9月1日，由工业和信息化部指导，中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办，数据中心联盟承办的“2016可信云大会”在京隆重召开。在云计算重点行业应用分论坛上，芯联达信息科技（北京）股份有限公司董事长杨宏桥发表了题为“医疗大数据建设与思考”的演讲。

芯联达信息科技（北京）股份有限公司董事长 杨宏桥

以下是演讲全文：

非常感谢组委会提供这次机会，跟大家一起交流关于以来大数据建设的问题。首先，背景方面，我们聚焦一下“十三五”规划这一块，尤其医疗大数据这个词汇多次被提到，也就是医疗大数据也是走到国家的战略层面。在云的基础上，医疗也走入大数据时代。2015年8月的大数据纲要，主要从医疗行业来看，也是遵循大数据这几大核心技术，因为医疗大数据是大数据的一部分。8月8号IBM的Watson在日本10分钟诊断出一个罕见白血病的案例，8月11号IBM的Watson正式进入中国肿瘤的解决方案，而且已经和咱们一些医院在合作，这就是一个标志，标志着医疗大数据在应用了。在刚刚结束的全国卫生健康大会上，习总书记指出完善健康医疗服务体系，推进健康医疗大数据应用，总理明确要求发展智慧医疗产业。国务院办公厅刚刚发布敢于促进和规范健康医疗大数据的指导意见，也就是把医疗大数据其实已经提高到国家的战略层面，四个大的方面，健康医疗大数据基础，全面深化健康医疗大数据的应用，规范和推动“互联网+”健康医疗的服务，加强健康医疗大数据保障体系建设，一个总的指导意见。

医疗大数据有两个部分，一个是医院经营和运营数据和普通的其他行业是一样的，它有临床的数据，另外，它的四个大的业务方向，一个是指导临床诊疗，一个是合理配置医疗资源，医药创新的研究，还有创新的页模式，四个大的业务方向。

下面我讲一下医疗大数据怎么建设。首先，医疗的现状是这样的，医院内部有众多系统相互之间都是信息孤岛，这可能真的跟别的行业不一样。所以，医院内部是信息孤岛。另外，医院间完全是不共享、不交互的情况，所以需要在院内、院间打通信息共享这一条，医疗行业目前是非常落后，首先要做院内的信息集成这一步就比较难，而且远远落后于其他行业。

我们从这四个方面简单给大家分享一下在医疗大数据建设。第一，数据采集，这跟其他的大数据抽取是一样的，比如在关键数据，在抽取完以后清洗的时候有一些维度。怎么做，比如年龄、性别、医生、病理、科室等等。另外，清洗需要有一次清洗、二次清洗，还有相对安全方面的一些处理。这六个方面首先是对医疗数据的处理。第二次清洗，比如反向清洗，以病种为例，病种为尽力过程。综合清洗以地理信息为例，也是比较复杂。之后有一个整合形成数据仓库，其实是形成了大的医疗数据。

脱敏这块，当然是在医疗行业因为隐私的问题可能更为敏感一些。前两天“1760万”这个事件事实际上还是给隐私这块的敲响了安全警钟。

作为医疗数据的使用实际上有三大方面的人员，医疗机构外侧人员，医疗机构的内测人员，还有监管人员。一个是数据整合，数据包含那些敏感信息，还有交换的信息敏感值多高等等，这是他的困惑。这个里面有几个无法管控，比如数据去向，数据范围，敏感范围，敏感级别。这块我们在做的时候也是要有一个方法论进行解决信息的隐私问题，比如首先是管理方法的思维。

隐私数据脱敏技术，在医疗行业可能有这几个方面，基本的信息、疾病信息、临床信息，尤其是临床信息是非常非常敏感的。在国外有一个法案专门保护病人隐私，咱们国家没有。所以，目前的现状是，还在争论医疗信息到底属于谁，一般情况说属于三个方面，一个是医院，一个是患者本身，还有就是一些医院和患者公用的，这个里面咱们国家没有明确规定，就是你的信息到底能不能拿出去，如果是患者的信息，医院也不能。所以，这个里面医疗机构能采取的方法就是只要有医疗信息拿出医院，医院就不改了。这两天深圳出台了一个法案，有一点松动，就是以法律的形式说患者的信息是可以出以来机构的，这也是非常高兴的。也就是以来大数据太刚刚开始有这样的规定和政策。咱们的目标也是要防范风险，可管理，可审计。

脱敏的平台架构也是一些技术架构，应该说和其他大数据很相似。这个里面主要还是针对医疗数据，比如最底层的HIS、LIS、PACS、EMR，这些都是电子病历、关于患者的信息，患者的电子病历信息有结构化，也有非结构化，也是几千个的类型，所以相对比较复杂。

存储与管理方面，这应该还是一个传统的技术，核心是分析与挖掘，这个里面刚才说到院间的数据、院内的数据都不能共享。所以，第一件事要做的是信息共享。因为咱们医疗行业的数据是什么特点呢？就是在院内的数据都没有统一，在院内一个医院所有的系统的信息都还没有一个统一的。检查项目更没法统一。就是一个检查在医院内部可能同一个系统是不同的编码，所以现在的现状就是这样，相对医院来说更多讲的是怎么去清洗，怎么去脱敏，还是最早期的基础规律。而且很也里面，甚至的垂直专科里面还是手工做这些事，就是现状，跟医疗行业比较同步，信息化大数据也比较落后。这个里面有处方、电子病历、病案首页，这个清洗以后还是要做数据挖掘，目前在别的行业做的非常好，在医院里面其实没有一个很好的案例。

数据的展现与应用，目前在区域分级诊疗的情况下有一些分析，但是目前的医改是说分级诊疗是一个很重要的方面，但是这个里面之间的数据没有交换，最重要的问题是医院间的问题没有共享，这一块个别的省市和区域做的非常好，但是方法不对。医院之间的交互数据，首先医院之间的数据要进行清洗和整理，就是数据不能交换再沉淀到医院里面，现在在这个方面实际上大有可为，一个医院每年80亿人次的门诊量是非常大的，所以产生的数据也非常大，但是目前刚刚开始。也就是需要技术行业，做这方面的都投入到这个行业里面来做。

比如这些展示，为什么拿这些展示？其实还不是真正的大数据展示，只能做到这个样，也就是我拿了一个院长的展示单，一看实际上也还不是大数据的展示。没有更好的例子说这是大数据产生的模型给患者，给院长的展示，更多是数据统计，或者是这个方面，但是它的形式已经到手机，已经到PDA、移动。

一些患者的指标，我们当然希望它是通过大数据产生，不是更多还是统计产生的。数据安全这块非常重要，前面讲的非常多，医疗安全当然也是一个非常重要的，这个里面说数据的隐私是一个方面，第二方面数据的保护，这块应该说也是要做大量的工作，尤其是医疗这块，政府也好，或者医院也好非常敏感，就是你医院的患者的数据是不能出医院的，这阻碍了现在大数据的发展。

案例这块介绍一下，都是行业，比如现在医院、保险、监管机构，比如体检，或者第三方，这些分析实际上都有相应的案例。目前，比如说咱们做的这个产品，医疗大数据还是一种混合云的形式，因为数据目前就是在医院，只能说是私有云的形式，数据放到医院里面，然后通过这种几大应用场景，或者一些业务系统，把它这种云的平台建立起来，主要还是在应用上。比如分级诊疗，从卫生院，到县医院，到省医院，到市医院，再到国家级医院，有几级的平台，特别需要云的建设，可是在这个行业真正医疗信息化行业还没有一个公司说真正出这样的云平台。所以在这个里面发展还是比较缓慢。另外，最底层医院之间有一个数字集成，数字集成这一块比较难，因为非常多的系统没有规范，没有统一的数据。就是首先要做医院内部的数据的集成，这是关键，也是我们的理念，就是必须先做医院内部的数据集成，而且要形成这样的医院内部的数据中心，然后可交换，这才能够真正的往下做。

比如商保这一块，目前来说在国外都是控费，已经非常发达，而且有很好的上市公司专门做这些，怎么国家保险公司和医院对接这块直赔理赔都没有做到，还刚刚开始。就是希望患者得到随身病历，第二希望直赔、理赔，合赔，但是现在还没有做到，后面它的发展一定是有病险，比如有精准数据的保险，这是没有的，也就是这块刚刚和某保险公司推出有病险，这一块未来也是一个很好的发展方向，也是能够为患者造福。

第四，医疗金融方面，尤其商保这块的医疗大数据会大数据的发展，而且心里做的情况，就是在这四个方面，第一，连接医院。做一些精准数据有病保险的探索。医院的解决方案，刚才说到的Watson在做这方面的探索，首先要为医生提供临床解决方案，有了疾病，它的辅助决策。第二，医院管理机构，这都没有很好的东西，没有很好的模式说出来以后，医院愿意买单，或者医生有很好的参考。第三，最重要的为患者服务。因为现在的医疗情况是看病难，难是因为优质的医疗资源不够，不平衡。相应的情况是这样的，80%的人群是不需要到优质资源专家这儿来的。所以，这是现在的医院。患者都在大医院，大医院80%的人是不需要去的。还有复诊率，60%的人是复诊的，也不需要去挂号做这个事的，都需要分级诊疗来解决，这就是现在医改解决的核心问题，这个核心问题需要技术的支撑就是云架构，就是大数据，而且需要人工智能来支撑，就是一个感冒不需要一个大的专家来做的，这就是现在大数据有很好前景的一个在医院解决方案的核心的这么一个驱动。

我们在大数据平台当中也做了一些事，发现四步里面，实际上在做前两步，就是提取，因为要集成，要做清洗，因为很重要，尤其清洗数据和脱敏数据，因为各个医院不统一，需要大量的手工工作，所以这块还在早期。在这种平台建立下，首先云的平台和大数据目前像我们这样专门做移动医疗的共识覆盖的大概一千多家医院，也就是刚刚形成规模，但是大数据产品方面还没有很好的应用，正在做研究。如果说医疗大数据平台的价值，可以节约开支，提升诊疗的率，还会带来商业模式。

我们专门做移动医疗和互联网医疗这一块，最重要的积累的就是医疗大数据，因为我覆盖一千多家医院，云架构这种方案，移动医疗、互联网医疗就是可及的以来数据，真正的认知医疗的时候可能在精准医疗，这是现在咱们行业医疗数据发展的方向，下一步就叫人工智能，或者精准医疗，或者认知医疗，现在的移动医疗还只是我圈到的这些数据，就是这个阶段。所以欢迎各位同行咱们来交流。