專訪森億智慧張少典——高價值資料下的AI才能更好賦能醫生

九月的上海，2018世界AI大會將全球優秀人才彙集在一起，人工智慧賦能新時代的願景在參會者心中已然升起。醫療作為AI版圖中強點在此激盪、碰撞。

新一輪的科技革命和產業變革正在興起，為了更好地把握醫療AI發展的細節，在AI輔助臨床診療及用藥安全高峰論壇上，動脈網記者與森億智慧CEO張少典進行了深入交流，通過他的介紹，可以讓我們詳細瞭解AI技術如何推動醫療大資料標準化，以及AI在醫療領域賦能的意義和價值。

森億智慧CEO張少典

AI通過醫學自然語言處理推動資料標準化

眾所周知，目前我國醫療機構資料比較分散，且存在大量非結構化資料，資料價值亟待挖掘和利用。如何獲得和有效利用高價值的資料，一直是政府、醫院、研究機構、企業等共同關注的問題。

“目前政府、醫療機構等都在積極探索並大力推動病歷資訊、醫療資料的標準化，努力消除資訊孤島，但這是一項長期而充滿挑戰的工作。作為一家AI企業，森億的工作重點在於解決已經生成的資料的標準化問題。我們需要在理解醫生、醫務人員工作習慣的前提下，將醫生寫得通常個性化的病歷，通過我們的醫學自然語言處理，實現資料標準化，充分挖掘資料的高價值。”張少典說。

據瞭解，醫療資料的標準比較複雜，包含管控標準、治理標準、錄入標準、安全標準等。目前資料標準的挑戰在於標準有很多，但有些不符合臨床診療習慣，無法落地，因為臨床診療非常個性化，難以標準化。

拿美國頂尖的梅奧醫院來說，它有很多標準化指南，如肺癌診斷路徑等。但它採用的標準是融合了案例與經驗所整合的一套標準，是“梅奧的標準”，並非普適標準。張少典認為：“在臨床診療上，真正意義上的標準化，不是政策制定者和科技公司出臺一個標準就能解決的，原因就是臨床診療本質上必須要容許它的相對個性化。”

面對個性化臨床診療背景下醫療機構產生的資料，“如果不進行基於深度學習的醫學自然語言處理，把資料結構化和標準化，很多有價值的歷史資料就沉積在醫院資料庫裡面，不能得到更有效的挖掘和利用，也無法實現實時化管理。”張少典說。

醫療AI要做的三件事情

通過技術把資料變得結構化、標準化，形成能為醫院、醫生所用的高價值資料，是醫療AI要做的第一件事。

除此之外，張少典介紹說，醫療AI通過機器學習的方法，用海量高價值資料訓練AI，可以為醫生賦能，為醫護人員賦能。

比如為了防止肺動脈栓塞，一些高危科室護士每天必須花費大量時間對每個住院病人評估下肢靜脈栓塞風險。AI加入後，不僅節省了護士大量的時間，更重要的是可以在病人可能出現靜脈栓塞時預警，提醒醫生干預，預警之後還可以推薦治療建議供醫生參考。

“最後一件事是落地，雖然現在很多人工智慧技術停留在實驗室階段，沒辦法應用在臨床，但只有從一個個小切入點落地，才能不斷提升醫療效率，幫助緩解、並逐步解決中國優質醫療資源稀缺的問題。”張少典說。

如今，森億已經走過了兩個年頭。這家AI企業從醫療資料入手，專注於醫療資料治理、醫療資料探勘、醫學自然語言處理，面向科研，為醫生提供科研一體化平臺，提升精準醫學研究能力；面向臨床，為醫生提供臨床診療決策輔助系統，在流程中規範醫生行為；面向管理，為院長及醫務科提供院內疾病質控平臺，優化院內醫療資源分配，提升醫療質量。

目前，森億的產品已覆蓋近30多家三甲醫院。海兒童醫學中心、上海第十人民醫院、上海胸科醫院、復旦兒科醫院等著名醫院，都與森億成為了合作伙伴。

為了持續保持自身在業界的研發優勢，更好地打造行業解決方案，森億智慧還與上海交通大學醫學院臨床研究中心、北京大學醫學資訊學中心、哥倫比亞大學醫學資訊學中心和康奈爾大學威爾醫學院在資料治理與挖掘、醫學自然語言處理等領域進行深度合作以及聯合開發，把最先進的科研成果及時轉化為行業應用，不斷解決醫療行業的難點和痛點，引領智慧醫療變革。