大数据|高庆蕾：用医疗大数据解决百年来的国际性难题
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华中科技大学同济医学院附属同济医院妇科肿瘤科副主任 ， 全国妇科肿瘤疾病临床研究中心负责人高庆蕾说 ， 在过去 ， 无论是早期的诊断还是治疗后的跟踪随访都十分困难 ， 现在有了大数据的帮助 ， 毫无疑问将极大促进这些问题的解决 。
高庆蕾说 ， 中国发展医疗大数据具有国外无可比拟的优势 ， 尤其是样本量方面 ， 任何一个国家都不具备中国独有的数据资源 ， 因此中国将成为全球医疗大数据聚焦的中心 。通过参加此次数博会 ， 我们看到国内的医疗大数据的发展迅速 ， 如医鸣科技等一批医疗大数据公司拥有专利技术在迅速崛起 ， 政府部门对医疗大数据大力支持 ， 出台了一系列有利政策 ， 国内形势很好 ， 对未来充满信心！
作为同济医院妇科肿瘤科的医生 ， 谈到当下正在进行的研究课题 ， 高庆蕾说 ， 卵巢癌虽然发病率不高 ， 但在国外病死率已超过60% ， 在国内病死率更是高达60%以上 ， 已成为一个严重威胁女性健康的恶性疾病 ， 尽管从医多年来在临床上做了许多这个方面的手术 ， 但看到许多处于卵巢癌晚期且无法有效治愈的病人 ， 内心仍感到十分无奈 。
既然病死率高 ， 那么要做的就是争取及早发现与治疗 。高庆蕾说 ， 多年的研究表明卵巢癌的发病有接近四年时间的窗口期去筛查 ， 现在有了医疗大数据 ， 面临的关键问题是如何借助大数据、人工智能和深度学习 ， 建立卵巢癌智能诊断模型 ， 及早发现卵巢癌并提高其诊断的准确率 。
“就像‘阿尔法狗’战胜了围棋大师一样 ， 我们经过大量的研究发现借助人工智能的诊断效果远优于医生的人工诊断 。”高庆蕾说 ， 所以我们大胆设想基于人工智能建立稳健的诊断模型 ， 在大数据的基础上对病人进行超声图像检测 ， 从而提高诊断的正确率 。
她说：“卵巢癌五年生存率一直徘徊在30%左右已成为这一领域一个百年以来的国际难题 ， 基于人工智能、医疗大数据和深度学习将有望彻底解决这一难题 。”
这样的模式也是可以复制到其它疾病上的 。高庆蕾说 ， 我们之所以选择卵巢癌作为突破的重点 ， 是因为卵巢癌的独特恶性和治疗的棘手性 ， 而且长期以来缺少有效的解决办法 。
所以 ， 如果这样棘手的恶性疾病都能通过医疗大数据解决 ， 对其他疾病的治疗毫无疑问将具有十分重要的借鉴意义和参考价值 。
【大数据|高庆蕾：用医疗大数据解决百年来的国际性难题】据高庆蕾介绍 ， 目前该项目进展顺利 ， 并已联系了全国25个城市的38家医院共同努力 ， 有望在短期内取得预期成果 。
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