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www.huawei.comHUAWEITECHNOLOGIESCO.,LTD.大数据和人工智能时代下的机器辅助诊疗技术研究百世伽科技2017.4HUAWEITECHNOLOGIESCO.,LTD.HuaweiConfidential2目录研究背景机器辅助诊断的最新进展准确性分析HUAWEITECHNOLOGIESCO.,LTD.HuaweiConfidential3大数据临床诊断辅助决策能解决医疗行业什么核心问题国内医疗机构体量国内卫生部门备案的医院约有20万多家，其中三甲医院超过1000家注册医生总数超过200万人总计就诊量约65亿人次/年医疗行业引入大数据临床诊断辅助决策人工智能平台的主要目的：以大数据技术作为使能手段提高医生的诊断能力和诊断效率提升病人就诊满意度拉动医院知识能力的传承和积累面临的主要问题国内医疗资源分布不平衡误诊率高病人满意度低HUAWEITECHNOLOGIESCO.,LTD.HuaweiConfidential4十二五以来，大数据国家战略即将出台，医疗行业是重点2014年7月23日，国务院常务会议审议通过《企业信息公示暂行条例（草案）》，推动构建公平竞争市场环境。其中要求建立部门间互联共享信息平台，运用大数据等手段提升监管水平。2014年9月17日，部署进一步扶持小微企业发展，推动大众创业，万众创新，其中包括加大服务小微企业的信息系统建设，方便企业获得政策信息，运用大数据、云计算等技术提供更有效服务。2014年10月29日，要求重点推进6大领域消费，其中强调加快健康医疗、企业监管等大数据应用。2014年11月15日，提出在疾病防治，灾害预防，社会保障，电子政务等领域开展大数据应用示范。通过国家层面的战略规划明确大数据产业的发展重点、空间布局和保障措施，推动和改善与大数据相关的收集、储存和分析工具及技术，并在公共服务领域(如安防、医疗、卫生、教育等)开展大数据应用示范，提高应急处置能力和安全防范能力，提升服务能力和运作效率。-------------------------------------------中国工程院院士高文目前我们正在对基础研究的医疗大数据获取方式、组织与管理、关联与发现、分析与可视化等方面进行研究，下阶段将研究医疗大数据的协同创新、科研模式变革、服务模式、产业化探索、人才培养等方面问题。”-------------------------中国科学院科学数据中心主任黎建辉根据IDC(国际数据公司)的监测统计，2015年全球医疗数据总量已经达到1.5ZB(1ZB等于1万亿GB，1.5ZB也就相当于15亿个1TB移动硬盘的存储量)，而这个数值还在以每两年翻一番的速度增长，预计到2020年全球将总共拥有30ZB的数据量，增长20倍。开源分析机构Wikibon预计，2015年全球大数据企业营收为500亿美元，未来5年的市场复合年增长率将达到58%，2020年将达到2800亿美元。Gartner的咨询报告指出，国内2015年的医疗数据总量已经达到0.3ZB，主要包含HIS（医疗信息系统）的结构化数据，PACS（电子病历）的半结构化数据，LIS（检验检疫系统）和视频监控，教学视频、科研文章等非结构化数据。同时，还以每年翻一番的速度增长，预计到2020年，医疗相关的数据将占全球所有数据的7.2%，达到2.5ZB。国内医疗信息化总项目营收2015年为：273.74亿人民币。其中大数据相关的占比约为：0.26%，不足7000万人民币。医疗行业市场前景看好，数据量大，但是大数据产品占比低。HUAWEITECHNOLOGIESCO.,LTD.HuaweiConfidential5类型项目名称主要厂商项目内容水平基础设施及平台项目医疗云平台华为、浪潮、运营商、思科、曙光等通过虚拟化手段，将原有运行在物理机环境上的应用搬迁到云平台上，提高了硬件的运行效率，提升了应用系统的服务能力，减轻了能源开支和管理成本。无线WIFI思科、华为、中兴、H3C等通过多个基础站点建立覆盖全院的高速的wifi服务网络，对外提供无线上网服务，对内提供无线设备传输通道，是移动医疗、远程医疗的网络传输基础。区域医疗平台创业、联众、东软、东华基于卫生管理部门-三甲医院-社区医疗机构的三层垂直管理，实现数据的传输和共享。存储系统建设EMC、NETAPP、华为、中兴等基于医院的结构化数据（HIS）和非结构化数据（影像、化验单扫描件）的存储，备份和容灾。垂直行业应用项目HIS创业、联众、东华、东软等通过电子化的手段，很好的解决了医院收费、药房发药、医生处方、病人支付的问题。LIS创业、联众、东华、东软等电子化检验检疫结果，方便医生和病人的查询、统计。PAC创业、联众、东华、东软等电子病历系统，很好的解决了无纸化病历问题。新生婴儿防盗系统医慧科技等通过RFID的物联网手段，解决新生婴儿防盗和误领问题。门诊输液系统宁波金塘软件、杭州医慧科技等通过物联网感知设备，解决护士的换药、病人的输液问题。ICU看护关注ICU的重点病例，实时传输生命体征数据，针对为重病人提供重点看护服务。护士/医生移动工作站无绳化设备，方便医生、护士查房的信息输入。消毒管理提供医院可回收设备的消毒服务。设备管理结合RFID对医院固定资产，易耗品做统一的分发管理。国内主流的信息系统都未涉及医疗行业的核心业务HUAWEITECHNOLOGIESCO.,LTD.HuaweiConfidential6医疗事故致死率排名意外死亡第三位医护人员在医疗活动中的差错已经成为了国内外人们普遍关注的问题。2000年，美国医学研究院（InsituteOfMedicine，IOM）发表了一遍报告“ToerrisHunman”（人是会犯错的）。该报告表明：医疗差错的数量惊人，医疗差错致死已经成为第三位死因。其次，大部分的医疗差错是认为因素所致是可以通过计算机辅助系统避免的。在医疗行业，已经普遍认为提高医疗质量、控制认为医疗差错、提高病人安全为最优先和急迫的任务。中国2010年-2015年，连续5年医疗事故死亡率增长。2012年全球意外死亡人数170万90万85万交通事故刑事案件医疗事故中国2010年----2015年医疗事故死亡人数2010年2011年2012年2013年2014年2015年13.7万14.1万14.8万15.6万17.7万17.8万Source：美国医学研究院（InsituteOfMedicine，IOM2015）HUAWEITECHNOLOGIESCO.,LTD.HuaweiConfidential7需要在经验医疗和循症医疗之外引入第三种诊疗方式我过著名医学家吴阶平为医学专著《误诊学》作的序言中写道：“造成误诊的原因是多方面的，但是人的因素始终居于第一位各种检查措施、化验方法都要由人来使用，由人来解释和判断其意义。”但医学发展到今天，依然无法完全解释每一种疾病的发生和发展。误诊的发生牵扯到很多因素，且很难凭医院和医生之力而杜绝。医疗诊断中造成误诊的人为因素很多种，这些因素造成误诊的人为因素，可以通过病例数据的统计规律来弥补。建立临床医疗诊断辅助决策平台的主要目的之一就是提高医疗的安全性和诊疗质量，减少医疗差错。新医生经验不够多因素影响时造成的判断不准普通医院接诊疑难病例公众通过症状及理化指标来认识自己的身体状况32%29%21%23%国内医院人为因素医疗事故成因排行Source：误诊学概论1998年人民军医出版社，作者刘振华，陈晓红全球误诊率最高的7种疾病统计Source：哈佛大学医学院泰加尔·甘地教授在美国自然母亲网2月4日的载文肺结核结节病帕金森甲状腺功能减退纤维肌痛症多发硬化症红斑狼疮HUAWEITECHNOLOGIESCO.,LTD.HuaweiConfidential8医院在医疗核心业务进行大数据尝试的需求迫切，但是缺乏合适的切入点。我们的HIS系统及其他信息系统都是相关独立的，数据分别存储在不同的数据库中，缺乏系统间的数据共享和数据传输能力。各大应用系统的历史数据完善且内容丰富，数据是我们的重要资产，但是我们缺乏历史数据的二次利用，医院本身没有打通信息系统的能力，但是供应商似乎热情不高。----------------------------------------------某三甲医院信息科主任我们的业务系统都是公司自主知识产权的产品，前期的开发、实施、部署都花费了大量的成本，我们不愿意无偿把数据开放给第三方厂商。--------------------------------某医院信息系统供应商市场总监我们看到目前的大数据产品在医疗行业的应用都是属于锦上添花性质，我们迫切需要雪中送炭的产品，真正能帮助一线的医护人员，降低他们的工作量，提高工作效率，提升病人的满意度。----------------------------------------------------卫计委某发言人医疗行业相比其他行业更加严谨，因为“人命关天”，因此，其在IT创新上进度进对较慢，我认为，医疗行业大数据应用还处在起步阶段，但大部分医疗机构已经开始意识到大数据对于他们的重要性。对于大多数成功的医疗机构来说，利用大数据已经成为提高生产力、改进医护水平、增强竞争力、加快增长和创新的关键策略。我们也非常欢迎国内知名IT厂商和我们一起探讨大数据产品在医疗核心业务的应用。------------------------------------------------------某三甲医院院长未来，大数据必将影响医疗行业，未来医疗行业的大数据将会具体应用在：临床辅助决策，医疗质量监管，疾病预测模型，临床实验分析。其发展空间有：个人健康门户，慢病管理和健康管理，电子病历和临床质量监控，医学知识管理，临床路径和循证医学，远程医疗和移动医疗，医学研究数据仓库和共享平台，跨医疗机构协作平台。-----------------------------------------------------卫生部部长陈竺HUAWEITECHNOLOGIESCO.,LTD.HuaweiConfidential9源头1：人民群众日益整增长的医疗需求和医疗资源分布不平衡之间的矛盾科研成果100%source:MckinseyUrbanworld:Mappingtheeconomicpowerofcities201450%50%三甲医院其他就诊人数3%97%专家数量40%60%医疗营收20%80%高性能设备33%67%床位数11%89%通过此图我们可以看出国内的主要医疗资源基本都集中在大城市的三甲医院中，三甲医院在专家数量，医疗营收，高性能设备、科研成果等方面遥遥领先与其他医疗机构。这就造成了病人一窝蜂的往三甲医院跑，某些大医院的重点科室更是一号难求，因而导致看病难、看病贵。医生工作量大，床位数不够，病人满意度低、医患矛盾激烈等一系列问题。另一方面，其他医疗机构的医生空闲度高，业务提升机会有限，就诊人数少，造成了大量医疗资源的浪费。医疗大数据是否能解决上述矛盾？HUAWEITECHNOLOGIESCO.,LTD.HuaweiConfidential10源头2：解决医院误诊率高，提升低年资医生业务水平如果在门诊看病，误诊率是50％，如果你住到医院里，年轻医生看了，其它的医生也看了，大家也查访、讨论了，该做的B超、CT、化验全做完了，误诊率是30%。人体是个很复杂的东西。每个医生都希望手到病除，也都希望误诊率降到最低，但是再控制也控制不住。只要当医生，没有不误诊的。小医生小错，大医生大错，新医生新错，老医生老错，因为大医生、老医生遇到的疑难病例多啊！--------------------主任医师、教授、博士生导师，全军解剖学组织胚胎专业委员会委员、全国抗癌协会淋巴瘤委员会委员全国全军及北京市医疗事故鉴定委员会专家纪小龙中国的误诊和国外比起来，还低一点儿。美国的误诊率是40％左右，英国的误诊率是50％左右。国内三甲医院要比二乙医院诊断的准确率高13%。医疗大数据能否降低误诊率？3个点5个点