专访森亿智能张少典：高价值数据下的AI才能更好赋能医生

九月的上海，2018世界AI大会将全球优秀人才汇集在一起，人工智能赋能新时代的愿景在参会者心中已然升起。医疗作为AI版图中强点在此激荡、碰撞。

新一轮的科技革命和产业变革正在兴起，为了更好地把握医疗AI发展的细节，在AI辅助临床诊疗及用药安全高峰论坛上，动脉网与森亿智能CEO张少典进行了深入交流，通过他的介绍，可以让我们详细了解AI技术如何推动医疗大数据标准化，以及AI在医疗领域赋能的意义和价值。

森亿智能CEO张少典

众所周知，目前我国医疗机构数据比较分散，且存在大量非结构化数据，数据价值亟待挖掘和利用。如何获得和有效利用高价值的数据，一直是政府、医院、研究机构、企业等共同关注的问题。

“目前政府、医疗机构等都在积极探索并大力推动病历信息、医疗数据的标准化，努力消除信息孤岛，但这是一项长期而充满挑战的工作。作为一家AI企业，森亿的工作重点在于解决已经生成的数据的标准化问题。我们需要在理解医生、医务人员工作习惯的前提下，将医生写得通常个性化的病历，通过我们的医学自然语言处理，实现数据标准化，充分挖掘数据的高价值。”张少典说。

据了解，医疗数据的标准比较复杂，包含管控标准、治理标准、录入标准、安全标准等。目前数据标准的挑战在于标准有很多，但有些不符合临床诊疗习惯，无法落地，因为临床诊疗非常个性化，难以标准化。

拿美国顶尖的梅奥医院来说，它有很多标准化指南，如肺癌诊断路径等。但它采用的标准是融合了案例与经验所集成的一套标准，是“梅奥的标准”，并非普适标准。张少典认为：“在临床诊疗上，真正意义上的标准化，不是政策制定者和科技公司出台一个标准就能解决的，原因就是临床诊疗本质上必须要容许它的相对个性化。”

面对个性化临床诊疗背景下医疗机构产生的数据，“如果不进行基于深度学习的医学自然语言处理，把数据结构化和标准化，很多有价值的历史数据就沉积在医院数据库里面，不能得到更有效的挖掘和利用，也无法实现实时化管理。”张少典说。

通过技术把数据变得结构化、标准化，形成能为医院、医生所用的高价值数据，是医疗AI要做的第一件事。

除此之外，张少典介绍说，医疗AI通过机器学习的方法，用海量高价值数据训练AI，可以为医生赋能，为医护人员赋能。

比如为了防止肺动脉栓塞，一些高危科室护士每天必须花费大量时间对每个住院病人评估下肢静脉栓塞风险。AI加入后，不仅节省了护士大量的时间，更重要的是可以在病人可能出现静脉栓塞时预警，提醒医生干预，预警之后还可以推荐治疗建议供医生参考。

“最后一件事是落地，虽然现在很多人工智能技术停留在实验室阶段，没办法应用在临床，但只有从一个个小切入点落地，才能不断提升医疗效率，帮助缓解、并逐步解决中国优质医疗资源稀缺的问题。”张少典说。

如今，森亿已经走过了两个年头。这家AI企业从医疗数据入手，专注于医疗数据治理、医疗数据挖掘、医学自然语言处理，面向科研，为医生提供科研一体化平台，提升精准医学研究能力；面向临床，为医生提供临床诊疗决策辅助系统，在流程中规范医生行为；面向管理，为院长及医务科提供院内疾病质控平台，优化院内医疗资源分配，提升医疗质量。

目前，森亿的产品已覆盖近30多家三甲医院。海儿童医学中心、上海第十人民医院、上海胸科医院、复旦儿科医院等著名医院，都与森亿成为了合作伙伴。

为了持续保持自身在业界的研发优势，更好地打造行业解决方案，森亿智能还与上海交通大学医学院临床研究中心、北京大学医学信息学中心、哥伦比亚大学医学信息学中心和康奈尔大学威尔医学院在数据治理与挖掘、医学自然语言处理等领域进行深度合作以及联合开发，把最先进的科研成果及时转化为行业应用，不断解决医疗行业的难点和痛点，引领智慧医疗变革。