醫療大數據的基礎是人工智慧！依圖醫療產品總監王炤獨家闡述

醫療大數據的催生源於臨床醫療數據的爆炸式增長，當信息時代非標、非結構化的海量醫療數據洶湧而來，也唯有AI能夠抽絲剝繭，築房架屋，令千頭萬緒的健康數據結構化、數字化、可視化，成為推動臨床與科研進化的數字基因，正所謂「潤物無聲，大巧不工」。

2018年5月17日，由中國衛生信息和健康大數據學會主辦的「2018中國衛生信息技術/健康醫療大數據應用交流大會」在濟南隆重召開。國家衛生健康委有關司局與直屬單位領導，各省市衛生計生委領導，中國衛生信息與健康醫療大數據學會及相關領域專家學者，醫療衛生機構和IT企業代表等1萬5千餘人出席了會議，就推動健康醫療大數據的應用發展、產業的深度融合、數據開放共享等話題展開深入討論。

原國家衛生計生委副主任、中國衛生信息與健康醫療大數據學會會長金小桃（左二）

國家衛生計生委統計信息中心副主任/研究員、中國衛生信息與健康醫療大數據學會副秘書長 胡建平 （左一）

依圖醫療總裁倪浩（右二）依圖醫療產品總監王炤（右一）

中國衛生信息技術交流大會是國內規模最大、內容最豐富、最具權威性及影響力的高水平信息技術與學術交流盛會。作為醫療人工智慧行業目前唯一提出醫學全鏈路AI產品矩陣的人工智慧公司，依圖醫療產品總監王炤受邀參會，並發表題為《基於人工智慧的醫療大數據應用之路》的主旨演講。他指出：人工智慧是醫療大數據的基礎，只有經過人工智慧解析、處理的醫療數據才能被稱之為真正意義上的醫療大數據，只有以此為基礎，採用人工智慧技術，才能開發出智能科研、臨床質控、遠程醫療等更多頂層應用。

長期以來，AI行業一直將醫療大數據視作人工智慧的基礎，期待以海量的臨床數據「餵飽」人工智慧，但事實上，在當前的醫療信息化水平下，中國絕大部分醫療數據仍然處於非標、非結構化狀態，海量文本醫療數據尚處於沉睡狀態，臨床數據中噪音極大，尚且不論「餵養」人工智慧，共享互通尚未實現，深度的解析利用更無從談起。

「想要充分挖掘中國海量醫療數據的優勢，就必須以人工智慧為基礎，推動臨床數據的解析、清洗、結構化，喚醒沉睡的文本數據，打通信息孤島下的影像數據，建設真正意義上醫療大數據網路，並通過人工智慧，充分挖掘醫療大數據的潛在價值，最終造福於患者。」王炤表示。

人工智慧應用於臨床的產品已經屢見不鮮，漸呈紅海之勢，然在數據處理和場景化應用構建方面，人工智慧又能做哪些工作？王炤透露，對於紛繁複雜的健康數據，如臨床數據、人口健康數據、公共衛生數據，人工智慧可以充分發揮其強大的對於複雜文本數據的解析能力、醫學影像數據的降維與結構化能力、質量分析與控制的提純能力、多樣化治理的數據標準化能力，摘出米飯中的沙子，洗凈菜葉上的灰塵，以合適的溫度，高超的廚藝，將雜亂無章的數據原料薈萃成一桌井然有序，賞心悅目的醫療大數據盛宴，端上餐桌。

在完成對於數據的解析和處理之後，人工智慧還具備強大的場景化應用構建能力，如全維度的臨床科研數據製備、診療標準化程度的提升、中基層醫療供給的擴大等等，不斷提升醫療機構的臨床服務和科研能力，最終建設成為智能醫院。

作為國內較早涉足醫療大數據智能解決方案的人工智慧企業，基於自身先進的AI演算法、語義解析技術、文本結構化技術，以及自主搭建的醫學術語庫，依圖醫療所研發的醫療大數據智能解決方案已經能夠打通HIS、LIS、PACS、RIS等系統，建立多模態、全周期的科研資料庫，科研數據製備效率成倍躍升，萬量級患者的全維度提取工作量從年級別壓縮到月級別。與此同時，該系統還實現了從模型的性能測評方案，到數據抽檢評價體系都建立了完整的質量控制體系，使得整個平台上的科研數據質量大幅提升，並做到可測評、可優化。

「未來，AI必然成為醫療機構的基礎設施，成為醫生臨床診斷和科研的好幫手，幫助中國醫療機構中處於沉睡狀態的海量醫療數據價值真正爆發。」王炤說。

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