“国家队”主导筹建三大健康医疗大数据集团

随着中国健康医疗大数据股份有限公司6月20日宣布筹建，加上此前正在筹建的中国健康医疗大数据产业发展集团公司和中国健康医疗大数据科技发展集团公司，我国在健康医疗大数据领域已经初步形成了由“国家队”主导的三大集团公司格局。

20日，国家卫生和计划生育委员会副主任金小桃告诉记者，组建以国有资本为主体的三大健康医疗大数据集团公司主要是为了落实党中央“没有全民健康就没有全面小康”及“推进健康医疗大数据应用”的精神，落实国务院办公厅47号文件要求，推动国家健康医疗大数据应用发展。这三大集团将以国家队的形式来承担国家健康医疗大数据中心、区域中心、应用发展中心和产业园建设任务，努力为提高群众获得感、深化医改新动力和增强经济发展新动能作出新贡献。

?国家筹建三大集团公司

从此前发布的公开信息可见，三大健康医疗大数据集团均以国有资本为主体，三大集团由国家卫生和计划生育委员会统一牵头组织，由国家健康医疗大数据安全管理委员会（大数据办）统一监管。

4月份，中国健康医疗大数据产业发展集团公司由中国电子信息产业集团公司、国家开发投资公司、中国联合网络通信有限公司、中国国有企业结构调整基金股份有限公司宣布正式筹建；随后，中国健康医疗大数据科技发展集团公司由中国科学院控股有限公司、中国银行、工商银行、中国电信、中国信达、广州城投等公司宣布筹建，公司将于7月底之前完成筹备，与相关试点城市政府签约，并进驻项目建设现场。

6月20日，中国健康医疗大数据股份有限公司宣布筹建，由中国移动通信集团公司与浪潮集团有限公司作为发起方，携手国新控股、国家开发银行、工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行等多家企业共同组建。

2016年6月，国务院办公厅印发了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》（以下简称《意见》），将健康医疗大数据应用发展纳入国家大数据战略布局，并从夯实应用基础、全面深化应用、规范和推动“互联网+健康医疗”服务、加强保障体系建设等四个方面部署了14项重点任务和重大工程。三大集团公司的筹备成立将有助于推动该《意见》落到实处。

金小桃告诉记者，“组建以国有资本为主体的三个健康医疗大数据集团，目标非常明确：

• 一是通过健康医疗大数据应用促进优质医疗资源下沉到基层群众，努力提高人民群众获得感；

• 二是通过健康医疗大数据支持三医联动、分级诊疗、异地结算和远程服务等，为深化医改注入新动力；

• 三是通过健康医疗大数据应用发展，创新健康服务新业态，发展健康科技产品，推进覆盖一二三产业的全健康产业链的发展，促进数字经济为国民经济增添新动能。”

金小桃表示，健康医疗大数据是涉及到国家战略安全、群众生命安全以及隐私保护安全的重要战略性资源，以国有资本为主体建设三大健康医疗大数据集团公司，“这是承担国家使命、落实国家战略的重要举措”。在未来的健康医疗大数据应用发展过程中，欢迎各方力量加入国家重点项目建设、健康产业和数字经济发展队伍，实现共建共享共赢。

?三大集团目标任务一致,发展各具特色

三大集团公司的目标任务就是承担国家健康医疗大数据中心、区域中心和应用发展中心的建设和健康医疗科技文化产业园等经济发展运营工作。金小桃强调，三大集团所承担的建设任务，总体目标是一致的，但是有其区域特点，有其发展特色，形成集群优势，为国家经济发展注入新的活力，最终建成国民经济重要支柱产业。“特别是在产业发展上，各集团公司将根据各地不同的实际情况，形成不同的发展模式、产业形态及应用方向。”

据金小桃介绍，根据国务院要求，总体规划是建设一个国家数据中心，加七个区域中心，并结合各地实际情况，建设若干个应用和发展中心，也就是“1+7+X”的健康医疗大数据应用发展的总体规划。

一个国家中心将容纳全体公民健康医疗大数据，形成以“全息数字人”为愿景的健康科技产业生态圈，涵盖每个公民所有涉及到生产、生活、生命的全过程全周期的生理心理社会环境等数据，预计数据采集和应用的规模将达到1000 ZB以上。

七个区域中心，将按照国家总体规划、按照地域布局进行建设。“现在我们已经在华南和华东进行了国家第一批试点，也就是在福建省和江苏省两个省分别建两个区域中心。其他的区域中心也很快将通过调研、专家论证和国家批复以后进入正式建设阶段。”

X个应用发展中心主要指国家中心和七个区域中心建设带动下，各省区市在依法依规负责收集汇聚上报国家的健康医疗大数据基础上，开展应用创新及产业园建设。

“通过这样的总体规划，我们在推动国家健康医疗大数据中心建设的过程中，既避免了过去数据分散、互不联通、共享困难形成的数据孤岛和数据烟囱等问题，同时也为既有区域集中应用和国家一体化大数据中心的建设提出了方向和要求。有利于健康医疗大数据采集、存储、应用过程中的互联互通和共建共享，有利于开发应用创新和产业集群发展。”金小桃称。

?“对盈利模式担忧完全没有必要”

对于外界担忧的盈利模式问题，金小桃表示，“担忧完全没有必要”。他举例说，美国的健康产业已经占到国民经济GDP总值的14.5%，而我国现在占比不到5%，具有极大的成长和发展空间。

金小桃认为，健康和长寿是人类共同的永恒追求。当前，随着经济社会发展和人民生活水平的提高，人民群众在健康方面的需求更加迫切和多元化，这为健康产业和医疗服务新模式新业态构造创造了良好的生态条件，健康医疗大数据以其广泛的应用性和特殊性未来将对经济发展产生重大贡献，必将成为我国国民经济的重要支柱产业。

金小桃坚信，健康医疗新兴战略行业的发展将为三大集团的国有资本保值增值提供坚强的支撑。

关于外界关注的安全和隐私保护问题，金小桃称，将通过政策法规来进行规范，通过先进技术加以实现。“现在已经制定了《健康医疗大数据安全管理办法》和授权责任方案等，即将发布。”

他透露，《健康医疗大数据安全管理办法》草案现在已经全部制定好，估计很快将全面出台。

2017中国大数据应用大会在成都召开

2017中国大数据应用大会于7月13日在成都世纪城国际会议中心召开。今年大会主题聚焦“大数据、大智能、大健康”，旨在梳理过去一年里大数据在各行业、各领域的创新应用，探讨我国建设大数据强国的机遇与路径。

“中国电子信息产业集团有限公司将结合自身优势，通过本次大会全面展示当前大数据在解决科学、医疗、能源、商业、政府管理、城市建设等领域问题的创新应用。”主办方代表中国电子信息产业集团有限公司董事长芮晓武在开幕上表示。

本届大会共吸引注册听众6000余人，在首日上午召开的全体大会上，有来自大数据领域及相关行业的3000多名专业人士到会听取了各位专家的精彩演讲。60余位行业顶尖嘉宾在10场大数据专题论坛上，以权威视角解读和分享各自创新应用经验。

2017中国大数据应用大会涵盖了通讯与行业大数据、大数据与金融创新、深度学习与人工智能趋势、大数据与智能驾驶、大数据安全与隐私保护、大数据与教育创新、工业大数据与全球智能制造趋势、健康医疗大数据产业发展与信息安全等16个议题。

?发挥“引领”作用，大数据应用进入黄金期

在2017中国大数据应用大会上，大数据技术和产业主管部门领导、大数据应用领先企业的管理者、技术主管、开发人员以及广大大数据用户齐聚一堂，针对近期大数据应用的热点问题展开了热烈的交流和讨论，并指出我国大数据正在迎来“应用的黄金期”。

中国在大数据应用方面处于世界前列，特别是在服务业领域，例如基于大数据的互联网金融及信用体系产品的迅速普及；在智慧物流领域，通过为货主和司机提供实时信息数据匹配，降本增效效果显著。

随着国家大数据战略配套政策措施的制定和实施，我国大数据产业的发展环境正在不断优化。大数据的新业态、新业务、新服务将迎来爆发式增长，产业链进一步成熟和扩张。大数据在政务、工业、电信、金融、交通、医疗等领域的应用层出不穷，充分发挥了对产业升级的引领作用。

?大咖云集，聚焦大数据与智能融合前沿

在2017年大数据应用大会上云集了国内外大数据领域学者和技术大咖，在探讨大数据与智能融合的议题上，带来实用性很强的广阔视野和犀利观点。在谈到当前大数据应用现状时，与会专家指出，当前很多企业积极布局深度学习等人工智能前沿技术，在语音识别、图像理解、文本挖掘等方面抢占全球大数据技术的制高点。前沿技术的创新应用全面支撑了我国智能产业的转型升级。

在全体大会上，美国白宫信息物理系统顾问、辛辛那提大学教授李杰(Jay Lee)就人工智能与工业4.0在智能制造的应用与实践发表深入见解；同时，来自英特尔、IBM、腾讯、小米科技的从业者，也从一线经验出发，提出各自的观点和建议。

对于今年炙手可热的人工智能话题，北京大学崔斌教授对其未来的发展趋势作出预测。全球科技巨头Intel、IBM以及国内大数据应用实践者京东云和科大讯飞等，都不约而同的看准了人工智能的突破性发展。

与会者表示，大数据技术和应用处于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，我国大数据产业面临重要的发展机遇。推进大数据标准体系建设，加强大数据标准化顶层设计，逐步完善标准体系，才能令各个产业在数据应用的时代潮流汇中立于不败之地。

?布局成都，大数据驱动产业应用升级

随着国家优化大数据产业区域布局政策的不断深化，作为中国大数据产业的重要基地之一的成都成绩斐然。2016年成都数据服务和大数据应用等软件服务业的主营业务收入超过1000亿元，带动整个软件业实现主营业务收入2534亿元，占西部地区总量45.7%。

目前，成都已建成以郫都、崇州为代表的大数据科技产业聚集区，以点带面，为全国大数据发展和应用积累经验。在大数据产业崛起的重要窗口期，成都作为八个综合软件名城之一，在发展大数据、新兴产业方面基础扎实，前景广阔，大有作为。成都将成为我国实现从数据大国向数据强国转变的重要支点。

此次大会的成功举办将进一步推动成都大数据产业的发展，为大数据产业释放应用价值提供借鉴与经验。

阿里健康与万里云共同揭秘医疗AI的炼成

日进千里的人工智能（AI）究竟是人类的得力助手？还是取代人类的“职业终结者”？这是个类似于哈姆雷特“to be，or not to be”的问题。

7月11日，阿里健康协同万里云，对外联合展示了人机合作远程诊断的真实场景：现场专业医生在医疗AI的辅助下，提升肺结节诊断效率，让“‘白大褂’遭遇‘黑科技’会发生什么”的问题得到了解答。

?人机协作 效率惊人

——九千张CT影像30分钟阅完

11日，由阿里健康研发的医疗AI“Doctor You”，在北京万里云医学影像中心正式对外发布，根据阿里健康官网介绍，“Doctor You”AI系统包括临床医学科研诊断平台、医疗辅助检测引擎、医师能力培训系统等。而这一次，阿里健康和万里云对外展现的，是“Doctor You”中CT肺结节智能检测引擎在远程影像诊断流程中的真实应用场景。

活动现场，记者亲眼见证了人机合作诊断肺结节的全过程：现场有来自万里云医学影像中心的4名三甲医院资深放射科医生组成的专家团，以及担任医生助手角色的“Doctor You”。当从全国各地基层医院实时上传至万里云影像平台的患者CT影像被分发至系统后， “Doctor You”开足马力，对30名患者产生的近九千张CT影像进行智能检测和识别，将第一轮筛查出的疑似结节标记出来，作为辅助诊断结果，提供给4名医生进行审查。

30分钟的诊断时间结束，经现场医生确认并统计，“Doctor You”正确识别肺结节的准确度达到 90%以上。

据了解，如果通过传统途径，由4名医生人工对30名患者进行海量阅片及诊断，预计将花费150-180分钟的时间，是“人机会诊”的五到六倍。

?揭秘一个医疗AI是怎样炼成的

——机器“医生”永不眠 7X24小时学本领

“Doctor You”为什么选择肺结节检测作为进入实际应用的第一个医疗AI产品？

万里云影像中心放射科医生、空军总医院主任医师李小坵告诉记者，肺结节是早期肺癌的表现形式，肺癌的早期发现和治疗，能够极大提高病人的生活质量和存活率，因此，对肺结节的筛查极其重要。但肺结节在图像上用肉眼观察往往很容易被遗漏，影像医生平时需要花费大量的时间在人工检测肺结节上，致使临床工作非常繁重。“一家三甲医院平均每天接待200例左右的肺结节筛查患者，每位患者在检查环节会产生200-300张左右的CT影像，放射科医生每天至少需要阅读4万张影像。”李小坵说。

阿里健康高级架构师范绎表示，“Doctor You”的CT肺结节智能检测引擎，由阿里健康的算法引擎团队和阿里巴巴iDST的视觉计算团队一起共同打造，它将医学知识和人工智能技术结合，自动识别并标记可疑结节，提高医生工作效率，降低误诊率和漏诊率。“在高强度的工作环境下，医生容易受到疲倦甚至情绪的影响，而让人工智能去分担这份工作，能起到给医生‘减负’的作用。”

“‘Doctor You’很快将进入全国多家医疗机构当中‘服役’，成为医生的最好助手。”据阿里健康副总裁柯研透露，过去一年时间内，“Doctor You”基于大数据技术，7X24小时昼夜不停地完成了对各类不同病种的医疗影像的深度学习分析工作。目前，阿里健康的CT肺结节检测引擎无论是在性能还是云服务能力上，都达到了世界一流水平。“但医疗AI是个新生事物，也希望给它更多的耐心和成长空间。我们的期望是在十年内用医疗AI帮助医生承担一半的工作量。”柯研表示。

?医疗AI进入实际应用

——机器和人合作才有未来

与此同时，作为全国最大的医学影像平台，万里云将成为首个将医疗AI引入实际应用的远程影像诊断平台。据万里云CEO黄家祥介绍，目前万里云医学影像平台已为全国包括河南、湖北、新疆、江西、四川在内的20多个省市地区的1600余家基层医院提供远程咨询服务，每天中心多点执业医生的阅片量已超过4000名患者。今年计划接入超过2500家医院。

下一阶段，万里云医学影像平台将继续拓展与阿里健康AI的合作广度，陆续接入“Doctor You”的乳腺超声、心电图、X光等智能检测引擎。“我们希望将我们的医学影像中心打造成为全国最先进、患者最信赖的智能化远程影像诊断平台。”黄家祥说。

据阿里健康工作人员透露，除了与万里云的合作外，阿里健康还与多地政府、医院、科研院校等外部机构合作，开发打造包括糖尿病、肺癌预测、心理智能、眼底筛查在内的20种常见、多发疾病的智能诊断引擎。在未来，它们将承担专业医生助手的角色，大幅提升医生的工作效率和质量。

“不要让机器去模仿人类，而让机器去做人做不到的事情”，6月29日，阿里巴巴集团董事局主席马云在首届世界智能大会上指出，不应该让机器像人，而是要让机器有像人一样学习的能力。机器也不应该成为人的对手，机器和人合作才有未来。

苹果贵州建立数据中心，本土运营iCloud

7 月 12 日上午，苹果公司和贵州省人民政府联合举行了发布会，签署《iCloud 战略合作框架协议》。苹果宣布将在贵州设立数据中心，运营方则是云上贵州大数据产业发展有限公司（云上贵州），苹果公司提供技术支持，双方将合作建设“iCloud 贵安新区主数据中心”。苹果投入10 亿美金建设这个数据中心，称其将改善中国用户使用 iCloud 的体验。和它在美国内华达州和欧洲丹麦等全球各地的数据中心一样，苹果承诺它在中国的首个数据中心 100% 使用清洁能源；同时在声明中强调，“Apple 拥有强大的数据隐私和安全保护机制，并且不会在任何我们的系统中创建后门。”

近几年里，iCloud 故障频发，服务中断、中间人攻击的事件时有发生。跟 Google、微软和亚马逊比起来，苹果的云服务虽然业务面要窄很多，主要为 iOS 用户的云存储和备份，保存图片、视频等内容，但整体服务水平并没有什么优势，在官方的 iCloud 支持页面常能看到“iCloud云储存空间当前不可使用”、“iCloud提示备份，每次都无法完成”等诸如此类的求助帖。我们的中国客户乐于使用iCloud 安全地存储他们的照片，视频，文档和 app，并在所有设备上保持同步。我们致力于不断提升用户体验，新增的数据中心将使我们得以提高产品和服务的速度以及可靠性在官方声明里，苹果首先谈到的是改善 iCloud 用户体验，通过存储在本地的数据中心，服务的速度和可靠性均会提高。此前苹果一直利用海外（主要是美国）的数据中心为国内 iCloud 用户提供服务，本地用户访问 iCloud 文件时遭遇的超时、进度缓慢也多与此有关。数据中心落户贵州后，服务会更稳定，对 iPhone 、iPad、Mac 用户来说，有这点体验上的优化改善就足够了。

可是，为什么选在了贵州？ 互联网产品和服务呈现出来的一个特点是去中心化。但在现实的传递的过程，却仍难摆脱以“北上广深”等一线城市为中心和先导，再像涟漪一样往外延扩展的路径。经济不发达的偏远地区，往往成了最后被惠及甚至是被忽视的那个。贵州恰恰是这样一个省份。尽管它的国内生产总值（GDP） 已连续 13 年保持两位数以上增速、2015 年突破万亿大关，但在全国 31 个省份中，它也仅排在第 25 位。但这也并不意味着这些地区从此就无缘互联网和 IT 行业了。仔细对比亚马逊、Google和微软等全球科技巨头数据中心的选址你会发现，规模庞大的数据中心往往会放在经济欠发达地区。比如美国凤凰城（Phoenix），这里在20 年前还只是一个沙漠小镇，目前至少集聚了 80 余个云计算数据中心，苹果在这里也有机房，它已经成为美国第六大城市，有“沙漠硅谷”的美誉。亚马逊 AWS 全球第十个数据中心所在地——中国宁夏回族自治区的中卫市，跟凤凰城有相近的地貌和气候，风电和光伏发电资源充沛，年平均温度8.8摄氏度，非常利于数据中心的运营，阿里和奇虎360等也都在中卫建有数据中心。相比之下，贵州同样有着适宜的气候、环境和能源基础：年平均气温15 度，方便机房散热；地广人稀，建设大规模数据中心的成本低，且地质稳定；贵州水电装机量排在全国第四（2015 年数据），有充足的清洁能源供应。得益于贵州当地政府的重视，过去几年来，以贵阳国际大数据博览会（简称“数博会”）为代表，贵州已吸引了三大运营商，它们都选址国家级新区贵安新区建设数据中心，总投资规模高达150亿人民币。苹果的合作伙伴、代工巨头富士康也在此建设了一个拥有 6000 台服务器的绿色隧道数据中心。

可以说，建设数据中心几乎是落后地区产业升级、与高新技术发生关系的唯一方式。其中逻辑类似于亚马逊的前店（北京）后厂（中卫）模式。数据在偏远的地区存储，在东南沿海运算和开发，然后在全国使用。相对北上广深来说，贵州、宁夏中卫这些地区在尖端人才上没什么优势，但IT 基础设施人才还是有的，数据中心的建设、运营和维护也为当地提供了就业。与此同时，GDP也上来了。嗯，贵州发展大数据确实有道理。 而且，这些存储在中国的数据，苹果并非唯一的所有者（在贵州建数据中心）同时也符合相关新规。这些规定要求在中国的云服务由本地企业来运营，所以我们与云上贵州合作提供iCloud。我们的客户知道，Apple 拥有强大的数据隐私和安全保护机制，并且不会在任何我们的系统中创建后门。寥寥数语，道出了苹果在中国建立数据中心的政治因素，同时在力图打消用户对安全和隐私的忧虑。

2017年6月1日开始实施的《网络安全法》明确规定：所有与宽泛定义的国家安全问题有关的中国公民或地区数据，必须存储于中国境内的服务器上，而且云服务的运营方必须为本地企业。这也是苹果选择国有资本背景的“云上贵州”公司作为合作方的原因之一，此后 iCloud 服务在中国境内使用“iCloud” 和“云上贵州”双品牌向用户提供服务。这也是与苹果在其它美国之外的地方建立数据中心最大的差别。以丹麦为例，苹果在当地建立的数据中心为苹果直接所有，可以用来存储包括丹麦用户在内的欧洲其它国家用户的数据。但苹果在贵州省的数据中心只用来存储苹果在中国的用户数据，且与“云上贵州”这家国有企业共同所有——在一些特定的情况下，甚至只有合作伙伴能接触到这些数据，苹果公司本身都无从置喙。这就是中国的特殊国情与特殊的监管需要。不过整体上看，如果说贵州是中西部地区产业升级的一个样板，苹果在贵州建设数据中心也将成为跨国企业在贵州落地的一个样板。

在这些因素之外，中国市场对苹果的重要性不言而喻，尽管在近期的苹果财报中，中国市场的表现并不抢眼。可以明显观察到的一点是，作为全球最大的科技公司，苹果一直努力在中国开辟产品销售和基础服务之外的业务，它已经公布了北京、深圳、上海、苏州等地设立研发中心的规划。对苹果而言，未来中国不仅仅是一个重要的市场，它理应承担更多角色。无论苹果想怎么做，它都必须得这么做。

IBM改组，力求转型人工智能

IBM正在改组旗下全球信息科技服务部门(Global Technology Services)，力求让部门更加依赖于人工智能。此前，IBM的全球信息科技服务部门主要帮助客户运行电脑网络。

IBM全球信息科技服务部门欧洲战略外包总经理巴特·范德尔(Bart Van den Daele)在接受媒体采访时表示，在改组之后，这个基于人工智能技术的新部门将帮助 IBM 的客户把电脑网络的受破坏的程度降到最低水平，例如服务器宕机、数据交换功能发生故障等。此新部门之所以能这样做，主要就是因为其能够在这些故障发生之前预测到这些问题，进而自动采取正确的补救措施，例如通过协调其它云计算能力或者转移瓶颈之处的网络流量。

范德尔表示，该部门提供的产品和服务将得到IBM的Watson认知计算平台的支持，届时将能够帮助IBM公司维持在IT网络基础设施管理领域的市场份额。过去一段时间以来，IBM一直试图从依赖电脑和操作系统软件之类的传统旧产品向人工智能和云平台之类的高速增长领域转型，但都面临着不小的困难。如今，IBM 正面临着微软、思科、谷歌等对手的强大竞争压力。众所周知，这些竞争对手早已开始强化人工智能和自动化产品业务，以此帮助他们的客户更好地管理服务和网络。最近，微软还宣布对旗下的全球销售团队进行大幅重组，并将部分重点放到销售基于人工智能的产品和服务方面。

自从2012年出任IBM首席执行官以来，罗睿兰(Ginni Rometty)就一直加大努力，寻求将Watson的不同人工智能能力整合到IBM旗下的所有产品和服务之中。她之所以要这么做，一部分原因就是要销售公司传统的产品，包括安置于客户办公室内的主体框架和服务器之类的硬件，以及维护这些系统的服务合同等，毕竟这些产品和服务的销量一直呈现下滑势头。今年第一季度，IBM 遭遇了第 20 个季度营收连续下滑的窘境。

IBM周三宣布了上述措施，就在去年，IBM全球信息科技服务部门还进行了一系列裁员，这也裁员也表明IBM力图向更多的云计算和人工智能运营等方向转型。但是，范德尔表示，此次宣布把全球信息科技服务部门的重点放到基于人工智能软件方面与“员工调整”并无关系。他声称，“我们正在重点推动基础设施创新达到新水平。我们这样做并不是为了要调整员工。”

IBM的智能系统已经能够理解基于自然语言的IT服务部门的问题，从而能够处理大量的低水平的工作，而这些工作以前往往需要IT支持员工进行日常处理。

范德尔还表示，IBM 已经对其基于 Watson 的IT基础设施平台进行了培训，主要方式就是向该平台灌输已发生的 1000多起故障的相关数据。如今，该系统每月已经能够处理80多万起故障相关的数据。

据范德尔称，IBM的新系统已经在包括丹麦丹斯克银行（Danske Bank A/S）在内的客户当中进行了试运行，试验表明，此系统在网络性能方面已经取得了重大进步。丹斯克银行首席技术官杰·斯泰恩·奥尔森（Jay Steen Olsen）通过声明表示，“我们看到服务器故障问题已经大大减少。”奥尔森还表示，IBM的平台将“帮助我们在故障出现之前采取行动，并让我们逐步拥有一套整合的、自动的、永久性的环境。”

范德尔表示，一家大型食品服务分销商拥有一个多达4000台服务器的网络，在使用了IBM的新系统之后，已经将网络重要故障大幅减少了89%之多，更为重要的是，在IBM人工智能系统的帮助之下，该食品分销商解决网络故障的时间已经从此前的平均19小时大大缩短至28分钟。不过，范德尔声称，出于保密事由，没有提及该食品公司的名称。

人工智能独角兽商汤科技获B轮4.1亿美元融资

7月11日消息，专注于计算机视觉和深度学习的AI领军企业商汤科技宣布完成4.1亿美元B轮融资，创下全球人工智能领域单轮融资最高纪录，商汤科技也成为全球融资额最高的人工智能独角兽企业。

商汤科技4.1亿美元B轮融资包括B1、B2两轮。B1轮由著名私募公司鼎晖领投；B2轮由赛领资本领投，华融国际、东方国际、TCL资本、盈峰控股、著名投资人梁伯韬等近20家顶级投资机构、战略伙伴参投。

商汤科技表示，本轮融资过后将进一步拓展其原创AI技术的应用领域，包括与某大型OEM厂商深化无人驾驶项目的合作，在智慧医疗等更多和计算机视觉相关的行业布局，用先进的AI生产力工具实现生产效率的提升，为合作客户带来突破性的价值。

据了解，凭借全球领先的原创核心技术、自主研发的深度学习平台、中国最快的商业落地速度，商汤科技2016年的客户和业务量较之2015年实现了数十倍的增长，驱动了超过400家客户的“人工智能+”升级，迅速成为中国最大的新锐AI公司及人工智能行业的领军者。目前，商汤已与英伟达、中国移动、银联、华为、小米、OPPO、vivo、微博、科大讯飞等众多知名战略合作伙伴和大客户建立商业合作， 成为中国最大的人工智能算法供应商。

商汤科技联合创始人、CEO徐立博士表示：“4.1亿美元B轮融资将在三个方面助力商汤持续发力，第一，保持原创技术的持续创新优势，深化AI基础技术研发；第二，在现有业务平台基础上，加大产品投入，扩充产品线，同时探索诸如无人驾驶等新的垂直领域；第三，加强与上游合作伙伴的紧密协作，与下游客户开拓更多应用场景，深化‘商汤驱动’的人工智能商业生态，以原创技术赋能百业。”

商汤科技B1轮领投方鼎晖董事长吴尚志表示：“互联网时代，中国以人口红利+微创新的方式孕育出了BAT等世界级的公司，与谷歌、亚马逊、Facebook同台竞技。人工智能时代，我们更希望看到打着中国标签的世界AI巨头。商汤科技凭借其原创技术的深厚积累以及迅速商业化的能力，在市场的地位不断得到验证。鼎晖愿意用资本的力量，全力支持商汤科技这家中国最大的新锐人工智能公司，共同推动AI领域世界巨头的诞生。”

商汤科技B2轮领投方赛领资本总裁刘啸东认为：“自主研发的前沿高科技领域是赛领投资目前关注的重点行业，商汤科技与我们之前投资的Mobileye有着相似的科研基因，在中国很难找到这样的公司，我们认为在人工智能领域商汤科技具有成为全球先锋的潜力。”

商汤科技A1轮领投方，同时也是B轮投资方的IDG资本全球董事长熊晓鸽表示，“我们非常看好商汤科技的发展，决定追加对商汤科技进行投资。过去的两年里，我们见证了商汤科技在技术领域的突破及在商业领域的快速成长。我们对商汤科技的前景发展充满信心，也会继续支持商汤科技促进整个人工智能产业的发展。我们欣喜地看到，人工智能已成为市场发展的源动力。

Your.MD融资将推医疗领域垂直搜索引擎

近日，医疗诊断机器人 Your.MD 完成1000万美元新一轮融资，领投方为 Orkla Ventures， Smedvig Capital 等投资机构跟投。加上过去3轮融资，Your.MD总融资额已达1730万美元。

成立于2012年12月，Your.MD是一款利用人工智能技术解答用户病症疑问的医疗app。它通过收集到的用户信息分析你的整体健康状况以及潜在病因，为你提供个人化的治疗方案。此外，Your.MD倡导“pre-primary care”的概念，即预防性的卫生保健。

Your.MD 背靠英国国民保健署的健康数据库，其在医疗诊断与方案有着强大的专业基础。更贴心的是，一般来说，医生及医疗学术界的专业术语有时会让用户似懂非懂，因此，Your.MD找来了专业的记者，将病症术语转化为通俗易懂的语句，再交由专业医生审核，确保了医疗方案的准确性。

除了通过聊天机器人进行辅助诊断以外，Your.MD 还推出了“OneStop Health”平台，当用户需要更为专业深入的服务时，平台会通过视频或信息的方式为用户推送真实有资质的医疗机构。Your.MD 透露，目前共有35家国际知名医疗机构入驻，今年年底，将把这一数字提升到100家。

商业模式方面 ，Your.MD的疾病监测和诊断方案为免费提供，公司主要收入来源于上文提及的OneStop Health，目前以收取佣金为主要模式。

Your.MD 在网页端、iOS、Android、FacebookMessenger、Skype、Slack 和 Telegram 都有适配的应用程序。最新的数据显示，其应用下载量已超过210万，官方透露的月活数据接近100万，有趣的是Your.MD内67%的用户为男性，33%的用户为女性。

值得一提的是，此次融资后Your.MD 将结合 OneStop Health 平台推出一款搜索引擎。创始人Berlucchi表示，与Google相比，用户在搜索医疗相关的信息时，往往只想要得出一个最精准的结果，而不是数以万计的相关结果。

笔者曾报道过另一家人工智能诊疗应用Ada，Ada内置的AI助手会通过一系列提问对用户的病症进行诊断，并提供一定的治疗建议。同时，他还能记录和保存用户的私人医疗数据，将其提供给专业医师作为日后诊断的参考。

以色列基因数据分析创企Genoox获融资

近日，致力于帮助医疗人士分析病患基因数据的初创企业Genoox完成600万美元融资，这笔资金分为两部分，一是来自Inimiti CapitalPartners的种子轮，一是由Glilot Capital Partners领投的A轮。

Genoox的软件现已为以色列许多顶尖基因药物机构和商业实验室所使用；今年早些时候，以色列政府也与其订立合同，帮助分析10万民众的基因数据。Genoox计划用新一轮融资来进军美国市场。

该公司于2014年成立，创始人为现任CEO Amir Trabelsi及CTO Moshe Einhorn。Trabelsi表示，他们使用机器学习算法来分析罕见基因变异，预测个体因这些基因变异出现某种状况的概率，这样，医疗诊所就可以少花些时间和金钱来进行基因筛查分析了。

尽管下一代基因测序技术可以在一天之内对所有基因组进行测序，但目前这一技术制备少数几所机构掌握，Genoox的创始人们希望他们的工具能成为病患照护的日常部分。

“深度数据分析对许多领域都会产生影响，医疗自然包括在内，但围绕基因的科学发展，以及先进技术的普及速度之间是存在差距的，”Trabelsi说，“Genoox的目标就是填补这一差距，让基因测序技术能为大部分人所享有。”

Genoox的平台目前能够处理全基因组测序（WGS）数据和全外显子测序数据。Trabelsi表示，这两项工具对诊断遗传性基因疾病都非常重要。该公司还计划开发相关工具，测试一个人是否是某种遗传性基因疾病携带者，进行产前检查以及对癌症进行基因测试。

清华青岛数据科学研究院韩亦舜:开放共享规范

7月3日，“清华大学人工智能与未来医学影像高峰论坛”在清华大学召开，清华大学清华-青岛数据科学研究院执行副院长韩亦舜以《医疗数据开放共享规范探讨》为题发表了演讲，对其精彩内容整编如下。

我参加很多医学大数据相关话题的论坛，有这样的感觉，我们这么多人关心医疗健康大数据，如果我们共同推动的话，中国的医疗健康大数据能够走得更远更好。但是现实中我们遇到一些问题，最大的顾虑就是涉及到怎么样处理数据共享时的安全、隐私等问题。

?健康医疗大数据的发展急需开放共享的规范

我今天希望能够跟大家分享一下清华大学准备成立的医疗数据伦理工作组的一些思考，为这些基础工作打一个好的底子。

首先，我们的司法实践要向科技创新倾斜。中国的司法实践是不是真的能够包容创新所犯的非恶的错误。

这个应该向国外学习。前不久特斯拉的车出事故了，最后还是庭外和解，而不是狠狠的咬特斯拉，这也能够说明为什么美国创新比较活跃，因为他们在司法实践中对创新比较包容。

其次，我们一直觉得数据共享不安全，会侵犯患者隐私，但是医疗数据隐私的标准是什么，中国迟迟没有这样的标准。

我们需要要建立一套规范。有些医学界的顾虑是个技术问题，我们提倡把技术问题交给技术人员解决，比如数据格式不标准，这些问题有可能解决，当然是在医学界人士的支持下。

最后我们提倡：从自上而下和自下而上两个方向上努力。现在国家层面、各个省市层面建立大型医疗健康数据平台、医疗云等等。这些大部分情况都是自上而下的，但是我希望能够推动一些自下而上的工作，调动医生，科主任和医院的积极性，让医疗的工作者真正能够从数据挖掘中获益，体现出数据开放共享的价值。

我们认为非常必要在保护医护隐私，保护患者隐私的前提下，大力推进第三方的科研机构能够使用医疗健康数据。

为什么专门提出来医护隐私？大家知道中国医患关系有点紧张，如果不对医生、医院进行保护，就会出问题。我们对隐私的界定基本上是基于科研教学的目的，我们希望清华大学今后工作参照这个标准。

具体的规范我列了五个方面：脱敏规范、安全规范，要有公信，要有追溯的规范和责任的规范，这个规范不一定完整，我是抛砖引玉希望引起大家的讨论。

大家都知道脱敏就是所谓的数据去隐私化。我在后面试图指出哪些隐私数据应该脱敏。脱敏技术手段日趋成熟，加之脱敏的理念，可以在保护数据隐私方面有很大进步。

• 安全方面，从储存安全到传输安全到使用安全，我们都要提出一些自己的思考，也需要有相应的技术做支撑。我们觉得虽不是绝对安全，但还是可行的一件事。

• 公信规范，我们在信息公开和数据质量方面提出了设想，相信这样有助于提高公信力，当然前提是质量要有保障。

• 追溯性，我们要做的符合国际标准的多中心研究，数据最终要有可追溯性，前不久中国爆出来很多科研方面的问题，被一些杂志给屏蔽了。实际上是因为这个基础不好，使得很多人难以发挥。建立数据追溯的意识很重要。

• 责任规范，除了定义隐私以外，我们很希望落实责任。前面大家听到隐私泄露的问题，国家定了隐私泄露就要判刑，弄得我们很多医院医生想推动多中心数据共享都做不了。

但事实上我觉得这个事要分清楚责任。如果我们界定离开医院的数据都是脱敏的，即便是数据汇聚以后被黑客攻击而流传出去也不大会涉及个人隐私泄露。会大大降低泄露隐私的风险。

• 审计制度，发现问题解决问题，而不是笼统的说有一个硬性的帽子给大家戴上。要有数据审计制度加以保证。

• 隐私问题，我们做了这样的思考，首先患者隐私分成三类。

第一类信息是与医疗与疾病没关系的，完全可以屏蔽掉，以减少对患者可能造成的骚扰。比如：患者姓名，电话号码等，这些和对疾病的研究没有关系的数据，就要防止它们离开医院。

第二类跟流行病学有关的信息，我们认为应该有加密处理的规范，让它既能够用于科研呈现出价值，对一些话题的讨论追踪研究，又能够保护隐私。

第三类也是借鉴美国的健康信息保护规范，把人体内或辅助人能力的一些设备列入个人隐私信息，比如身体装了一些微型给药泵，如果数据泄露了，就可能造成生命安全潜在风险。这个也是一类要保护的信息数据。

为什么放在第三类？是因为这种研究多数都会是某一个药商或器械商委托我们做的，要研究某个产品，这些数据可能与用药药效和设备的可靠性相关，希望在加密保护的前提下加以使用。

除了要保护患者隐私，医者的隐私也应该保护。比如医生的基本信息，家庭情况，这些与医生职业无关的信息我们尽量保护，减少不法分子对医护人员的骚扰。

借鉴患者隐私信息，医护人员的隐私信息分为两类。对于以医护人员作为研究对象的数据挖掘时，对相关数据要做加密。我们提出来要对医护的职业信息加以保护，为的是让大家减少顾虑，真正把有用的信息拿出来做科研挖掘。

最后，我想说：我有一个梦想，我希望能够建设符合国际医学研究标准的多中心的科研数据平台，建立中国的单一病种数据库。我相信如果这个符合国际标准的建设起来，未来有一天会让全世界的医学大佬，全世界的科学家为我们中国的患者贡献他们的智慧。

上海市儿童医院院长于广军:理性运用大数据

“2017中美智能医疗大数据峰会”已于近日在北京落下帷幕，上海市儿童医院院长于广军出席了本次峰会。做过医生、管过医保，带头申康医院管理中心医联工程并成为受益者，他是中国最早接触“大”数据的医疗人代表，对于医疗数据不仅有着自己的理解，更带着一份割舍不下的感情。与会期间他谈到：“医疗大数据在医疗流程重构、医疗效率提升等方面为我们带来不可估量的价值，然而，距离走向真正成熟的应用还需要很长的时间。”

?那些年，最爱医疗大数据的人

医疗大数据兴起不是朝夕而至，从2000年前后管理医保的时候，他就已经开始对于数据的研究，一直到今天称为医院掌门人，数据的需求究竟来自何方？医疗数据究竟可以为哪些服务对象，提供哪些服务呢？于广军认为主要有三大需求方：

患者爱数据，患者想要获取自己的个人临床信息，国外有种说法叫“我的信息我做主”，患者有知情权，知道自己一切关于健康和疾病的数据。如果将从出生那天起甚至是孕育时期到整个成长过程中的健康和医疗数据进行积累，对于建立起包括全生命周期的健康档案、自我健康管理、健康预测与预警等都具有重要的意义。

医生用数据，首先对于临床诊疗，包括临床辅助决策、单病种大宗病例统计分析、治疗方法与疗效比较、最小有效治疗研究、精准诊疗与个性化治疗、不良反应与差错分析提醒等，从院前咨询到院后的康复和沟通服务，加上个性化的健康管理服务，通过大数据挖掘分析技术对患者的病情跟踪，并对其日常数据进行统计分析，形成健康指导建议，就可以避免到医院就诊咨询的频次；其次对于科研应用，大型三甲医院近两年在这方面的需求增多，与传统的研究方式和数据质量相比，需要更多的临床研究，对临床业务数据进行有效转化，对数据质量有所控制，还可以进行用药分析与药物研发等。

管理要数据，“当医院开始注重经济运营和质量管控，医院的经营压力越大的时候，会更为注重利用数据来进行分析和管控。”于广军强调。在公立医院改革日趋深化的背景下，绩效考核需要适应改革需要，同时进行费用控制，在政府财政和医保基金承受的范围内，对医院内部运营的成本进行有效管控，大数据为精细化管理决策支持，让医院管理模式从传统的“粗放型”向科学化、精细化管理转变，实现数据服务与数据经济、感染爆发监控、疾病与疫情监测等。

?十年磨一剑，初见锋芒

为了让数据在所需的岗位释放价值，这些年上海市在医疗数据基础平台和应用体系建设方面下足功夫。基于医疗大数据，上海市在精细化绩效评价方面、政策模拟与评价和异常医疗行为的监测方面做了一些探索。而这些探索实现的前提是上海市在十年前就开始建立起来的区域健康信息网即医联工程，于广军认为：”医疗大数据的应用从数据收集到实际应用最起码需要3至5年的时间，大数据应用归根到底是数据源，大数据的应用是建立在一定数据量的基础之上的，上海市从2006年到现在，已经积累了大量的数据，网络已经健全，基础设施已经打好，并且数据质量有所保证。基于现有数据进行的分析，逐步开展医学科研、临床应用、医疗业务分析，以及基于大数据的健康服务。”

2006年，申康医院管理中心在全国率先建设市级医院临床信息共享项目--医联工程（上海市市级医院医疗信息共享及协同服务工程），是目前国内最大样本量的医疗信息库，也是国际同类系统中规模最大的医疗卫生信息库。覆盖全上海市38家三级医院，与所有区（县）基层医疗机构联通，接入医院系统超过226个、拥有门诊工作站6000多台、住院工作站5100多台、各类检验检查工作站2900多台，共为6150多万患者建立了诊疗档案、医嘱12亿条、病案资料990万份、各类检验检查报告9500万份、影像资料2.3亿幅，月均影像增量1.2TB，累计影像库400TB。

医联工程可以实现为就诊患者建立统一电子病史资料、跨医院诊疗信息实时交换共享、协同医疗服务及辅助管理决策技术支撑等4大功能。基于大数据的应用，医联工程还创新一站式自助就医模式，有效改善患者往返奔波状况，同时缩短了排队次数和等候时间。目前申康医院管理中心每季度都会对38家医院发布单病种绩效分析报告，对医院的管理和规范起到了非常大的推动作用。

?新的问题：医疗数据到底该归谁所有？

大数据时代，医疗数据带来的价值日益彰显。各方聚焦这些数据背后带来的价值，同时也关注数据的来源、积累以及数据的质量等问题。追根溯源，这些医疗数据到底该归谁所有？是患者、医院还是政府？这一直都存在着很大争议。于广军表示，健康医疗大数据既不能简单说是谁的，也不能简单说不是谁的，而是取决于数据的使用方。

2016 年6 月，国务院发布的《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》中明确指出，健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源。这一定位的重点是放在数据的规范和应用上，当核心系统、关键性设施涉及到的大数据，都将作为国家战略资源来进行保护。”拿电子病历来说，电子病历可以说是医疗机构和患者个人所共有的，电子病历的信息不仅有患者个人就诊行为产生的客观结果，同时还有医生的专业付出在里面“，于广军认为，“只要在法律权限设定内，用于医疗业务相关的操作，都有权力获得相关的医疗数据，大量的医疗数据只有在进行整合之后，才能体现出价值。当然如果这个数据泄露了，又是另一个范畴了。数据的使用要与使用方的权限相适应，是权力和义务对等的关系。”

?反思：医疗数据研究者的发展路线

健康医疗大数据在中国还属于一个新的学科，比如作为最匹配的复合型学科生物统计学在国内尚属起步阶段，国内相关的专业人才比较少。这也与我国天然的“临床为大”的观念有关，统计科是医院里的“清水衙门”，不管人、不管钱、不管物，统计工作整天与数字打交道，枯燥、乏味和清贫”，收入常位于医院全部科室的末位，统计科常常得不到医院领导的重视和扶持。而对如此前景，很多医学生对统计工作并不感兴趣。

作为一位社会医学与卫生事业管理学博士，对于医疗数据统计学人才价值的观念转变，于广军深有体会，“3年前，国外有做医疗数据研究的朋友想回国发展，我告诉他们不要回来，会饿死的。”他笑着说。而近2-3年在医疗大数据热潮之下，对生物统计、生物信息的人才需求慢慢多了起来。今天，医疗数据的价值正得到广泛认可，政策利好加上市场升温，越来越多海内外人才愿意加入进来，于广军说，“海阔凭鱼跃，天高任鸟飞。中国医疗大数据产业正在敞开大门，为国内外顶尖的医疗数据人才提供广阔的空间。”

医疗数据已经成为医院发展的重要资产，医院管理者必须跟上时代，否则就会影响医院发展。“医院院长就需要用好医疗大数据这个工具。”于广军表示。

医疗大数据的需求不断增高，但是目前的情况是，医疗行业基础数据层面的建设仍然比较欠缺（例如作为医疗大数据应用重要基础的医院病历系统的标准和建设仍不完善），大数据应用层面也远远没有形成一定的规模。获得结构化、准确化和科学化的医疗数据，相信对于任何一家医院来说都不是一件容易的事情。“不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江河”，医疗大数据在中国的真正落地还有很长的路要走，因此，在现实的情况下，我们还是要保持冷静理性的思考，脚踏实地，让医疗大数据在现实中起舞。

思派网络，开展临床肿瘤真实世界研究

2016年6月，在拿到腾讯领投的数千万美元B轮融资后，公司将大量资金投入到RWE（临床肿瘤真实世界）的项目研究中。另一方面，包括前端、CRC、监察、数据管理人员在内，有近500人参与到该项目。

目前，思派网络的“派数据”平台通过与医院和科室合作，已经拥有了数十万的患者数据，数据来自国内近500家合作医院。

?RWE——思派网络的“下一站天后”

真实世界研究，即Real World Study（以下简称RWS）。起源于实用性的临床试验，属于药物流行病学的范畴。

RWS的含义是在较大的样本量（覆盖具有代表性的更广大受试人群）的基础上，根据患者的实际病情和意愿非随机选择治疗措施，开展长期评价，并注重有意义的结局治疗，以进一步评价干预措施的外部有效性和安全性。

目前，RWS已得到很多医学领域的重视，有些学科已经建立了较为完整的观察性队列、登记和管理型数据库。

RWE（临床肿瘤真实世界），是思派网络基于RWS开发的新型实践项目。

过往，临床医生在某种疾病上使用药物，最核心的证据来源于RCT（随机对照试验）。RCT虽然科学，但依然会面临一些问题，比如很多药物经过了三期临床试验后，其临床实验结果跟患者真实使用的效果差别较大。三期临床实验的实验结果虽然严格，证据等级极高，但它对入选人群的限制，导致实验结果很难与真实情况完全一样。

所以，越来越多的企业希望通过RWE去弥补RCT的不足，让两者形成互补的关系。

思派网络首席运营官李大勇表示：“由于RWE需要很大的样本量，所以过去的实验方法操作起来难度较大。而思派网络拥有自己构建的专家网络和‘派数据’平台，形成了两大核心优势。”

医院做回顾性研究，需要调取HIS系统和电子病历中的数据，再按照实验标准去排除和筛选出某一类患者，过程相对缓慢。

与思派网络合作的科室，由于其HIS、LIS、PACS等系统中的数据早已存在“派数据”平台里，所以临床科室的医生和主任进行RWE研究，直接利用“派数据”平台就能快速实现数据调用。

思派网络的专家网络，主要来自于跨国药企和医院的临床专家，其中的专家很大部分都是思派网络数据平台的用户。目前，人数已经超过2000人。

?思派网络RWE主要包括6类服务：

医学服务：针对不同瘤种，建立专职的医学支持团队，与研究者共同讨论研究方向，明确研究问题，确定研究设计，制定研究方案。

数据服务：根据研究问题和方案，有针对性的建立研究数据库，并由专职科研助理负责研究数据的收集和管理。

统计服务：在研究讨论阶段既参与研究设计；数据收集后针对不同的研究问题，对研究数据进行个体化的统计分析，支持结果的公布和发表。

研究管理服务：根据研究者需求，提供临床研究协调员、临床研究监察员、项目经理等支持服务，确保研究项目的顺利实施。根据研究者需求，提供临床研究协调员、临床研究监察员、项目经理等支持服务，确保研究项目的顺利实施。

代表性研究：思派和专家共同发起：CLAP研究（计划入组5000+）。

与企业共同合作：肺癌，结直肠癌等领域多个真实世界研究。

?RWE能节省药品审批时间

据李大勇介绍：“在美国，RWE主要是药企应用在药物上市后的研究。”

药物上市后，企业需要观察它的疗效和安全性等因素，包括观察药品降价前后，对医生的治疗疗程的影响。

药企医学部在设计临床方案时，采用的是药物上市的三期临床实验标准。三期临床实验采集点繁多，而RWE基本不加干预。

“这两者之间的差别，很多业内人士并不了解。因此思派网络也在陆续跟一些医疗机构和药企沟通，让他们了解RWE究竟是什么样子。”李大勇说。

美国和英国，已经陆续开始利用RWE去审批药物的适应症。

“比如某类药物，之前已经拥有了一种适应症，但希望再添加一种。但这种适应症针对的是一种罕见疾病，要做临床实验十分困难。由于该药物已经上市了一段时间，安全性已被认可，所以采用RWE去帮助药物批准这种适应症，能节省很多时间。”

?数据仓库，满足医院需求的差异性

思派网络的主要客户是医院和相关科室。由于团队中有很大一部分人都是医疗和医药行业出身，天天与医生打交道，因此思派网络对于医生的需求十分熟悉。

李大勇认为：“思派网络开发的‘派专家’数据平台，从技术到功能，包括具体的应用的场景，与医生的需求十分契合，因此能让医生的学习成本降到最低。”

由于各家医院需求的差异性，不少大数据企业面临不同需求之间的平衡。 思派网络经过一段时间的实际运作后发现，底层技术的共通，能解决这个问题。

举例来说，同样是肺癌，不同的医生，对于数据平台的要求也互有差异。思派网络在底层建立了一个标准的数据字典，进而衍伸出一个数据仓库。无论哪位医生调用信息，都是基于这个数据仓库，只是呈现的内容根据需求有所不同。

?人工智能和大数据公司未来比拼应用场景

数据的第一使用方是临床医生。因此，大数据产品最重要的便是要和临床医生的工作紧密结合在一起。

很多临床决策解决方案都是基于知识库建立，需要大量的文献资料，但往往这些系统里的文献已经是几年前的内容，缺乏更新，在临床使用方面存在严重的信息滞后。

另外一方面，是数据的开放性问题，目前医院院级的数据，相对来说还不开放。而AI往往需要有大量的数据进进出出，实现算法更新。因此，除了政策方面的支持，大数据公司与EMR（电子病历）公司进行结合，也是发展的关键。

李大勇认为：“未来，人工智能和大数据公司之间真正比拼的，不是数据量，不是算法，而是应用场景。数据和算法需要建立在核心应用场景的基础之上。”

以某类肿瘤为例，患者手术结束之后，往往需要定期随访，有些甚至需要结合有创检查。通过人工智能的算法，可以预测肿瘤复发的可能性，以及存在的风险。

然而，通过AI预测患者的复发风险，究竟是对高风险的人群，还是低风险人群进行数据分析，两种不同的场景，会影响AI的算法准确性和结论，这就是场景的重要性。

?AI在医疗不存在泡沫

“技术存不存在泡沫，关键是看它在现有的市场环境中能否真正落地。”按照李大勇的判断，在医疗行业，AI的想象空间会非常巨大。

VR与AI相比，两者存在本质上的差异。VR的泡沫更多是因为技术和市场的不成熟，无论是游戏或是其他应用场景，都难以落地。

而医疗AI的应用场景较为清晰，除了医学影像，广东和上海的一些眼科医院，已经开始将AI与医生临床工作进行结合，这点远非VR所能比拟。

AI和大数据的发展趋势下，思派网络在RWE的前瞻性布局，或许能让公司在未来的市场竞争中，率先突围。

人工智能新进展：图像识别胚胎发育

7月5日消息，据国外媒体报道，很快人工智能就能够帮助妇产科医生，预测哪些胚胎进行试管婴儿（IVF）时发育良好。通过训练，人工智能能够从一系列胚胎图像中识别出哪个胚胎发育更好，这有助于帮助科学家和医生更准确地确定那些胚胎更有可能发育成健康宝宝。

日前，巴西圣保罗州立大学的研究专家与伦敦波士顿地方诊所以及英国生育协会科学顾问克里斯蒂娜·希克曼博士合作开发了相关技术。研究人员认为通过人工智能技术，能够帮助女性实现更成功的体外受精。

在研究过程中，研究人员将一系列发育良好的胚胎导入人工智能系统进行了训练。通过反复的训练，人工智能能够识别和量化肉眼不可见的关于胚胎的24个图像特征，其中包括胚胎的大小、质地以及发育细胞数量和均匀度等生物学特征。

据悉，在使用牛胚胎进行的研究中，胚胎学家和经过训练的人工智能对48个目标胚胎进行了三次评估。据悉，胚胎学家对于目标胚胎的评估并不一致，相比之下，人工智能的检测结果完全一致。波士顿地方诊所主任 Stuart Lavery 表示，该人工智能技术并不涉及对胚胎染色体的检查。虽然染色体检查被认为是确定胚胎发育是否异常的关键因素，但据 Stuart Lavery 指出，“染色体检查虽然有效，但对胚胎的检查过程非常昂贵，且是侵入性的。”

相比之下，“我们所采用的人工智能技术可以得到普及应用。我们不再需要医生观察胚胎发育，而是采用计算机进行观察学习。当我们获得关于胚胎发育良好的相关数据时，其将会被导入计算机，让人工智能进行学习。”

“我们发现，这种技术比胚胎学家的分析更加可靠。它能够发现人眼观察不到的特征，能够帮助我们挑选出最好的胚胎。这样以来，我们不会再浪费时间应对发育有缺陷的胚胎，这样体外受精的成功率就会大大增加。”

Stuart Lavery 指出，“这是一个令人兴奋的新项目，结合了胚胎学与计算机建模技术的最新进展，从而为患者获得健康婴儿获得更大机会。我们希望在短期内开发出一个可用于临床环境的实用系统。”

来源：网络

整理：东软管理咨询

◆◆◆ ◆◆

东软管理咨询

咨在改变 询之有道

Business Oriented Internet

上海 北京 南京 广州 沈阳