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医疗大数据的整理和挖掘，是全世界都感兴趣的话题。居民人口数量和电子病历储存量数一数二的中国，在医疗大数据领域具有得天独厚的优势。
每年80亿人次的诊疗量，都在为医疗大数据这座宝库增加含金量，但是“掘金”并不是一件容易的事情。
运用以NLP为主的人工智能技术，大数医达在医疗大数据领域已耕耘三年有余。回顾公司发展历程，大数医达创始人邓侃博士表示，前三年都在研发中度过，为合作医院建立智能搜索引擎，一方面满足其科研、管理等需求，一方面打磨自己的医疗大数据平台。
大数医达业务流程图
如今，凭借处理4亿份三甲医院病历数据以及大量医学指南建立的医疗知识图谱，形成覆盖400多种科室常见疾病的临床路径和诊疗模型，已经成为大数医达的内核，并开始探索在不同场景实现落地。
不管是从HIMSS评级诉求、还是临床应用角度来看，临床辅助决策支持产品（CDSS）需求呈现持续上升之势，而且传统HIS厂商没有AI技术背景，也不会投入精力做高质量CDSS产品，大数医达已经做完底层数据库和逻辑的搭建，有机会进入这一市场。
CDSS是针对医生诊断场景的辅助诊疗工具，通常是HIS系统的模块之一，通过HIS厂商进院是大数医达正在尝试的一条比较顺畅的道路。
当前，互联网医疗作为解决医疗资源分布不均衡问题而兴起，患者对线上诊疗的接受度和需求在提升，但是优质医生资源匮乏的根本性矛盾没有解决。大数医达能够为线上诊疗提供基础的问诊和诊疗建议，完成最基础的症状梳理，再由医生提供最终的诊断，大大减轻互联网医疗平台医生的压力。
除此之外，大数医达打造的这套核心系统还能用于药店导购，地方卫健委建立居民健康档案并进行健康管理，以及为保险产品设计、核保等提供参考。
近期，爱分析对大数医达创始人兼CEO邓侃博士做了访谈，详细探讨了大数据在处理医疗大数据方面的思路和方法，以及在应用场景方面的布局和探索，现将部分精彩内容与大家共享。
邓侃，美国卡内基梅隆大学（CMU）计算机学院博士，专攻人工智能和数据挖掘，历任美国甲骨文公司（Oracle）主任系统架构师、百度高级总监。
医疗大数据处理
爱分析：搭建上层应用之前，大数医达需要对海量医疗数据做哪些处理？
邓侃：可以理解为医院内部的搜索引擎，完成两件事情。
第一是提取，收集所有数据库上的所有数据文件，不需要信息化厂商的配合，将所有数据文件提取到私有云上，医疗数据不出院，安全才有保证。
第二是解析，因为没有跟信息化厂商合作，所以不知道底层数据库是什么，是查房记录还是家族病史。
例如，患者于十年前无明显无明显诱因出现头昏乏力,食欲明显下降,曾有晕厥一次,昏厥前无意识障碍,当时无心慌、眼花、耳鸣、活动后气促、心悸、胸闷,无发热、畏寒、寒战、咳嗽、咯痰、腹痛、腹泻,未行治疗。
这是一段常见的病史描述，但是要让计算机能够识别和判断的话，就需要精确解析为有时间、症状、病史等相关的结构化表述方式。
爱分析：构建同义词词库，大概需要多大的数据量？
邓侃：我们第一期采集了大概两亿份病历，数据量越大越好，现在大概有四亿份病历数据了，目前还在不停的增加。
在采集过程中，我们也发现不同地区的医院，对于同一疾病的名称、症状等表述有明显的差异。像北京、广东、上海等不同区域的医学院偏向于用不同的词组。
爱分析：知识图谱中逻辑关系，主要是机器学习的结果，还是会参考医学逻辑？
邓侃：医学知识必不可少，首先是刚才说说过的纠偏作用，其次是作为辅助医生的工具，给出的建议，需要经过医生的确认，医生需要对自己的行为负责。机器给出的建议要有临床依据，而不是神经元权重。
所以数据库底层会有医学指南，我们收集了400种常见病的所有医学指南、教科书、专家建议等，最终根据患者的个人信息、既往病史，以及当前病情，包括症状、包括体征、化验单等，根据临床指南和机器学习到的诊疗路径，给出结果，是非常智能的搜索引擎。
爱分析：如何看待国内医疗数据的质量问题？
邓侃：有三个层面。首先，严格意义上来讲，国内的医疗数据存在过度治疗问题，比如说糖尿病，将一千份病历叠加在一起，排在前面的比如二甲双胍等肯定是有疗效的，至于其他一些补中益气之类辅助的都排在后面，说明可能不是那么必须，但是几乎大部分的病历，多少都会附带这种药物。
这种情况下，大数据自带过滤作用，可以鉴别部分无效病历内容。
第二，我们用来训练的数据基本全部来自高水平的等级医院。用高水平医院数据训练的模型，投放到其他基层医院使用，过程中能够采集到基层医院的常见病类型，用药情况等。
第三，做临床决策支持系统，规则不是主线，但一定要参考、纠偏。
新型CDSS覆盖常见疾病，医疗数据大有潜力
爱分析：目前的病种覆盖情况？
邓侃：我们做全科疾病，目前400个病种，覆盖了95%的治疗人群。选择疾病会从科室疾病统计结果入手，科室常见病大概能够覆盖95%的治疗人群。
各个科室常见病加起来大概是400多种，国家规定的常见病比这个要少，比如山东规定的常见病只有200种左右。
爱分析：基于知识图谱的辅助诊断，跟传统CDSS有区别吗？
邓侃：定位是一样的，但是具体的做法非常不一样。以前的CDSS是基于专家知识，翻译成if-then的规则。比如斯坦福做的专家系统，大概有630个规则，这种规则的数量不能太少，也并不能太多，要保持精准性和一致性。
所以专家系统到了2000年，学界已经认为这条路走不通。
爱分析：推出面向个人端的大数健康，主要是为了采集数据吗？
邓侃：作为产品形态是三位一体的，首先要从中国医疗行业的困境着手，中国医疗行业一个很大的问题是医疗资源分布极不均衡，大病小病全到三甲医院，原因是大家普遍基层医院和医生缺乏信任感，也缺乏正确的引导。
对于常见疾病，患者需要弥补知识和认知，患者对医疗专业领域知了解的越多，就越能减轻三甲医院的压力，不用接待那么多头疼感冒的患者。
但是总不可能让每个患者都去学习医疗基础知识，所以我们做了一个能够立刻提升患者医学常识的自诊工具，希望能够给患者赋能，让患者在自己家里，在去医疗机构前，大概了解自己的身体健康状况，能够自主选择合适的医疗机构，从而达到就医导诊的效果。
爱分析：除了大数医达目前在做的方向，整个医疗大数据行业还有哪些有价值的应用场景或者方向？
邓侃：第一种是销售器械，比如达芬奇机器人，核心是灵活操作的机械臂以及虚拟现实的一体化。对于精度的要求很高，中国在精密治疗仪器方面肯定会有大发展。
第二种是可穿戴式设备，应用场景多，非常便捷。但目前的核心问题是不准确，腕表经常采集不到信号，可穿戴式设备的准确度一旦提高，市场潜力是很大的。
第三是新药的研究，我知道业内一家AI企业正在做这件事情，但企业的投入产出比可能会成为一个很大的挑战。