編者按：2016年6月8日國(guó)務(wù)院總理李克強(qiáng)主持召開(kāi)國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議，確定發(fā)展和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用的措施，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療更好滿(mǎn)足群眾需求。2016年6月21日，經(jīng)李克強(qiáng)總理簽批，國(guó)務(wù)院辦公廳日前印發(fā)《關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》（國(guó)辦發(fā)〔2016〕47號(hào)文件）。醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)或?qū)⒂瓉?lái)史上最重要的一次爆發(fā)機(jī)遇。當(dāng)然，機(jī)遇與挑戰(zhàn)永遠(yuǎn)并存，現(xiàn)實(shí)的障礙和困惑著實(shí)令人有些無(wú)從下口之感。

“我希望能和互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新公司合作，來(lái)打造一個(gè)‘臨床遺傳機(jī)器醫(yī)生’，解決罕見(jiàn)遺傳病的診斷難題，當(dāng)然這還需要基因測(cè)序公司和臨床遺傳學(xué)家的參與。只要你輸入收集到的各種基因型和表型，‘臨床遺傳機(jī)器醫(yī)生’就可以馬上幫你做出準(zhǔn)確的診斷，并為下一步的處理給出最合理的建議和提示。”

今年年初，上海市第一婦嬰保健院院長(zhǎng)段濤在他的個(gè)人微信訂閱號(hào)“段濤大夫”里面，發(fā)布了一篇院長(zhǎng)日記《令人失望的互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新》。上面那段話(huà)是這篇文章的結(jié)尾，也是段濤提出的一個(gè)挑戰(zhàn)，希望那些有創(chuàng)新基因的公司能夠完成這個(gè)挑戰(zhàn)。

春雨醫(yī)生CEO張銳也曾在自己的朋友圈里表態(tài)：“段院長(zhǎng)的挑戰(zhàn)，春雨來(lái)接！”張銳認(rèn)為：“未來(lái)三年，是AR和生物醫(yī)學(xué)工程聚合、裂變的大好時(shí)機(jī)。技術(shù)的創(chuàng)新才是源創(chuàng)新，春雨一直在做‘人腦訓(xùn)練電腦’的淺層醫(yī)學(xué)人工智能，應(yīng)用在我們的用戶(hù)自診和智能分診兩個(gè)板塊，每年節(jié)約我們的人力成本不低于1000萬(wàn)，現(xiàn)在是時(shí)候朝著更專(zhuān)業(yè)的醫(yī)療縱深挺進(jìn)了！”

　　這場(chǎng)隔空對(duì)話(huà)，展示了醫(yī)療領(lǐng)域中最先進(jìn)的頭腦對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)未來(lái)應(yīng)用的想象。

確實(shí)，當(dāng)AlphaGo大放異彩時(shí)，人工智能確實(shí)帶給各個(gè)領(lǐng)域太多想象空間。尤其是在醫(yī)療領(lǐng)域，當(dāng)Watson機(jī)器人在疾病診斷領(lǐng)域的能力已經(jīng)可以媲美普通醫(yī)生，它也許值得人們付出更多的金錢(qián)、精力以及激情去做更多探索。

故 事

版 本 一

醫(yī)療人工智能的基礎(chǔ)，是醫(yī)療大數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用。有關(guān)醫(yī)療大數(shù)據(jù)，這是這幾年互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療領(lǐng)域流傳最廣的故事。雖然每一家創(chuàng)業(yè)公司的模式千差萬(wàn)別，但無(wú)一例外都會(huì)有一條：對(duì)大數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用，雖然關(guān)于如何實(shí)現(xiàn)的部分往往語(yǔ)焉不詳。這充分反映了兩個(gè)問(wèn)題：所有人都意識(shí)到了醫(yī)療大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的價(jià)值，但開(kāi)發(fā)的路徑卻難度很高。

于是，我們聽(tīng)到的第一代醫(yī)療大數(shù)據(jù)的故事就變成了以下這個(gè)樣子：

▍有關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源

中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療可以說(shuō)是白手起家，至今為止仍然不受傳統(tǒng)醫(yī)療體系待見(jiàn)。所以，早期的醫(yī)療大數(shù)據(jù)基本上都只能來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療公司自身的積累。這里的“早期”既指時(shí)間上的早期，又包括開(kāi)發(fā)思路上的早期。那么，早期的數(shù)據(jù)來(lái)源大概有這么幾類(lèi)（歡迎補(bǔ)充）：

在線(xiàn)咨詢(xún)類(lèi)公司——這類(lèi)公司既有綜合型的，又有垂直型的。數(shù)據(jù)積累的方式上主要是通過(guò)醫(yī)患在線(xiàn)問(wèn)診的方式，建立患者個(gè)人的電子健康檔案；

智能硬件類(lèi)公司——純粹的智能硬件在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用日漸式微，但越來(lái)越多的醫(yī)療服務(wù)開(kāi)始結(jié)合智能硬件，比如血糖、血壓、體溫、心律等，數(shù)據(jù)積累方式主要是對(duì)用戶(hù)體征數(shù)據(jù)的檢測(cè)；

基因檢測(cè)類(lèi)公司——基因檢測(cè)在近兩年日趨火爆，主要是受到檢測(cè)成本降低和精準(zhǔn)醫(yī)療的推動(dòng)，門(mén)檻大大降低，使得越來(lái)越多的普通用戶(hù)能夠消費(fèi)基因檢測(cè)。

科研工具類(lèi)公司——雖然與醫(yī)患資源類(lèi)公司一樣是收集患者的疾病數(shù)據(jù)，但科研類(lèi)公司收集數(shù)據(jù)的形式、應(yīng)用明顯不同，科研機(jī)構(gòu)在數(shù)據(jù)積累過(guò)程中發(fā)揮了主導(dǎo)作用。

▍有關(guān)數(shù)據(jù)應(yīng)用

在醫(yī)療大數(shù)據(jù)版本一的故事里面，之所以是早期，主要還是因?yàn)殚_(kāi)發(fā)利用方式的早期。在這個(gè)階段，雖然關(guān)于醫(yī)療大數(shù)據(jù)、人工智能已經(jīng)有了概念，但在此時(shí)能接受這樣故事的人畢竟還太少，也太遙遠(yuǎn)。于是，版本一里面應(yīng)用醫(yī)療大數(shù)據(jù)的方式基本有這么積累：

服務(wù)于醫(yī)療本身——長(zhǎng)期以來(lái)，患者個(gè)人是不掌握自己的醫(yī)療數(shù)據(jù)的。互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療出現(xiàn)后，用戶(hù)可以通過(guò)手機(jī)來(lái)收集自己的健康數(shù)據(jù)，幫助醫(yī)生更好的了解自身的健康歷史；

服務(wù)于醫(yī)藥企業(yè)——藥企對(duì)數(shù)據(jù)的需求既強(qiáng)烈又多元，包括市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)需求、新藥研發(fā)需求、應(yīng)用反饋需求等。因此，鑒于藥企買(mǎi)單欲望強(qiáng)烈，很多數(shù)據(jù)應(yīng)用商都主動(dòng)向藥企考慮；

服務(wù)于保險(xiǎn)公司——這一點(diǎn)中美有些差異，美國(guó)保險(xiǎn)公司對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要是對(duì)醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和費(fèi)用的控制，而在我國(guó)，保險(xiǎn)公司對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用則主要是設(shè)計(jì)新的保險(xiǎn)產(chǎn)品。

　　▍有關(guān)應(yīng)用現(xiàn)狀

其實(shí)在版本一的故事里，已經(jīng)有一些有了很好的應(yīng)用效果，比如藥物警戒，用醫(yī)療數(shù)據(jù)來(lái)彌補(bǔ)臨床數(shù)據(jù)的缺陷，及時(shí)反饋藥品不良反應(yīng)、治療效果等；再比如保險(xiǎn)控費(fèi)，用醫(yī)療大數(shù)據(jù)控制服務(wù)質(zhì)量和費(fèi)用，控制和減少保險(xiǎn)欺詐行為等。這些領(lǐng)域之所有比較好的應(yīng)用，主要是因?yàn)樗幤蠛捅ｋU(xiǎn)公司的商業(yè)驅(qū)動(dòng)力更強(qiáng)。當(dāng)然，這也僅是在美國(guó)。

雖然我們前面羅列了不少有關(guān)醫(yī)療數(shù)據(jù)的來(lái)源和積累，但實(shí)際當(dāng)中，這些案例都或多或少存在著問(wèn)題。甚至由于這些問(wèn)題的存在，版本一里面這些比較淺層次的數(shù)據(jù)應(yīng)用都還處于非常遙遠(yuǎn)的階段。

數(shù)據(jù)的完整和有效性——互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療畢竟是新興事物，用戶(hù)有接受程度和使用習(xí)慣的問(wèn)題，而且硬件設(shè)備也存在功能和精準(zhǔn)度的問(wèn)題。這使得數(shù)據(jù)收集面臨著不完整且缺乏連續(xù)性的問(wèn)題，而且大多數(shù)硬件設(shè)備沒(méi)有取得醫(yī)療資質(zhì)，采集的數(shù)據(jù)也無(wú)法做醫(yī)療級(jí)應(yīng)用。

數(shù)據(jù)處于割裂的狀態(tài)——互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療產(chǎn)品主要收集的是患者在醫(yī)院的健康數(shù)據(jù)，而對(duì)醫(yī)院內(nèi)的數(shù)據(jù)鞭長(zhǎng)莫及。加上醫(yī)院與互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療無(wú)法打通，這導(dǎo)致了醫(yī)療數(shù)據(jù)在院內(nèi)院外割裂存在的狀況。而且由于醫(yī)院本身信息孤島的問(wèn)題，患者在不同醫(yī)院求醫(yī)的數(shù)據(jù)也是碎片化存在。

數(shù)據(jù)規(guī)模仍然非常小——作為大數(shù)據(jù)應(yīng)用，目前的醫(yī)療數(shù)據(jù)采集規(guī)模根本達(dá)不到“大”的程度。一個(gè)是很多創(chuàng)業(yè)公司的數(shù)據(jù)都是從頭積累，再一個(gè)是市場(chǎng)認(rèn)知度仍然有限，最典型的就是基因檢測(cè)，很多公司的樣本量還處在幾十個(gè)、幾百個(gè)的水平。這使得目前的醫(yī)療數(shù)據(jù)基本無(wú)法實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。

當(dāng)然還有一個(gè)問(wèn)題，段院長(zhǎng)在他的文章里也指出了，就是醫(yī)療大數(shù)據(jù)并沒(méi)有被認(rèn)真對(duì)待，或者說(shuō)掛羊頭賣(mài)狗肉。我國(guó)的大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療公司打的仍然是醫(yī)院號(hào)源的主意，仍然是一種快速變現(xiàn)的心態(tài)，也無(wú)怪乎令人感嘆，“我們多數(shù)的移動(dòng)醫(yī)療創(chuàng)新公司還在拼命的靠補(bǔ)貼靠地推在拉用戶(hù)，在做掛號(hào)黃牛的生意，真的令人很失望。”

故 事

版 本 二

關(guān)于醫(yī)療大數(shù)據(jù)，最令人興奮的應(yīng)用無(wú)疑還是在臨床方面。比如時(shí)下最熱門(mén)的精準(zhǔn)醫(yī)療幾乎火到?jīng)]朋友。但精準(zhǔn)醫(yī)療因?yàn)橄鄬?duì)初級(jí)還跟數(shù)據(jù)應(yīng)用關(guān)系不大，主要是取決于兩點(diǎn)：要么是技術(shù)上取得特別重大的突破，要么是概念上找到特別唬人的方法。另外一個(gè)醫(yī)療大數(shù)據(jù)在臨床上的應(yīng)用，則是臨床輔助診斷，或者更遙遠(yuǎn)一點(diǎn)，人工智能醫(yī)生。

在臨床上發(fā)揮機(jī)器的作用，首先需要對(duì)臨床數(shù)據(jù)的有效挖掘利用。傳統(tǒng)的公立醫(yī)院在這一點(diǎn)上是完全指望不上的，根本原因在于沒(méi)有任何激勵(lì)機(jī)制的存在。而早期醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用之所以對(duì)醫(yī)院敬而遠(yuǎn)之，主要是開(kāi)發(fā)難度太高。

受限于信息化程度，醫(yī)院往往處于信息孤島的封閉狀態(tài)，內(nèi)部信息系統(tǒng)紛繁復(fù)雜標(biāo)準(zhǔn)不一，而且有大量的病例數(shù)據(jù)以紙質(zhì)狀態(tài)存在。數(shù)據(jù)清洗要實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化的難度非常大，而且還需要打通院內(nèi)院外數(shù)據(jù)的流動(dòng)。

當(dāng)然，這里還必須提到數(shù)據(jù)安全。美國(guó)已經(jīng)不止一次爆出醫(yī)療數(shù)據(jù)泄露或受到攻擊的案例。而來(lái)自Ponemon推出的一份報(bào)告《2013年數(shù)據(jù)泄露成本研究》顯示，醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)泄露成本最高，平均每個(gè)患者的醫(yī)療信息泄露帶來(lái)的信息安全管理成本高達(dá)233美元，遠(yuǎn)高于零售業(yè)的78美元。而當(dāng)大量商業(yè)公司在明目張膽的打著靠數(shù)據(jù)賺錢(qián)旗號(hào)的時(shí)候，臨床數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)確實(shí)需要非常謹(jǐn)慎。

▍新數(shù)據(jù)來(lái)源

不過(guò)臨床數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的遲滯，仍然是造成我們的醫(yī)療大數(shù)據(jù)推進(jìn)緩慢的一個(gè)重要因素。所以，在版本二的故事里，我們看到了已經(jīng)有創(chuàng)業(yè)公司努力在臨床數(shù)據(jù)上進(jìn)行探索。（歡迎補(bǔ)充）

臨床數(shù)據(jù)的聚合 ——醫(yī)院內(nèi)的醫(yī)療數(shù)據(jù)也是分散的，HIS、LIS、PACS等系統(tǒng)里都儲(chǔ)存不同類(lèi)型的病例數(shù)據(jù)。因?yàn)檫@些系統(tǒng)來(lái)自不同廠商，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一，醫(yī)院內(nèi)部也缺乏完整、連續(xù)的數(shù)據(jù)資料。所以，在醫(yī)院實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聚合成為臨床數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的一個(gè)小前提。已經(jīng)有創(chuàng)業(yè)公司在這方面探索，并得到了資本市場(chǎng)的認(rèn)可。

臨床數(shù)據(jù)的開(kāi)放——當(dāng)然還不是公立醫(yī)院數(shù)據(jù)的開(kāi)放，而且公立醫(yī)院目前的信息系統(tǒng)也很難支持開(kāi)放。不過(guò)，已經(jīng)有很多創(chuàng)業(yè)公司在嘗試臨床數(shù)據(jù)開(kāi)放，甚至直接開(kāi)辦醫(yī)院、診所來(lái)重構(gòu)底層信息系統(tǒng)。再加上很多SaaS模式的診所管理系統(tǒng)的出現(xiàn)，就為醫(yī)療數(shù)據(jù)的共享以及與智能硬件設(shè)備的對(duì)接創(chuàng)造了條件。

臨床數(shù)據(jù)去中心——很多人相信，醫(yī)院只是時(shí)代的產(chǎn)物，會(huì)逐漸消失，所以醫(yī)療數(shù)據(jù)也未必一定要在醫(yī)療機(jī)構(gòu)內(nèi)產(chǎn)生。隨著新技術(shù)和數(shù)據(jù)采集方式的進(jìn)步，包括診療數(shù)據(jù)、研發(fā)數(shù)據(jù)等，都在逐漸突破醫(yī)療機(jī)構(gòu)的邊界，進(jìn)入人們的客廳、日常生活。這種數(shù)據(jù)采集的量和周期，都是醫(yī)院內(nèi)數(shù)據(jù)采集所無(wú)法比擬的。

　　▍應(yīng)用和問(wèn)題

這些在臨床數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)方面的努力，為未來(lái)人工智能的研發(fā)創(chuàng)造了可能。恐怕也還只是限于可能，距離真正的應(yīng)用還有一段距離。當(dāng)然，在AlphaGo完勝李世石以后，人工智能所展示出的進(jìn)步速度讓所有人驚艷。說(shuō)不定五年后，機(jī)器人醫(yī)生就真的出現(xiàn)在社區(qū)診所了。但是眼下的問(wèn)題恐怕還是必須要克服：

數(shù)據(jù)解讀——圍棋棋盤(pán)的可能性畢竟是可以窮盡的，但目前的人工智能還無(wú)法解決未知因素的問(wèn)題。尤其是在醫(yī)療領(lǐng)域，不僅是未知因素的問(wèn)題，甚至還有無(wú)知因素的問(wèn)題。很多因素不僅醫(yī)療數(shù)據(jù)的采集范圍之外，更是在人類(lèi)的認(rèn)知范圍之外。不要說(shuō)癌癥這種人類(lèi)尚未攻克的疾病，絕大多數(shù)疾病都存在著相當(dāng)多的未知因素。

數(shù)據(jù)規(guī)模——醫(yī)療數(shù)據(jù)的應(yīng)用前提條件是數(shù)據(jù)規(guī)模要足夠大。其實(shí)，這一點(diǎn)中國(guó)的情況要比美國(guó)好多了。比如說(shuō)，中國(guó)一家三甲醫(yī)院的數(shù)據(jù)量幾乎抵得上美國(guó)一個(gè)州的量。但問(wèn)題是，有能力、有條件、有機(jī)會(huì)開(kāi)發(fā)應(yīng)用這些數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)太少。財(cái)大氣粗的保險(xiǎn)公司在醫(yī)院面前都毫無(wú)談判能力，遑論弱小的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療公司。恐怕只能指望高瞻遠(yuǎn)矚的醫(yī)院院長(zhǎng)，發(fā)揮鯰魚(yú)效應(yīng)。

數(shù)據(jù)監(jiān)管——對(duì)于政府監(jiān)管來(lái)說(shuō)，醫(yī)療數(shù)據(jù)的應(yīng)用是個(gè)新問(wèn)題。起碼至今，究竟醫(yī)療數(shù)據(jù)歸誰(shuí)所有的問(wèn)題都沒(méi)有明確。而一旦醫(yī)療數(shù)據(jù)被濫用，危害是極大的。一個(gè)非常簡(jiǎn)單的道理，你的銀行卡密碼可以修改，但你的基因信息能修改么？雖然現(xiàn)在對(duì)基因的解讀能力有限，但是只要樣本成功采集一次，就可以無(wú)限檢測(cè)。所以如果你的基因數(shù)據(jù)泄露了，后果會(huì)是怎樣呢？

最后，可能還是野心的問(wèn)題。如果已經(jīng)收集到了一批數(shù)據(jù)，馬上就能商業(yè)變現(xiàn)，就能掙大錢(qián)，有幾個(gè)人還愿意去搞什么人工智能呢？

作者：匿名

本文已獲原作者授權(quán)

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關(guān)于火石

火石創(chuàng)造運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，并通過(guò)和全球頂尖研究機(jī)構(gòu)、行業(yè)專(zhuān)家、投資機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)合作，構(gòu)建全球首個(gè)以疾病為中心的醫(yī)健創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)地圖——HSMAP。以此解決全球醫(yī)健領(lǐng)域政策、技術(shù)、人才、市場(chǎng)等資源的信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題，形成全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)支撐平臺(tái)。