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CHIMA2020 医渡云闫峻分享：价值场景驱动医疗数据生态共建

2020年8月30日 ， 医渡云首席人工智能科学家闫峻 ， 受邀参加2020中国医院信息网络大会（CHIMA2020）智慧医疗在线论坛 ， 与国家卫生健康委统计信息中心信息技术处处长徐向东、英特尔中国区行业解决方案部首席技术官吴闻新、新华三集团智慧医疗首席专家李志福一起 ， 以共建医疗数据生态 ， 加速产业智能落地为主题 ， 共同探讨并分享了各自观点与见解 。 医渡云首席人工智能科学家闫峻 ， 以医渡云城市免疫平台为案例 ， 阐述了如何通过构建价值场景 ， 推动医疗智能化生态建设 。
CHIMA2020 医渡云闫峻分享：价值场景驱动医疗数据生态共建■医疗行业过去30年的信息化建设 ， 数据智能驱动、业务转型、数据智能等这些词我们已经耳熟能详 。 特别是中央经济工作会议提出新基建概念后 ， 人工智能成为一个重要发展方向 。 如何充分利用这30年来积累的资源 ， 为医疗行业中的管理部门、医生、护士 ， 以及患者 ， 提供实际有效好用的智能化应用 ， 都是在推动数据融合应用上需要思考的问题 。
数据治理：让医疗进入智能化新时代
医疗数据生态从信息化到智能化的发展 ， 数据质量至关重要 。
医渡云首席人工智能科学家闫峻表示 ， 医渡云在整个医疗健康领域里 ， 已经助力包括政府监管部门、新药研发、临床辅助决策等医教研管中的各种场景 ， 落地了很多智能化应用 ， 但在这个过程中仍要面对一个很大问题 ， 那就是数据质量问题 。
医疗智慧化建设 ， 不是简单的把各种数据汇总在一起 ， 通过集成就可以生成医疗人工智能模型 ， 为终端服务 。 实际情况是 ， 从医院里的临床角度来看 ， 医生在记录病历时 ， 都有各自的书写习惯和表达方式 ， 同一种病的表达方式可能有几十种甚至上百种 。 尽管目前医生记录的病历可以做到很好的信息化 ， 但这些诊断信息都是医生记录的自然语言文本 ， 如果要构建做临床研究的AI模型 ， 还需要把这些文本做成结构化的CRF表单 ， 才能进行后续的科研工作 。 如果不能让数据结构化、标准化 ， 这些诊断信息 ， 还将停留在信息化的时代 ， 而无法进入数据智能化的时代 。
所以医渡云多年来 ， 积累了丰富的临床数据处理经验 ， 特别是在自然语言处理方面 ， 医渡云通过知识库进行数据质量治理 ， 把病历进行结构化和标准化处理 ， 从而支撑到医教研管等不同应用场景 。
在数据治理的问题上 ， 国家卫生健康委统计信息中心信息技术处处长徐向东也表示 ， 医疗信息化近30年的发展 ， 已经从对流程的规范管理 ， 过渡到数据的深度使用 ， 尤其是临床科研上的数据分析 ， 都是针对围绕着数据治理来进行的 。 为了更好提升临床科研水平 ， 我们需要与行业更深度、更广泛的合作 。 在2019年 ， 我们联合了相关的行业专家、企业专家 ， 共同出版了一本名为《医院数据治理框架、技术与实现》的书 ， 希望能够推动医院数据的开发和利用 。
协作共建：打造高质量临床科研系统
通过AI算法实现高水平临床科研 ， 只有AI科学家是不足以完成这个目标的 。 这是需要经验丰富的医生与AI科学家的深度合作 ， 以及强大的基础设备支撑 。 优质的科研产出 ， 一定需要三者非常紧密的合作和配合 。
在基础设施的支持上 ， 新华三集团智慧医疗首席专家李志福介绍 ， 新华三通过基础设施与物联网技术 ， 从医疗信息收集 ， 到医疗信息存储 ， 可以将人工智能和云计算深度融合为一个整体 ， 来为临床科研提供稳健的支撑平台 。
高质量的临床科研产出 ， 不仅需要优质的基础设施 ， 还需要很高的数据无偏性 ， 数据的互联互通不能只局限在一家 ， 或者几家医院中 ， 只有根据授权把不同区域的不同医院 ， 以及不同病种之间的数据联通起来 ， 才能使数据尽可能实现无偏性的网络效应 。


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