深耕大數據，賦能大醫療

王慶梅

智慧時代下，患者就醫問診越來越便捷。住院預約、電子病歷、遠程影像、云端問診、藥品配送、保險直付……智慧醫療的背后是海量醫療數據的存儲、計算和傳輸。作為海量數據的堅實底座，數據中心在智慧醫療建設中發揮著舉足輕重的“基石”作用。

2017年12月，濟南市被確定為國家健康醫療大數據中心第二批試點城市。2018年4月，國家衛生健康委和山東省、濟南市政府簽約，以“國家統籌、省負總責、市抓落實”的指導方針共建國家健康醫療大數據中心（北方）（簡稱“北方中心”），授權北方中心開展健康醫療大數據匯聚、加工、治理、應用和開放運營，北方中心花落濟南國際醫學科學中心。如今，這座國內醫療領域最大容量、最節能、最智能化的健康醫療大數據中心已經建成啟用，并在運行機制優化、數據共享開放、醫教研用協同、優政惠民興企方面進行積極探索。

作為全國第一個通過國家衛生健康委試點評估并獲得委、省、市共建簽約的國家級健康醫療大數據中心，北方中心賦能數字健康產業高質量發展的蓬勃力量正逐漸顯現。

北方中心有國內領先的“一湖三臺”核心技術體系架構，有效支撐健康醫療大數據匯聚、治理、存儲、開放、應用等。全生命周期健康服務數據、全社會健康影響因素數據、全實時狀態生命體征數據、全生物組學數據、全事業資源數據、全產業資源數據……健康醫療領域全量數據正在這里快速匯聚、融合、治理。作為北方中心授權市場化運營主體，北方健康醫療大數據科技有限公司（以下簡稱“北方健康”）基于北方中心海量數據，積極探索健康醫療大數據在商保、金融等領域的一系列應用場景，并以場景帶動融合應用為切入點，面向政府、醫院、企業、用戶等數據使用單位，規劃衍生出64個產業方向、100余個應用場景，形成“樹狀”產業集群。

目前，在省市各級政府和產業界支持下，在北方健康的大力推動下，商保兩核風控業務場景、金融健康風險評估場景、C端健康業務場景、藥物經濟創新指數研究場景、AI標注與訓練業務場景、醫療機構分析報告場景作為北方中心首批應用場景已完成備案、蓄勢待發。

在人工智能領域，與行業領先的機器人研發企業達闥機器人有限公司聚焦專業醫護陪伴、智能詢診等養老、醫療應用場景，開展醫學知識圖譜構建與智能問答模型訓練，打造具有專業醫學知識問答能力的智能機器人，協助用戶完成自主問診，讓老百姓足不出戶即可第一時間獲得專業的癥狀診斷、治療和醫藥建議，從而有效降低醫療成本，提升醫療行業服務效率及患者就醫體驗。

在賦能商保行業高質量發展方面，依托北方中心隱私計算與數據對撞中心“數據可用不可見，使用可控可計量”的隱私計算對撞平臺與規則引擎，保險公司可全面安全對接省內多家醫院數據，通過隱私計算技術有效、安全、快速獲取核保、核賠判斷結果，極大提高核保核賠效率及準確性，增強保險公司風控能力；消費者也可以減少奔波，實現“0”材料快速理賠。

針對醫療數據中體量最大的影像數據，北方中心將構建“影像云”，并通過人工智能技術，實現肺小結節自動篩查、病灶區域自動標注、三維建模輔助教學等。“‘影像云’這種大數據的應用，其實只是整個醫療領域數據應用中很小的一部分。”北方健康總經理鄧小寧表示，未來希望通過北方中心的建設和應用，把一個人生老病死全周期的數據貫穿起來，形成一個完整的“全息數字人”，讓健康管理更加精準。

為充分發揮國家級健康醫療大數據中心的優勢，北方健康正攜手各方積極構建北方中心“產業聯盟+產業基金+產業數創中心+產業園”四位一體產業生態閉環，以健康醫療大數據作為核心生產要素賦能千億級大健康產業發展。

2021年7月，國家健康醫療大數據產業園建設及運營主體山東產發數字健康發展有限公司在北方中心揭牌。根據規劃，產業園將圍繞數字健康的產業定位，聚焦健康醫療及新一代信息技術兩大產業板塊，在數字診療技術、第三方檢驗、物聯網、智能制造設備等前沿領域進行探索研究，推動成果轉化和應用。目前，已有多家行業領軍企業意向入駐產業園。預計到“十四五”期末，園區將承接超100家產業鏈上下游企業入駐。

同日，作為北方中心建設創新創業孵化高地的重要載體，產業數創中心也啟動運營。該數創中心將圍繞數據要素和眾創空間“雙賦能”，吸引初創企業、聯合實驗室、高校研究成果轉化平臺等多元化創新主體入駐。截至目前，已有11家企業及2個國家級平臺進駐產業數創中心。

2021年12月，由北方健康牽頭，聯合醫養健康、人工智能、保險金融機構、生物醫藥、醫療信息化等健康醫療大數據上下游產業機構正式成立北方中心產業聯盟，標志著健康醫療大數據產業生態構建進入新發展階段。不久，北方中心還將組建產業孵化基金。屆時，“數據+技術+資本+空間”等多生產要素指數疊加，將持續放大北方中心新動能，打造形成全國健康醫療大數據產業生態標桿。

未來，北方中心會繼續融合智能化前沿技術，打造更多全國領先的數字健康應用場景，進一步提高數據惠民、惠政、惠醫、惠研、惠企“五惠”力度，加速引領千億級健康醫療大數據產業集群發展，形成“政產學研金服用”一體化發展格局，打造國內規模最大的、質量最高的健康大數據產業高地，助力新舊動能轉換，為健康中國建設做出積極貢獻。

In the age of intelligence， it is increasingly convenient for patients to seek medical c o n s u l t a t i o n . I n p a t i e n t appointments， electronic medical records， remote imaging， cloudbased consultation， drug delivery and direct insurance payments， all these medical care-related services are efficiently processed and offered based on the storage， computation and transmission of large volumes of medical data. Data centers are pivotal in the construction of intelligent healthcare.

In December 2017， Jinan was selected in the second batch of pilot cities of the North National Center for Health and Medical Big Data. Following the guidance of “nation making overall planning， provinces taking in charge， cities promoting implementation”， the National Health Commission signed with the people’s governments of Shandong Province and Jinan City to jointly build the North National Center for Health and Medical Big Data. The center， designated for collecting， storing， processing， distributing and allowing access to large amounts of data， has been built in Jinan Medical Center （JMC）. The health and medical big data center with the largest， most energy-efficient and most intelligent capacity， has been completed and opened. It is committed to optimizing its operation mechanism， data sharing， coordination of medical education， research and application， as well as to improving administration， benefiting the people and energizing enterprises.

Being the fist of its kind in China， the North National Center for Health and Medical Big Data has injected new dynamism into the high-quality development of digital health care industry.

商保兩核風控業務場景：面向保險機構，為其提供核保核賠風控數據服務，實現讓“數據多跑路，百姓少跑腿”，助力保險公司提質增效。

AI標注與訓練業務場景：面向醫療AI企業，提供數據標注和AI模型訓練服務，提升醫療服務智能化水平。

金融健康風險評估場景：面向金融機構，提供個人健康狀況風險評估服務，提高金融機構風控效能。

C端健康業務場景：面向互聯網健康企業，提供個人全生命周期健康檔案管理、在線診療等精準服務，助力全民主動健康新范式。

藥物經濟創新指數研究場景：面向藥械企業與監管機構，提供藥物經濟性、有效性等綜合評價，優化醫藥市場資源配置。

醫療機構分析報告場景：面向銀行、醫院等機構，提供醫療機構經營分析報告，提升醫院金融服務決策效率。