衛寧健康：大數據與電子病歷未來將深度融合，互為一體【電子病歷和健康醫療大數據系列】

隨著國家健康醫療大數據政策的推行，電子病歷作為其中的基礎資料庫之一，在醫院信息系統中的地位不斷攀升。無論是創業公司還是上市公司，都在進行這方面技術的嘗試和探索。

針對電子病歷在健康醫療大數據的發展問題，動脈網專訪了國內最具代表性的幾家電子病歷企業的行業專家。

衛寧健康科技集團股份有限公司成立於1994年，是國內第一家專註於醫療健康信息化的上市公司。

衛寧健康在國內醫療信息化市場佔有相當大的份額，在全國29個省市自治區擁有各類醫療衛生機構用戶4000多家，其中三級以上醫院客戶200餘家。

公司旗下多款電子病歷產品獲得計算機軟體著作權，包括急診結構化電子病歷系統V5.0，門診結構化電子病歷系統V5.0，住院結構化電子病歷系統[簡稱：EMR]V5.0。

在快速發展傳統醫療衛生信息化業務的同時，衛寧健康也在積極布局互聯網+健康服務業務，通過「4＋1」戰略（雲醫、雲康、雲險、雲葯+創新服務平台），推動互聯網+模式下的醫療健康雲服務的發展。

為了解衛寧健康在電子病歷和健康醫療大數據的進展情況，動脈網專訪了衛寧健康人工智慧實驗室負責人陳旭、衛寧健康資深行業專家楊得軍。

衛寧健康陳旭：2016年6月，國務院提出的關於促進和規範健康醫療大數據應用發展的指導意見標誌了醫療大數據業態正式納入到國家發展戰略當中，這對醫療大數據行業具有深刻的指導意義。

當然，今年7月，國務院印發的《新一代人工智慧發展規劃》令人工智慧、大數據話題的熱度再次走高——它明確指出，人工智慧的法律法規、倫理規範和政策體系，以及大數據基礎設施體系將會逐步落成。

由此，大數據與人工智慧將不再被視為概念型科技，而是正式被國家納入規劃並實施落地的戰略性技術。進一步肯定了人工智慧在社會各個領域科技創新的作用。

電子病歷與健康醫療大數據的結合，您認為應該分為幾個階段？

衛寧健康陳旭：我個人認為這個行業發展至少要經歷三個階段。首先是起步階段，重點是對數據準備（數據獲取、安全隱私、對數據真實性、完整性，一致性等的處理，數據預分析）和市場培育（人才的培養，知識傳遞）。

其次是發力階段，這個階段重點在於如何形成數據規範、數據的標準，如何研發利用統一的數據存儲計算平台，通過豐富多樣的醫療應用場景真正使得我們的醫療參與者包括我們的老百姓受益，從而形成市場充分認可的商業模式。

第三是普適階段，這一階段的特徵是「去大數據」。大數據已經成為基礎的資源之一和重要的分析方法和工具，幾乎所有主要的醫療場景，大數據都如影隨行，如同人們身邊的水和空氣一般，真正實現智能醫療和精準醫療。

衛寧健康目前是否有大數據的相關產品？

衛寧健康陳旭：衛寧健康產品主要根據業務進行劃分，圍繞服務患者診療服務的HIS業務系統、服務臨床醫生的CIS系統、服務護士的NIS系統以及服務醫技的LIS、RIS、PACS等主要業務系統，同時衛寧健康針對現有醫院業務系統架構優化以及數據管理等方面分別推出了應用集成平台、數據服務平台等產品來對服務、數據進行集成和整合，滿足未來醫院業務和管理需求。

以我們在臨床科研分析產品為例，為實現不同臨床信息系統數據共享從而服務我們醫院的科研工作，我們在臨床數據中心（CDR）的基礎上構建了服務臨床科研的大數據中心即平台。將原來分散在各個臨床業務系統的數據集中整合包括病人院內全生命周期的數據。通過一系列的大數據處理、NLP、機器學習、數據挖掘等技術構建出了大規模基於臨床大數據驅動的知識圖譜。

針對某個臨床常見問題（如，社區獲得性肺炎、抗生素濫用），自動發現對某種治療方案有效的患者人群。同時通過將從複雜醫學知識庫挖掘的最佳治療路徑，與從數據分析找到的最佳臨床實踐相融合。

我們的目標是為我們的醫療機構提供高度可重用，可定製的典型數據分析流程和工具，包括疾病風險分析，相似患者分析，治療有效性分析等，為臨床科研數據分析提供幫助與洞見。

除此之外，我們在醫學影像人工智慧（如，智能肺結節檢測、智能骨齡評估），多源多模態醫療健康大數據的智能分析與信息標準都有自己的研究和研發產品。

先後與復旦大學、合肥工業大學、中科院大學，安徽醫科大第一附屬醫院以及多家頂級院校以及醫院取得了合作，成立了聯合實驗室，增強了我們的研發實力。

產品的服務對象包括哪些機構？

衛寧健康楊得軍：衛寧健康目前服務的客戶群體主要包括三大類：一類是醫療衛生服務機構，這裡面包括大型二級三級綜合醫院以及社區衛生服務中心、鄉鎮衛生院、村衛生所等；二類是醫療衛生行政管理單位，主要包括各級衛生計生委以及疾控中心（CDC）等；三類是獨立運行的各種檢驗、檢查的臨檢中心等機構。

目前這些醫療機構對於大數據的功能需求點有哪些？不同醫療機構之間的需求不同點在哪兒？

衛寧健康楊得軍：針對醫療大數據的需求目前主要跟不同的機構和發展模式具有很大的相關性，譬如醫療聯合體中更關注在信息互聯互通、分級診療、遠程醫療等方面。

而對大型單體綜合三甲醫院側重點更多會以臨床科研為切入點，圍繞病種診斷、治療比較多。而對大多數的二級醫院來說則更多在管理和臨床信息共享和輔助決策方面需求更多一些。

如何發掘電子病歷中的大數據價值？哪些是有價值的數據，哪些是沒價值的，企業如何進行區分？

衛寧健康陳旭：「沒有價值」的數據可能只是某一階段挖掘利用能力不夠，一些現在看起來沒用的數據很可能將來就是寶，因此在成本、技術架構、客戶需求允許的前提儘可能保存全部的數據。

目前，電子病歷系統產生的數據幾乎都是寶。

例如，利用臨床大數據已經在構建醫療知識圖譜，臨床支持決策和科研分析等方面都有了不少應用。當然，目前我們面臨最多的問題還是數據獲取與整合，如果沒有一個有效的平台集中存處大規模多源異構的醫療數據，價值的挖掘就仍只能手工作坊式地進行。

衛寧健康楊得軍：電子病歷數據的價值具有重大的價值是業務形成共識，但是如何利用方面需要探討，尤其是在保護好患者隱私的前提下更合理使用數據問題。

目前大部分的醫療數據還是在醫療衛生機構的內容，如果直接提供給患者進行健康使用，需要法規和技術保障方面先行確定可執行的制度，在確保安全的情況使用數據，對健康管理、疾病後期康復有很大價值。

企業要滿足這些需求點，必須要突破哪些現實壁壘？

衛寧健康楊得軍：要實現在醫療大數據方面的突破，主要考慮三個方面問題：一個是數據產生方需要建立數據治理組織，保障數據質量準確可靠；二是從技術方面需要解決針對非結構化和半結構化數據的挖掘方面，包括圖像識別等方面。三是需要建立臨床語義庫和各種臨床受控術語標準。

現階段衛寧健康的大數據商業變現可有實現，如果沒有，為什麼？

衛寧健康陳旭： 目前整個市場還屬於起步階段，已經湧現一大批亟待參與的行業從業人員和一大批初創企業，有不少在一定範圍內能產生收入，但市場整體尚未成熟還有存在一些泡沫的現象。

主要原因是目前仍處於第一到第二階段的過渡期，醫療大數據是作為一種新興業態也必定要經歷對其技術、成本和行業認知等多方面的考驗。

我們未來的發展策略是？

衛寧健康陳旭： 面對人工智慧、大數據等新興技術的痛點難點，衛寧健康有著三大發展策略：第一，先後成立創新研究院、人工智慧實驗室，研究醫療信息、數據標準和前沿技術。針對一些相對成熟的，符合醫院現有醫療場景的技術進行成果轉化，並且快速複製、擴展，服務於臨床，進行臨床的測試和檢驗。

第二，衛寧健康會與行業專家針對醫療垂直領域，如常見病、腫瘤、基因等，進行基於課題的深度研究。

第三，衛寧健康會更通過將大數據、人工智慧等技術，轉換成基礎的公共技術，為企業自有的產品賦能。從而通過那些產品，來服務醫院、患者。

衛寧健康在醫療信息化行業深耕20年，積累了大量業務知識以及各種的業務流程，產品功能點。而醫療大數據更應該回歸業務，幫助原有業務更好地進行流程優化和臨床輔助決策。通過場景化數據應用，推動業務數據閉環化，為臨床智能化、管理科學化提供有效支撐和效率保障。

文|郝雪陽

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