操作員，與機器人共同工作，這是趨勢?！标惤鹦壅f。

數(shù)據(jù)是人工智能的基礎

“數(shù)據(jù)是根本，這一輪人工智能如果沒有數(shù)據(jù)，就基本上做不了什么事情了?！标惤鹦壅劦?，“醫(yī)療人工智能有三大要素：有效的數(shù)據(jù)是基礎，先進的算法是核心，強大的計算能力是保障?！?br>

很多醫(yī)療人士在問：“人工智能時代，我能做什么？”對此，陳金雄表示：“在這個時代，我們唯一能做的是把數(shù)據(jù)準備好，我們一定要有數(shù)據(jù)意識。數(shù)據(jù)是基礎，有了數(shù)據(jù)才有協(xié)同、流程和智能。譬如人工智能、智慧醫(yī)院、智慧醫(yī)保、醫(yī)聯(lián)體等，它們的的根基都是數(shù)據(jù)。

陳金雄進一步介紹了醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的種類，包括：醫(yī)院的醫(yī)療大數(shù)據(jù)、依托區(qū)域健康服務平臺的醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)、基于大量人群的醫(yī)學研究或疾病監(jiān)測的大數(shù)據(jù)、基于個體自我檢測的大數(shù)據(jù)（可穿戴設備）、網(wǎng)絡上產(chǎn)生大數(shù)據(jù)、生物信息大數(shù)據(jù)等。

在目前階段，醫(yī)院數(shù)據(jù)還是最核心的，因為實體醫(yī)院（公立）占壟斷地位，實體醫(yī)院占據(jù)核心資源和數(shù)據(jù)?！皵?shù)字化醫(yī)院依然是基礎性工程，醫(yī)院會成為基于數(shù)據(jù)的醫(yī)療服務企業(yè)，數(shù)據(jù)將成為醫(yī)院核心競爭資源。”陳金雄談道，“目前，醫(yī)院的核心競爭資源是醫(yī)生、醫(yī)療設備、病房等。未來，數(shù)據(jù)將成為醫(yī)院核心競爭資源之一。”

因此醫(yī)院數(shù)字化建設面臨著轉型升級，目標是：全面、全程、閉環(huán)、專業(yè)、移動、集成、智能。陳金雄對此做了進一步闡述：（1）從“部分應用”向“全面應用”轉變；（2）從“分散信息”向“數(shù)據(jù)融合”轉變，HIMSS 2級就需要建設臨床數(shù)據(jù)中心（CDR）；（3）從“事務處理”向“智能應用”轉變，HIMSS 6、7級最難的是CDSS臨床決策支持。總結來看，醫(yī)院信息化的發(fā)展趨勢包括：數(shù)據(jù)化、互聯(lián)網(wǎng)化、智能化、云端化、協(xié)同化、?？苹€性化。

四步做好醫(yī)療數(shù)據(jù)管理

第一步：構建新型信息模型。“醫(yī)院信息化都是從HIS開始做起，再建PACS、LIS等系統(tǒng)，傳統(tǒng)HIS是從收費一步步走過來的，很多醫(yī)院HIS的基因是收費，基于收費搭建的。”陳金雄認為，“醫(yī)院要以臨床為核心，如果以收費為核心來搭建信息模型，就一定是有問題的，所以我提出重構數(shù)字化醫(yī)院體系，按照醫(yī)院的業(yè)務模型來打造信息模型?！?br>

第二步：梳理數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系。要把各個系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)關系串起來，以病人為中心、以臨床為核心、以醫(yī)囑為主線?！搬t(yī)院里面有幾條業(yè)務流和數(shù)據(jù)流：患者流、醫(yī)囑流、費用流、物資流，在診中部分，主要靠醫(yī)囑流把它們串起來?！?/p>

陳金雄尤其強調(diào)了“閉環(huán)醫(yī)囑管理”的重要性：“如果說是數(shù)據(jù)驅動智能醫(yī)療的話，醫(yī)院里應該是醫(yī)囑驅動數(shù)據(jù)管理。醫(yī)院里要有閉環(huán)醫(yī)囑管理，這是最基本的要求?！?/p>

第三步：打通數(shù)據(jù)聯(lián)系。

（1）建立各種主索引，如：病人主索引、醫(yī)囑主索引、工作人員主索引、資產(chǎn)主索引、科室主索引等?！爸魉饕拖裆矸葑C、車牌一樣重要，不要小看這個事情，很多醫(yī)院主索引建的不好，或者說建得好的不太多?！标惤鹦壅f。

（2）建立數(shù)據(jù)關聯(lián)性，包括：醫(yī)囑與業(yè)務、醫(yī)囑與收費、設備與收費、醫(yī)囑與執(zhí)行等。點擊任意醫(yī)囑，都能看到該醫(yī)囑的執(zhí)行情況，包括哪臺設備檢查、哪個人操作、寫報告、收費情況、耗材使用情況等。

第四步：統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理。要建立幾個數(shù)據(jù)中心，包括：臨床數(shù)據(jù)中心、管理數(shù)據(jù)中心、影像數(shù)據(jù)中心等。

數(shù)據(jù)質量“七級論”

陳金雄認為，從數(shù)據(jù)質量的角度可以將數(shù)據(jù)分成七級：

第一級是數(shù)字化，單機版已經(jīng)實現(xiàn)數(shù)字化，但信息不能共享；

第二級是集成化，數(shù)據(jù)在各個系統(tǒng)之間可以共享，但尚未實現(xiàn)統(tǒng)一管理；

第三級是數(shù)據(jù)化，構建數(shù)據(jù)中心，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中統(tǒng)一管理；

第四級是要素化，有些醫(yī)院建了數(shù)據(jù)中心后發(fā)現(xiàn)以前的數(shù)據(jù)不能用，因為要素不夠，要素不夠的話即使法結構化價值也大打折扣；

第五級是結構化，陳金雄提到了不久前獲得5500萬元A輪融資的森億智能，該公司產(chǎn)品可以把醫(yī)生的病歷做成結構化和語義化；

第六級是語義化，中文的語義化比英文更難；

第七級是智能化，做完結構化和語義化才能談智能化。

醫(yī)療大數(shù)據(jù)具有4V特征：大量化(Volume)、多樣化(Variety)、快速化(Velocity)、價值密度低（Value），只有具備這些特點的數(shù)據(jù)，才是大數(shù)據(jù)。

“但人工智能光有大數(shù)據(jù)還不夠，數(shù)據(jù)必須具備幾個特點才能為人工智能所用?！标惤鹦壅劦?，“一是數(shù)據(jù)量要大；二是多維度，比方說，如果數(shù)據(jù)只有姓名、性別、年齡、學歷這幾個要素，把全世界幾十億人的數(shù)據(jù)放在一起，也是大數(shù)據(jù)，但它的價值非常小，最多能統(tǒng)計出性別分布、年齡分布、學歷分布，作用就很有限。如果把人的健康信息、人臉信息、指紋信息等全部收集起來，那就很有價值了。三是全面性，比如只有3億人的人臉數(shù)據(jù)即使再好的算法也做不好人臉識別系統(tǒng)，肯定比不過有70億人的數(shù)據(jù)。只有全面的數(shù)據(jù)才足以支撐我們做人工智能、決策支持?！?/p>

大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)安全方面也能發(fā)揮作用。“用大數(shù)據(jù)的方式來解決大數(shù)據(jù)的安全，這是典型的深度學習?！标惤鹦壅劦溃到y(tǒng)管理員一般有自己的操作規(guī)律，可分析使用者的行為特征，黑客入侵與常規(guī)的操作規(guī)律通常會不一致，系統(tǒng)就會自動報警，從而達到安全的目的。

最后，陳金雄從政府數(shù)據(jù)管理與產(chǎn)業(yè)政策角度提出幾點思考：（1）數(shù)據(jù)管理，目前只有政府才有能力把數(shù)據(jù)收集起來，要做好數(shù)據(jù)管理；（2）制定數(shù)據(jù)政策，數(shù)據(jù)收集之后怎么用，要制定使用政策；（3）產(chǎn)業(yè)政策，產(chǎn)業(yè)政策方面如何配套？才能吸引企業(yè)愿意過來發(fā)展（4）產(chǎn)業(yè)生態(tài)，產(chǎn)業(yè)要包括數(shù)據(jù)采集、管理、應用等環(huán)節(jié)，要形成產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈；（5）人才政策，要有好的人才政策，吸引優(yōu)秀的人才進來，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)才能真正建立。