中国的智能医疗机器人“沃森”何时来？

    2011年IBM发布了一款叫“沃森”的超级医生助手，数以千万G的医学资料被“灌”进了“沃森”的大脑，包括病人的临床表现、实验室检查、治疗方案等，能够为医生提供很好的疾病诊断及治疗决策支持。“沃森”的工作过程实际上是一个完整的大数据分析过程，是医疗健康大数据的成功应用。自然语言理解、找到证据、判断，是“沃森”所具备的的三大能力，这种“认知计算”能力让“沃森”在当前的大数据浪潮中大有用武之地。 “沃森”从不同的信息来源采集数据并且提炼，给医院，或者是医师、医生提供医疗采购方面的建议和咨询意见。在美国德克萨斯大学MD Anderson癌症中心，“沃森”为医生提供建议，以助于治疗复杂的疾病和癌症。

　　国内医疗健康大数据正全面爆发，据统计，近两年来，国内各类资本对医疗产业领域的投资开始有意识地“拥抱”互联网基因，对软硬件结合的投资占互联网医疗总投资的38%，对移动医疗的投资占19%，最终目标还是健康大数据终端的占领。在这样的市场环境下，中国能够产生 “沃森”这样的智能医疗机器人么？

　　医疗大数据风起云涌，产生巨大商业和社会价值

　　8月31日，《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》中提出，2018年底前建成国家政府数据统一开放平台，率先在医疗、信用、交通等重要领域实现公共数据资源合理适度向社会开放，带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用，充分释放数据红利，激发大众创业、万众创新活力。通知发布后，医疗大数据等近几年的热门话题再度加温，成为投资领域重点关注的方向之一。

　　与此同时，在8月、9月、10月间，关于个体化医疗和精准医疗的相关研讨会先后在上海、南宁、厦门及武汉召开。这一迹象的政策背景是，国家卫生计生委其间先后发布《药物代谢酶和药物作用靶点基因检测技术指南(试行)》和《肿瘤个体化治疗检测技术指南(试行)》，把个性化医疗和精准医疗上升到国家政策层面，引发业界强烈反响。

　　事实上，在先行一步的欧美国家，医疗大数据的发展已经不是新鲜事。麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。

　　谈及具体的医疗大数据应用案例，IBM的“沃森”即是一个鲜活案例。据PCWorld报道，美国药品零售商CVS Health与IBM与7月达成合作，将利用预测分析和“沃森”认知计算，改善对慢性病患者的护理管理。CVS Health在全美共有7800家药店，该机构将与IBM联手优化共同开发的技术，以适用于在一系列慢性病领域的使用，如高血压、心脏病、糖尿病、哮喘、肥胖症等。IBM首席健康官科库·瑞伊称，其总体目标是能够让CVS药师和医疗保健提供商“更好地给予病人个人化、定制化护理，将病人健康提升到可能达到的最佳状况”。据了解，优化后的技术将加入识别客户健康状况降低风险的能力，着眼于让客户加入预防计划中。该技术还将专注于鼓励病人使用处方药，健康养生，为社区医疗和门诊提供建议。

    为什么国内还没有“沃森”

　　大数据，顾名思义就是数量极其庞大的数据资料。医疗大数据的积累非旦夕之功可达。早期，大部分医疗相关数据是以纸张化的形式存在。随着强大的数据存储、计算平台以及移动互联网的发展，医疗数据正在进行大量爆发及快速的电子数字化。

　　医疗领域的数据量巨大，数据类型复杂。到2020年，医疗数据将增至35ZB，相当于2009年数据量的44倍。医疗数据里包含了病人基本信息、个体化诊疗信息、预后诊断、生化检查、多种影像或病理切片检查的生物学信息等数据，类型复杂。

　　要想在医疗领域使用大数据技术，足够的信息是数据分析的基础。但我国的数据质量尚不足以支撑“沃森”级别的科研需求。

　　一方面，目前我们积累的数据数量及质量都存在较大的问题。例如，医疗数据来源方或多或少存在顾虑，比如病人担心个人隐私问题，药企因商业利益不愿共享某些敏感信息等。更为关键的是各个医院及机构的医疗信息、软件及硬件服务都各自独立，缺乏合理接口，数据标准不统一。在专家看来，目前我国医疗大数据就像一大块“蜂窝煤”，大数据收集的渠道并不畅通。我国目前还没有一个完整的医疗标准化体系，大量医疗数据沉睡在医院系统里，利用率不高。

　　另一方面，大数据的有效应用是一个系统性的工程，需要一系列专业技能来保证大数据分析的成功。在获得足够的信息后，需要由相关领域的专业人士与信息技术专家一起对数据进行有针对性地归纳和分析，得出由大量新兴技术(如Hadoop Map Reduce、内存数据库等)组成的高性能的专业的分析技术架构解决方案，而这种跨学科、跨领域合作能否顺利实现，是大数据技术实际应用中的重要问题。我国在发展医疗大数据的过程中，人才队伍建设也亟待加强。

　　我国医疗大数据的发展正面临千载难逢的发展良机

　　首先，从政策层面来看，国家已经充分意识到了大数据的重要性，2015年3月，国务院发布了《关于印发全国医疗卫生服务体系 规划纲要（2015-2020年）通知》：到2020年，实现全员人口信息、电子健康档案盒电子病历三大数据库基本覆盖全国人口并信息动态更新。有业内人士这样比喻：在医疗领域，大数据分析的作用堪比经验丰富的临床医生。事实上，好多与医疗相关的企业已经开始了这样的探索。

　　2015年7月5日，京津冀心血管疾病精准医学联盟正式成立。该联盟是以精准医学的模式，集合三地优势资源，以三地心血管医学临床、科研单位为基础，建立心血管疾病精准医学研究体系。这种资源的整合与优化，将大大推动三地乃至全国范围内心血管疾病临床诊疗，带来一场新的医疗大数据革命，并深刻影响未来医疗模式。

　　其次，在医疗专业人员的认知方面，越来越多的医院及专家都意识到医疗大数据为医学的发展将带来不可估量的巨大价值。由科技部资助的中国医学科学院阜外医院国家心血管疾病临床研究中心近日发表了相关文章，全面评价了我国医疗实践和临床科研中“有据不依”与“无据可依”并存的现状，深入分析了上述问题产生的原因，并结合“新医改”和“临床大数据”的政策和技术机遇，提出了应对建议。医疗大数据的发展，将提高我国重要临床相关科研产出的能力，为指导国家卫生政策制定和适宜国人的诊疗策略选择持续提供可靠证据。

　　在通过医疗大数据优化医疗方案的方面，著名心外科专家、北京安贞医院心脏外科副主任董然医生介绍说：目前心血管疾病是我国的居民健康的头号杀手，每年约有350万人死于心血管病。其医疗费用也以每年18.6%的速度攀升,大大超过我国GDP的增长速度,已经成为一个沉重的负担。但医疗健康大数据的研究发展能为我们带来很多助益。比如在临床数据对比、临床决策支持、实时统计分析、远程病人数据分析、术后康复管理、新药研发、医疗控费、智能医疗等很多方面都会有意想不到的研究空间。

    第三，中国强大的经济实力为医疗大数据产业的发展提供了有力支持。通讯技术的发展、大数据和云计算的应用，使快速从实时信息流中获取有价值的数据成为可能；只能硬件拥有量上升，智能手机逐渐普及，使院内院外数据能够相互补充完善，慢病管理和远程医疗不再仅仅是概念；机器学习技术的进步，使智能分诊、临床决策辅助成为可能，也帮助医生提高临床服务的质量（对区域性基础医疗机构）和效率（对大型三甲医院）。

　　特别值得提及的是，在中国政府重视的“互联网+”的力量推动下，我国越来越多更多的社会资本得以进入医疗行业，新科技、新产品层出不穷，加速了传统医疗向智能医疗的变革进程。例如，2014年7月北京市政府与互联网企业联合推出了北京健康云平台，通过智能设备来搜集用户的身体数据，进行大数据分析后将结果同步推荐给线下医疗服务机构和专家，为用户提供个性化的健康服务。在医疗细分领域里，国内首家心血管移动随访智能应用平台由和润岛健康与国内多家心血管权威医院联合推出。平台建立了统一的心血管院后随访标准及结构化数据采集模型，通过向出院患者提供个性化的康复计划，增加了与患者的互动，大大降低了病人二次住院几率，平台采集的患者院后医疗级数据与院中数据建立了完整的数据链，通过对数据的挖掘整理，为医院和医生的临床诊疗决策、最佳治疗方案检索、治疗手段及药品研发提供了宝贵依据。不难预料，随着数据进一步累积及挖掘能力的提升，其平台沉淀的这些专业级数据将日益发挥发挥难以估量的价值。

　　展望未来，中国有望孕育更多更强悍的“沃森”

　　如前文所述，作为人口大国的中国虽然在医疗健康大数据方面处于刚起步阶段，但一旦开始行动，庞大的人口基础使得我们有望在短时期之内能积累起来大量的医疗数据，形成宝贵的基础数据库。

　　此外，医疗资源在相当长的时间里仍然属于我国稀缺资源，这与庞大的患者需求也将是长期矛盾，同时人口老龄化等新的压力也促使中国医疗更需要大力发展精准医疗、智能医疗来补充医疗服务。人机对话、远程诊疗等新技术也将进一步优化现有的医疗服务。

　　总之，医疗健康大数据是一座正在形成中的宝藏库，很多机构和企业已经开始探索“大数据＋医疗”的新服务模式。基于中国患者的庞大基数、中国医疗的发展现状、日新月异的技术应用和蓬勃发展的市场趋势，我们完全可以相信，中国拥有完全自主知识产权的医疗机器人指日可待。