業界專家：中國要有自己的精準健康智慧醫療

據報道，今年兩歲的機器人醫生沃森，前不久第一次來中國“出診”。而他的“哥哥”去年曾在美國一檔知名智力競賽節目中打敗過人類冠軍。擁有更強大腦的沃森醫生，曾在印度為一名已無藥可救的癌癥晚期患者找到了診斷方案；在日本只花了10分鐘就確診了一例罕見白血病。這次在中國，作為現場5位資深人類主任醫生的機器人助手，沃森醫生在了解了一位患者包括其治療史、分期特征、轉移位點、危重病情況等一系列病理數據后，用不到10秒鐘，在網絡空間翻閱美國龐大數據庫超過300份全球最權威醫學雜志、200余種教科書，及1500多萬頁資料的關鍵信息后，隨即在電腦屏幕上開出了一張詳細的西醫診療方案分析單，且與現場醫生的判斷完全一致。

科技發展到今天，人工智能使一切曾經的不可能發展成為可能，以前所有的生物體都通過自然選擇進化，如今我們已經可以通過數據分析、機器深度學習、優選基因，開始人類疾病的救治。

耶路撒冷希伯來大學的歷史系教授、《人類簡史》作者赫拉利說，人工智能（AI）是人類歷史上一場非常重要的革命，在生物學上也是一場非常重要的革命，會影響我們的生命和地球。在過去幾十年中，很多東西并沒有實質性改變，但現在，可能接下來的幾代人會有一個很大的變化，因為我們有了人工智能。

在今后一二十年里，人工智能醫生能夠替代人類醫生嗎？赫拉利認為，今天 AI 也在學習，并能和人類做得一樣好，甚至比人類做得更好。當然，這一切也沒那么簡單。不是說明天一早所有的醫生都會被人工智能取代，我們將遇到一些法律和技術問題，這會對人工智能醫生產生很多的阻礙。我們要去解決這些問題，而且要一次性解決。

但是人工智能，它到底能為人類醫療做什么？毋庸置疑，在沃森醫生的案例中，現場醫生都是業界翹楚，依據的是多年積累的豐富臨床經驗，沃森醫生依據的則是搜索全球范圍內相關病例的數據分析。也就是說，沃森依賴的是未到現場的所有與該病癥相關的、全球有經驗醫生的分享案例之分析依據，用不到10秒就列出了與業界頂級專家一樣的詳細診療方案，其強大的記憶力和超快的反應力，及不知疲倦的學習能力，是任何一個人類醫生所無法擁有的。

在全球，大數據與創新產品、互聯網、移動互聯網、物聯網的融合已成趨勢，并已進入實質發展應用階段。在中國，由于中央政府不斷出臺相關扶持政策積極推動，正在開啟一個全新的智能醫療時代。但業界專家提醒，當前必須關注的一個重要問題是，中國應該擁有自己的精準治療、智慧健康技術，而不是全盤引進使用他國經驗技術。縱觀這30年，中國醫院超過90%的醫療設備都來自國外，這意味著超過90%的診療技術其實都依賴國外。今后30年，中國應該從拒絕醫療依賴、拒絕技術依賴、搶占醫療技術國際標準話語權做起。這一點，沃森醫生給了我們一個啟發。

中華醫學會科學普及分會主任委員、武警總醫院急救醫學中心主任、博士生導師王立祥教授，及中國人民大學大數據統計實驗室主任、2018流數據庫國際標準制定者、柏睿數據科技有限公司董事長兼CTO劉睿民對相關問題，都有自己的一些看法。

王立祥教授作為《2016中國心肺復蘇專家共識》標準與指南的制定者、中國腹部心肺復蘇的創始者及中華精準健康傳播理念提出者，對如何促進精準醫療、精準數據、精準健康融合發展，他形象地比喻三者為“乘舟、架橋、達岸”的“過河說”：即精準醫療是方法手段（喻為“舟”），精準數據是基石路徑（喻為“橋”），精準健康是目的目標（喻為“岸”）；他強調三者組合、整合、融合，將促進人工智能精準健康的發展。

劉睿民是29年來中國首度在國際標準委員會獨立提出技術提案并獲通過的大數據領域、流數據庫標準的制定者，曾任多家世界級跨國IT公司大中國區及亞太高管，回國前在硅谷Tandem公司師從圖靈獎大神級得主Jim Gray，共同參與過國際最有影響力的數據庫核心技術Tandem NonStop SQL/MP的內核編寫。劉睿民最著名的觀點是：大數據時代國家競爭發展優勢，就是對海量數據進行實時分析，讓數據變成有價值的產品服務于社會。作為工信部的國際專家、國際數據庫標準的主筆專家、分布式流數據庫國際專利的擁有者，劉睿民代表中國代表團提交的大數據技術提案，獲得了國際標準化委員會全會決議通過。該提案的通過，說明中國核心大數據基礎技術的發展正在趕超國際水平。

智能醫療靠大數據說話

該如何看待中國目前的醫療大數據應用趨勢？

王立祥：目前，一部分人是看清了醫療大數據的發展“趨勢”，一部分人是順應了醫療大數據的發展“形勢”，一部分人是把握了醫療大數據的發展“運勢”；我認為對于醫療大數據而言，我們不只是“算數”，而要“識數”，最終要落實到“用數”上。當前尤應引導人們在“運”作成“勢”上下功夫，要明白“豬不到風口上，永遠也飛不起來”的道理。

需要引起關注的問題是什么？

王立祥：面對我國醫療界的一些現象，比如大多醫學指南照搬國外，應足以引起我們的深度思考。借鑒學習國外的先進理論與技術是必要的，但一定要結合中國的人種與民族、地域與環境、習慣與習性等特點，利用我國醫學大數據的優勢，制定出具有中國特色自主創新的標準與指南。再比如在評估學術成果時，參照學習國際標準是無可厚非的，但如果一個國家的學術觀點和學術成果由SCI認定，那么很有可能一場針對這個國家的“醫學戰爭”的序幕已經拉開（這30年醫院>90%的醫療設備都是國外的，實則“醫療依賴”已形成），這對于擁有全球四分之一人口的大國尤應警醒。吁響應習總書記號令“將論文寫在祖國的大地上”，這后30年絕不可再形成“健康依賴”！在激烈的不見硝煙的戰爭中，真正的核心技術市場換不來，花錢買不到，只有擁有強大的自主創新和顛覆能力，才能把國人健康的未來發展命脈牢牢地掌握在自己的手中。

國務院從國家層面推動醫療大數據的發展，從去年6月開始至今已有半年，這一領域現況如何？

王立祥：政府從國家層面運籌帷幄，一批有識之士在此領域積極探索嘗試，進行了卓有成效的工作。比如在我國醫療資源相對匱乏的背景下，建立預防疾病全覆蓋網絡，為全國的亞健康人群提供卓有成效的健康指導；運用醫療大數據促進了現有醫療體制、模式與手段的變革，尤其在疾病的輔助診療及預防保健方面，發揮了重要作用。

你是建議設立全國醫療健康網絡信息平臺，建立全國人口的健康檔案數據庫嗎？

王立祥：這些都應逐步實施構建，充分發掘利用醫學大數據的資源，建立全國醫療健康網絡的平臺及健康檔案數據庫，是全面建設小康社會的重要舉措。比如我們最近頒布的《2016中國心肺復蘇專家共識》標準與指南，倡導對于心臟驟停前的患者，利用醫療健康網絡信息平臺的人口健康檔案數據庫，落實“預識、預警、預防”的“三預”防針，以達到未病先治，防患未然，起死回生之目的；以此為配套的專業技術和產品研發就需要緊扣這一時代的主旋律。

打造醫療健康立體數據庫

醫療大數據方面需要怎樣的產品與技術突破？

王立祥：第一，需要專業的醫療大數據立體分析師，他們要懂得“算數、識數、用數”，建立專業的培訓機構，逐步實施持證上崗，為智慧醫療與健康服務；第二，需要樹立精準大數據立體觀，大數據有長度、寬度和高度，我們一定要全方位立體地構建；第三，需要創造研發大數據的立體產品，用大數據技術緊貼醫學，打造有標準帶動、有核心技術支持、有行業準入的核心大數據醫療健康產品。

宏觀政策方面，還需要怎樣的推動？

王立祥：中央政府有了關于推動醫療大數據應用的戰略規劃，但要真正落實，還要真正建立一套行之有效的醫療大數據應用網絡體系。需要政策上給予大數據及醫療行業融合的引導和鼓勵，需要鼓勵一批真正有核心技術、最好能有爭奪國際標準話語權實力的大數據企業，進入醫療行業，而不是使之成為炒作概念的土壤，當然這需要幾方面的支持：

首先，需要一批優秀的復合型人才來參與這項事業，比如健康數據分析師、健康數據監護師等。他們必須通過資格認證，才能準入。相關政府部門、專業學會，都應盡快展開這一重要環節的認證工作。其次，需要有相應的平臺為基礎。這個平臺的建立必須三結合：政府牽頭建立健康智慧社區、精準健康城市，引進有實力、有技術的企業做產業支撐，使大數據支撐的精準健康成為支撐國民健康發展的大事業。第三，需要將上述幾方面形成鏈環。因此必須政府牽頭，不僅需要給予相應的政策支持，必要時還應釋放政府資源予以支撐。

最后，必須有一個核心技術支撐的重要醫療健康產品。比如智能醫生，像“沃森”一樣的大數據分析治療機器人，再結合我國海量的數據標本、博大精深的醫學理論和廣泛的臨床經驗，并與能解決海量數據、實時分析并能快速出結論的大數據公司聯手，盡快形成學科、學術理論實踐體系，未來很可能中國醫療界將領先世界一步，且在醫療界是極具戰略意義的關鍵一步。

中國醫療大數據應用將有何獨特之處？

王立祥：通常我們從醫學角度闡述某個問題，必須做海量實驗以確保理論的安全性。對西方醫學標準和醫療技術從依賴，借鑒，到基本自主，“自主中國智造”是中國醫療大數據應用的一個重要目標。誰掌握標準誰就是游戲規則的制定者，我們中國醫學博大精深，大數據時代，從數據擁有量級上，我們排在全球前列，現在就需要行業的精準分析技術，做出擁有自己特色的醫療規范、產品。

關于醫療大數據的分類共享，全體系的輸入，現在最需要技術界做些什么？最需要醫學界做些什么？

王立祥：現在的確很需要打造醫療健康立體數據系統。尤其是急診救治部門，經常遇到的情況是，重癥患者或突發急癥患者來了，但陪護家人卻說不清楚患者病情，患者自己也失去了表述能力，醫生也對患者病史不了解。如果之前有各種健康數據幫助醫生，則救治過程會順暢許多。所以，醫療健康立體數據系統的建立，就相當于將醫生救治患者的陣地前移，會提高救治的成功率。

機器精準算法醫療是大趨勢

在產品技術研發方面，目前有何新進展？

劉睿民：智慧醫療所需要的醫療機器人，它和普通機器人一樣，其構造中有接受器，可以從人體溫度、血壓、血糖、心臟監控腕表，檢測器、測步儀、運動裝置實時抓取數據的變化值，也就是大家理解的各類健康數據。在人體運動的過程中，各類儀表會不斷刷新數據，醫療機器人則會主動或被動抓取上述數據，并分析這些不斷變化的數據，通過實時深度學習在網絡空間翻閱查詢全球最權威的醫學雜志、教科書，以及各種與疾病救治相關的信息。我們都知道人體是個協調工作的精密系統，他的生活環境、生活習慣、成長背景、基因傳承都有關聯，過去醫生只針對單個病患診治，頭疼醫頭，腳疼醫腳，現在則可以預知患者可能的病患，提前加以防治。因此，可以通過可穿戴設備，或其他實時跟蹤個體生命體征的產品，即時獲取患者的身體數據變化。如醫療界和科技界能聯手研制，將使智慧城市、智慧社區做到精準健康、智慧醫療，這應該是老齡化社會來臨前解決健康就醫問題的最佳方案。

如果能夠把血氧保護、脈搏、心率、氣味的綜合監測功能，加入到可穿戴醫療設備中，再綜合可穿戴數據實時上傳到醫療機構健康云上，就可以持續監控廣大人群的生命體征，并關聯這些人群在各級醫療機構的檢測數據，讓相關數據在醫療云端數據庫中可及時查詢到，這將具有非凡的預防醫療和健康維護的價值。

大數據處理技術如何為推進精準醫療服務提供技術支撐？

劉睿民：大數據正在衍生出人工智能和深度學習，這無非是在大數據基礎上的更深入研究，和基于更大量數據的迅速讀取、分析及矯正，以做出最準確判斷。這些數據現在分散在各個領域，只要整合起來，就可以成為我們健康生活的最有力保障。

人工醫療將由機器精準算法醫療替代，人的經驗將變成固化的機器算法和屬性標簽，這是一個大趨勢。標簽越多，醫療就越精準，最后變成固化在機器里的經驗。未來，醫生更可基于機器已有的經驗，更進一步提供人工醫療服務。當那些大醫院長期積累的醫療經驗，變成機器深度學習和人工智能，通過云端數據庫，可以為社區醫院所用。當醫療經驗變成標準，社區醫生只需照做即可。我們的專家經驗，就可以通過機器醫生普惠到大眾，這應該就是真正意義上的普惠醫療。

從商業角度看，醫療大數據是否有非常大的投資空間？

劉睿民：產品與技術的研發方面，可以優先考慮對醫療大數據進行過濾和處理。這是醫療大數據的基礎，是非常值得投資的領域，空間巨大。

王立祥：我提出精準醫療+精準數據+精準健康的“三精”模式，并進行組合、整合、融合的“三合”理念；將有助于樹立精準大數據立體觀，建立精準大數據平臺，開發精準醫療大數據產品，創造具有中國特色的精準健康大數據的核心技術。