自醫(yī)療大數(shù)據(jù)被納入國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略布局后，一系列政策利好為醫(yī)療大數(shù)據(jù)行業(yè)的快速發(fā)展創(chuàng)造了條件。醫(yī)療大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展的關鍵，在于找準能夠落地的應用場景，智慧疾控作為疫情后政府預算的重點方向，是醫(yī)療大數(shù)據(jù)的重要應用場景。

2020年伊始，新冠肺炎疫情不斷蔓延并逐漸席卷全球，抗擊疫情成為社會各行各業(yè)共同的戰(zhàn)役。同年6月，習總書記主持召開專家學者座談會，部署完善和改革疾病防控體系，提出“要把增強早期監(jiān)測預警能力作為健全公共衛(wèi)生體系當務之急，完善傳染病疫情和突發(fā)公共衛(wèi)生事件監(jiān)測系統(tǒng)，改進不明原因疾病和異常健康事件監(jiān)測機制，提高評估監(jiān)測敏感性和準確性，建立智慧化預警多點觸發(fā)機制，健全多渠道監(jiān)測預警機制，提高實時分析、集中研判的能力”。

在傳染病預警多點觸發(fā)和多渠道監(jiān)測預警機制的建設中，醫(yī)療大數(shù)據(jù)將作為底層數(shù)據(jù)支撐發(fā)揮重要作用。

01 醫(yī)療大數(shù)據(jù)賦能疾控，助力抗擊新冠肺炎疫情

武漢疫情爆發(fā)前期，疫情防控工作最大的挑戰(zhàn)在于傳染病疫情網(wǎng)絡直報系統(tǒng)的滯后性。在直報系統(tǒng)中，疫情數(shù)據(jù)的流通依賴于臨床醫(yī)生的手工填報，時效性受限，且容易受到人為因素干預。

因此，建立疾控系統(tǒng)的事前預警、事中監(jiān)測和事后溯源機制尤為重要，醫(yī)療大數(shù)據(jù)能在其中發(fā)揮重要價值。通過對臨床數(shù)據(jù)以及其他疾病防控相關的數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測、多渠道數(shù)據(jù)交叉預警，并利用機器學習等人工智能等技術進行智能預警、擴散預測、風險研判、傳染源溯源等分析，能夠提供精準的疫情防控策略，幫助政府在疫情大規(guī)模爆發(fā)之前采取有效手段阻斷傳播，提高傳染病防控能力。

根據(jù)公開的信息，2020年10月，廣東省疾控中心完成了我國第一個智慧化多點觸發(fā)預警監(jiān)測平臺系統(tǒng)的招標。該項目將利用醫(yī)療大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)智能技術進行自動數(shù)據(jù)抓取、實時信息安全共享，實現(xiàn)各疫情監(jiān)測哨點醫(yī)院、以及各政府部門內(nèi)部的監(jiān)測事件自動多點觸發(fā)，并利用大數(shù)據(jù)分析技術實現(xiàn)多渠道監(jiān)測預警，為整個疾病防控體系提供決策支持。

值得注意的是，招標文件顯示實現(xiàn)醫(yī)療機構的多點觸發(fā)預警機制是本項目的關鍵內(nèi)容之一。

當前我們國家各地的疾病防控體系普遍存在三點問題。

第一，疾控體系內(nèi)部以及疾控體系與公安等其他機構之間的系統(tǒng)互聯(lián)和數(shù)據(jù)打通尚未實現(xiàn)。在疾控體系內(nèi)部，不同疾控業(yè)務統(tǒng)的互聯(lián)互通和主數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理尚未實現(xiàn)；跨部門協(xié)作層面，疾控中心與公安、海關等部門的實時數(shù)據(jù)共享渠道尚未正式打通，導致疾控中心無法及時獲取疫情數(shù)據(jù)資源。

第二，醫(yī)院的就診和臨床數(shù)據(jù)是疫情監(jiān)測和疾病管理最重要“哨點”，未能實現(xiàn)對疑似病例的自動預警和監(jiān)測。醫(yī)院內(nèi)部信息化系統(tǒng)眾多且尚未打通，無法對就診、臨床等數(shù)據(jù)進行不間斷的智能集成和監(jiān)測。其中，如何對病歷文本、影像檢查結果等非結構化文本數(shù)據(jù)進行自然語言理解和自動抽取，是項目難點。

第三，缺少以數(shù)據(jù)資源為基礎的決策分析平臺，導致無法及時制定防疫策略。

因此，廣東省疾控中心希望通過對各單位的疫情數(shù)據(jù)進行實時整合和利用，建立醫(yī)院內(nèi)部的智能預警監(jiān)測機制，并實現(xiàn)跨單位系統(tǒng)的數(shù)據(jù)協(xié)同，為上層輔助決策分析平臺提供數(shù)據(jù)支撐，縮短疫情應急響應周期。

除了醫(yī)院的醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)，廣東省疾控數(shù)據(jù)資源還包括來自公安、海關、各類檢測機構等部門疫情數(shù)據(jù)的分析結果，例如藥店發(fā)熱藥品銷售異常、學校聚集性因病缺勤等。疾控中心根據(jù)統(tǒng)一標準對各類疾控數(shù)據(jù)進行集成和治理，并在此基礎上根據(jù)各疾控部門不同的業(yè)務需求，開發(fā)功能分析模塊，提高疫情防控能力。

其中，對疾控數(shù)據(jù)的集成和治理是實現(xiàn)上層功能應用的關鍵。通過在各級醫(yī)院、公安、海關等部門部署智能數(shù)據(jù)網(wǎng)關，可實時監(jiān)測和提取各部門疾控數(shù)據(jù)。經(jīng)過統(tǒng)一的信息規(guī)范體系進行標準化和質量控制后，疾控數(shù)據(jù)將自動沉淀到疾控大數(shù)據(jù)平臺中，為上層應用提供高質量、多維度數(shù)據(jù)支撐。

02 智能化數(shù)據(jù)治理能力是醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用場景落地的基礎

對各部門疾控數(shù)據(jù)進行自動集成，在此基礎上對集成數(shù)據(jù)進行進一步治理，是疾控醫(yī)療大數(shù)據(jù)能夠在疾控應用場景內(nèi)發(fā)揮價值的基礎。目前，由于醫(yī)院不同信息化系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)標準各不相同，導致醫(yī)療大數(shù)據(jù)難以利用。而對不同系統(tǒng)進行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理工作費時費力，且技術難度較大，制約了醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用場景的落地。

要實現(xiàn)對醫(yī)療大數(shù)據(jù)的充分利用，不僅需要深刻理解各醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用場景，同時需要具備自動高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的智能化數(shù)據(jù)治理能力。根據(jù)“廣東省智慧化多點觸發(fā)疾病防控預警系統(tǒng)建設項目”的中標公告以及其他信息分析，我們發(fā)現(xiàn)本項目的中標供應商之一生命奇點公司是一家在醫(yī)療大數(shù)據(jù)和人工智能領域耕耘多年的很“低調(diào)”的公司。

根據(jù)我們進一步調(diào)研了解，生命奇點一直專注于醫(yī)療大數(shù)據(jù)領域，基于其智能數(shù)據(jù)化治理能力，生命奇點實現(xiàn)了醫(yī)院不同信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)的智能集成、自動標準化和結構化，目前有三條業(yè)務線。

第一，針對醫(yī)療機構的醫(yī)院大數(shù)據(jù)平臺，目前主要服務于臨床科研和運營管理；

第二，針對醫(yī)保的智能醫(yī)保和支付大數(shù)據(jù)解決方案，主要賦能各級醫(yī)保部門以及所有二級以上醫(yī)院；

第三，針對疾控中心的多點觸發(fā)智慧疾控預警監(jiān)測平臺。

截至目前，生命奇點合作醫(yī)療機構網(wǎng)絡覆蓋超過200家醫(yī)院，數(shù)據(jù)治理能力得到市場的廣泛認可。其中，在國家衛(wèi)健委、發(fā)改委于2017年聯(lián)合發(fā)起“國家疑難病癥診治能力提升工程”中（全國113家區(qū)域龍頭醫(yī)院），生命奇點斬獲10余家該項目建設單位，搭建了疑難病癥醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺項目，在該項目的市場份額同行遙遙領先。

同時，生命奇點在國家醫(yī)保局2019年啟動的疾病診斷相關分組（DRG）付費國家試點項目中拿下武漢、湘潭等國家醫(yī)保局支付改革試點城市，并結合自身在醫(yī)院大數(shù)據(jù)平臺積累的豐富的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，在國內(nèi)率先開發(fā)出技術門檻很高的基于完整病歷進行醫(yī)保結算清單編碼智能專家審核產(chǎn)品（美國google子公司Verily和3M合作于2016年啟動合作開發(fā)類似AI產(chǎn)品）。

生命奇點的智能化數(shù)據(jù)治理能力主要體現(xiàn)在以下兩個方面。

首先，實現(xiàn)對醫(yī)院電子病歷、實驗室檢驗報告、檢查結果等各信息化系統(tǒng)數(shù)據(jù)的自動化集成，在清除患者隱私信息后進行模型轉換形成統(tǒng)一的標準數(shù)據(jù)模型，并通過多年實踐積累了一整套完整的數(shù)據(jù)質控體系，為數(shù)據(jù)結構化和醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用場景落地提供基礎數(shù)據(jù)來源。

其次，利用中文醫(yī)學自然語言技術對數(shù)據(jù)進行結構化和標準化，代替人工進行數(shù)據(jù)對碼、閱讀大段醫(yī)療文本數(shù)據(jù)等核心難點工作，突破醫(yī)療大數(shù)據(jù)清洗和治理難題，支撐醫(yī)療大數(shù)據(jù)場景落地。

03 醫(yī)療大數(shù)據(jù)行業(yè)前景廣闊，找準落地場景是關鍵

智能化數(shù)據(jù)治理能力是醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用場景能夠落地的基礎，而醫(yī)療大數(shù)據(jù)企業(yè)要想實現(xiàn)商業(yè)化落地，政策支持和找準落地場景缺一不可。

首先，政策是醫(yī)療領域重要驅動因素。

2015年，國務院辦公廳印發(fā)《全國醫(yī)療衛(wèi)生服務體系規(guī)劃綱要（2015－2020年）》，指出“到2020年實現(xiàn)全員人口信息、電子健康檔案和電子病歷三大數(shù)據(jù)庫基本覆蓋全國人口并信息動態(tài)更新”，從此，醫(yī)療數(shù)據(jù)開始受到越來越多的關注；隨后的2016年《國務院辦公廳關于促進和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用發(fā)展的指導意見》發(fā)布，醫(yī)療大數(shù)據(jù)首次被納入國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略布局。

2018年衛(wèi)健委發(fā)布《國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)標準、安全和服務管理辦法（試行）》，開始統(tǒng)籌標準管理、落實安全責任、規(guī)范數(shù)據(jù)服務管理，為醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應用場景落地提供了直接性政策指導；2020年4月，《中共中央、國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》正式公布，第一次將數(shù)據(jù)列入生產(chǎn)要素；同年7月中央再次表態(tài)，高度重視信息技術賦能醫(yī)藥行業(yè)。

一系列政策的推動下，醫(yī)院開始重視醫(yī)療大數(shù)據(jù)的治理挖掘和臨床應用，為醫(yī)療大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展提供了重要驅動力。

其次，業(yè)務場景本身是否存在需求、以及對應的市場空間和增速也決定了醫(yī)療大數(shù)據(jù)企業(yè)是否能順利實現(xiàn)商業(yè)化落地。目前，醫(yī)療大數(shù)據(jù)已經(jīng)在臨床試驗中心篩選等藥企數(shù)字化場景、以及臨床輔助決策、醫(yī)保支付、疾控等智慧醫(yī)院場景體現(xiàn)出其業(yè)務價值。

在藥企數(shù)字化領域，當前尚處于臨床試驗管理系統(tǒng)普及的階段。未來，由于藥物研發(fā)市場增速日益提升，且臨床試驗研究數(shù)據(jù)的監(jiān)管趨嚴，臨床試驗數(shù)據(jù)管理與分析將成為藥物研發(fā)標配，基于臨床試驗管理系統(tǒng)之上的自動化數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析甚至是臨床試驗中的智能化應用將大規(guī)模逐漸落地。

智慧醫(yī)院領域，基于全院級臨床數(shù)據(jù)治理的科研、臨床輔助決策支持、醫(yī)保支付、以及醫(yī)院管理等應用場景紛紛落地。其中，全院級臨床數(shù)據(jù)治理是基礎，生命奇點是這一領域的典型企業(yè)。

具體到上層應用場景，科研需求主要存在與大型三甲醫(yī)院，市場空間有限；臨床輔助決策支持需要從�？平嵌茸錾疃犬a(chǎn)品，且特定專科適用性有限，市場想象空間也受限制。

相比而言，在DRG／DIP支付、醫(yī)院績效考核的持續(xù)推進下，醫(yī)保支付、醫(yī)院精細化運營管理市場將逐漸增長，長期來看，是醫(yī)療大數(shù)據(jù)的絕佳落地應用場景。此外，智慧疾控是疫情后政府重點投預算的方向，也已成為醫(yī)療大數(shù)據(jù)企業(yè)的重要業(yè)務場景。

隨著數(shù)據(jù)治理能力的不斷提升、以及應用場景逐漸落地，資本市場也愈發(fā)認可醫(yī)療大數(shù)據(jù)企業(yè)的投資價值以及前景。2021年1月15日，醫(yī)渡云在港交所上市，市值超過540億港元，拉開了國內(nèi)醫(yī)療大數(shù)據(jù)企業(yè)上市的序幕。相信接下來的幾年，醫(yī)療大數(shù)據(jù)行業(yè)將獲得更為快速的發(fā)展。

近期，愛分析對生命奇點創(chuàng)始人劉立宇進行訪談，就生命奇點的產(chǎn)品服務和技術投入等方面進行了深入交流，現(xiàn)將部分內(nèi)容分享如下。

重視研發(fā)，成功實現(xiàn)智慧疾控應用場景落地

愛分析：在大數(shù)據(jù)、人工智能領域，技術研發(fā)工作通常難度較大、周期較長，對此，生命奇點會把重心側重到技術方面嗎？

劉立宇：生命奇點非常重視技術，我本人也是技術研發(fā)背景出身，公司一直持續(xù)加大研發(fā)投入。醫(yī)療大數(shù)據(jù)行業(yè)需要企業(yè)在技術研發(fā)方面持續(xù)投入，逐漸積累扎實的基礎。

生命奇點也要吸納國內(nèi)頂尖的技術人才加入。哈工大人工智能實驗室的湯步洲副教授是中文醫(yī)學自然語言處理領域權威實戰(zhàn)專家，湯教授于2020年底受聘成為生命奇點首席AI算法科學家。

過往幾年，生命奇點的工作重點主要側重于技術積累和標桿客戶打造，在沒有找到規(guī)�；�的商業(yè)轉化路徑之前，沒有進行盲目的擴充。目前，生命奇點發(fā)展路徑已經(jīng)非常清晰，我們將開始進入快速發(fā)展模式。

愛分析：生命奇點是如何提高數(shù)據(jù)處理能力，實現(xiàn)技術積累的呢？

劉立宇：雖然生命奇點不直接擁有數(shù)據(jù)，但通過不斷服務擁有數(shù)據(jù)的客戶，有機會接觸數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)，進而能夠不斷優(yōu)化核心數(shù)據(jù)治理能力、核心算法和核心產(chǎn)品。

盡管開創(chuàng)性的研發(fā)工作難度較大、周期較長，但生命奇點對技術研發(fā)規(guī)律有心理準備，能夠耐得住寂寞，堅持在醫(yī)療大數(shù)據(jù)領域深耕，而且已經(jīng)取得了一定的進展。我們堅信在醫(yī)療大數(shù)據(jù)領域無論是技術還是應用場景探索都需要“厚積薄發(fā)”。

愛分析：智慧疾控項目是醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用場景的個例，還是可以復制推廣的長期落地方向？

劉立宇：武漢疫情前期，疫情防控工作最大的挑戰(zhàn)在于傳染病疫情網(wǎng)絡直報系統(tǒng)的滯后性。2020年6月2日，習總書記針對疫情發(fā)表了重要講話，提出要建立智慧化預警多點觸發(fā)機制，健全多渠道監(jiān)測預警機制，提高實時分析、集中研判的能力。

疾控體系的進一步健全是衛(wèi)健體系的必然工作，而疾控醫(yī)療大數(shù)據(jù)將在智慧化預警多點觸發(fā)機制和多渠道監(jiān)測預警機制的建設中發(fā)揮重要作用。其中，數(shù)據(jù)治理能力是能夠利用疾控數(shù)據(jù)發(fā)揮價值的基礎。

因此，智慧疾控將成為醫(yī)療大數(shù)據(jù)的重要應用場景之一，而且，我相信隨著類似項目的落地，醫(yī)療衛(wèi)生信息體系的整體數(shù)據(jù)架構未來可能會隨之逐漸進行重構。

生命奇點利用智能數(shù)據(jù)網(wǎng)關和區(qū)塊鏈技術，實現(xiàn)了對醫(yī)院內(nèi)部醫(yī)療大數(shù)據(jù)和海量疾控數(shù)據(jù)的有效利用，為完善疾病防控體系提供了完整的解決方案，并有幸承擔廣東省疾控中心這個國內(nèi)第一個標桿項目落地，未來兩年將在全國大力推廣該方案。