数据智能落地智慧疾控，医疗大数据行业将迎来快速增长期

自医疗大数据被纳入国家大数据战略布局后，一系列政策利好为医疗大数据行业的快速发展创造了条件。医疗大数据行业发展的关键，在于找准能够落地的应用场景，智慧疾控作为疫情后政府预算的重点方向，是医疗大数据的重要应用场景。

2020年伊始，新冠肺炎疫情不断蔓延并逐渐席卷全球，抗击疫情成为社会各行各业共同的战役。同年6月，习总书记主持召开专家学者座谈会，部署完善和改革疾病防控体系，提出“要把增强早期监测预警能力作为健全公共卫生体系当务之急，完善传染病疫情和突发公共卫生事件监测系统，改进不明原因疾病和异常健康事件监测机制，提高评估监测敏感性和准确性，建立智慧化预警多点触发机制，健全多渠道监测预警机制，提高实时分析、集中研判的能力”。

在传染病预警多点触发和多渠道监测预警机制的建设中，医疗大数据将作为底层数据支撑发挥重要作用。

01 医疗大数据赋能疾控，助力抗击新冠肺炎疫情

武汉疫情爆发前期，疫情防控工作最大的挑战在于传染病疫情网络直报系统的滞后性。在直报系统中，疫情数据的流通依赖于临床医生的手工填报，时效性受限，且容易受到人为因素干预。

因此，建立疾控系统的事前预警、事中监测和事后溯源机制尤为重要，医疗大数据能在其中发挥重要价值。通过对临床数据以及其他疾病防控相关的数据进行实时监测、多渠道数据交叉预警，并利用机器学习等人工智能等技术进行智能预警、扩散预测、风险研判、传染源溯源等分析，能够提供精准的疫情防控策略，帮助政府在疫情大规模爆发之前采取有效手段阻断传播，提高传染病防控能力。

根据公开的信息，2020年10月，广东省疾控中心完成了我国第一个智慧化多点触发预警监测平台系统的招标。该项目将利用医疗大数据和数据智能技术进行自动数据抓取、实时信息安全共享，实现各疫情监测哨点医院、以及各政府部门内部的监测事件自动多点触发，并利用大数据分析技术实现多渠道监测预警，为整个疾病防控体系提供决策支持。

值得注意的是，招标文件显示实现医疗机构的多点触发预警机制是本项目的关键内容之一。

当前我们国家各地的疾病防控体系普遍存在三点问题。

第一，疾控体系内部以及疾控体系与公安等其他机构之间的系统互联和数据打通尚未实现。在疾控体系内部，不同疾控业务统的互联互通和主数据统一管理尚未实现；跨部门协作层面，疾控中心与公安、海关等部门的实时数据共享渠道尚未正式打通，导致疾控中心无法及时获取疫情数据资源。

第二，医院的就诊和临床数据是疫情监测和疾病管理最重要“哨点”，未能实现对疑似病例的自动预警和监测。医院内部信息化系统众多且尚未打通，无法对就诊、临床等数据进行不间断的智能集成和监测。其中，如何对病历文本、影像检查结果等非结构化文本数据进行自然语言理解和自动抽取，是项目难点。

第三，缺少以数据资源为基础的决策分析平台，导致无法及时制定防疫策略。

因此，广东省疾控中心希望通过对各单位的疫情数据进行实时整合和利用，建立医院内部的智能预警监测机制，并实现跨单位系统的数据协同，为上层辅助决策分析平台提供数据支撑，缩短疫情应急响应周期。

除了医院的医疗健康大数据，广东省疾控数据资源还包括来自公安、海关、各类检测机构等部门疫情数据的分析结果，例如药店发热药品销售异常、学校聚集性因病缺勤等。疾控中心根据统一标准对各类疾控数据进行集成和治理，并在此基础上根据各疾控部门不同的业务需求，开发功能分析模块，提高疫情防控能力。

其中，对疾控数据的集成和治理是实现上层功能应用的关键。通过在各级医院、公安、海关等部门部署智能数据网关，可实时监测和提取各部门疾控数据。经过统一的信息规范体系进行标准化和质量控制后，疾控数据将自动沉淀到疾控大数据平台中，为上层应用提供高质量、多维度数据支撑。

02 智能化数据治理能力是医疗大数据应用场景落地的基础

对各部门疾控数据进行自动集成，在此基础上对集成数据进行进一步治理，是疾控医疗大数据能够在疾控应用场景内发挥价值的基础。目前，由于医院不同信息化系统之间数据标准各不相同，导致医疗大数据难以利用。而对不同系统进行统一的数据治理工作费时费力，且技术难度较大，制约了医疗大数据应用场景的落地。

要实现对医疗大数据的充分利用，不仅需要深刻理解各医疗大数据应用场景，同时需要具备自动高效处理大规模数据的智能化数据治理能力。根据“广东省智慧化多点触发疾病防控预警系统建设项目”的中标公告以及其他信息分析，我们发现本项目的中标供应商之一生命奇点公司是一家在医疗大数据和人工智能领域耕耘多年的很“低调”的公司。

根据我们进一步调研了解，生命奇点一直专注于医疗大数据领域，基于其智能数据化治理能力，生命奇点实现了医院不同信息系统数据的智能集成、自动标准化和结构化，目前有三条业务线。

第一，针对医疗机构的医院大数据平台，目前主要服务于临床科研和运营管理；

第二，针对医保的智能医保和支付大数据解决方案，主要赋能各级医保部门以及所有二级以上医院；

第三，针对疾控中心的多点触发智慧疾控预警监测平台。

截至目前，生命奇点合作医疗机构网络覆盖超过200家医院，数据治理能力得到市场的广泛认可。其中，在国家卫健委、发改委于2017年联合发起“国家疑难病症诊治能力提升工程”中（全国113家区域龙头医院），生命奇点斩获10余家该项目建设单位，搭建了疑难病症医疗大数据平台项目，在该项目的市场份额同行遥遥领先。

同时，生命奇点在国家医保局2019年启动的疾病诊断相关分组（DRG）付费国家试点项目中拿下武汉、湘潭等国家医保局支付改革试点城市，并结合自身在医院大数据平台积累的丰富的数据治理和数据分析经验，在国内率先开发出技术门槛很高的基于完整病历进行医保结算清单编码智能专家审核产品（美国google子公司Verily和3M合作于2016年启动合作开发类似AI产品）。

生命奇点的智能化数据治理能力主要体现在以下两个方面。

首先，实现对医院电子病历、实验室检验报告、检查结果等各信息化系统数据的自动化集成，在清除患者隐私信息后进行模型转换形成统一的标准数据模型，并通过多年实践积累了一整套完整的数据质控体系，为数据结构化和医疗大数据应用场景落地提供基础数据来源。

其次，利用中文医学自然语言技术对数据进行结构化和标准化，代替人工进行数据对码、阅读大段医疗文本数据等核心难点工作，突破医疗大数据清洗和治理难题，支撑医疗大数据场景落地。

03 医疗大数据行业前景广阔，找准落地场景是关键

智能化数据治理能力是医疗大数据应用场景能够落地的基础，而医疗大数据企业要想实现商业化落地，政策支持和找准落地场景缺一不可。

首先，政策是医疗领域重要驱动因素。

2015年，国务院办公厅印发《全国医疗卫生服务体系规划纲要（2015－2020年）》，指出“到2020年实现全员人口信息、电子健康档案和电子病历三大数据库基本覆盖全国人口并信息动态更新”，从此，医疗数据开始受到越来越多的关注；随后的2016年《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》发布，医疗大数据首次被纳入国家大数据战略布局。

2018年卫健委发布《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》，开始统筹标准管理、落实安全责任、规范数据服务管理，为医疗大数据的应用场景落地提供了直接性政策指导；2020年4月，《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》正式公布，第一次将数据列入生产要素；同年7月中央再次表态，高度重视信息技术赋能医药行业。

一系列政策的推动下，医院开始重视医疗大数据的治理挖掘和临床应用，为医疗大数据行业的发展提供了重要驱动力。

其次，业务场景本身是否存在需求、以及对应的市场空间和增速也决定了医疗大数据企业是否能顺利实现商业化落地。目前，医疗大数据已经在临床试验中心筛选等药企数字化场景、以及临床辅助决策、医保支付、疾控等智慧医院场景体现出其业务价值。

在药企数字化领域，当前尚处于临床试验管理系统普及的阶段。未来，由于药物研发市场增速日益提升，且临床试验研究数据的监管趋严，临床试验数据管理与分析将成为药物研发标配，基于临床试验管理系统之上的自动化数据采集、数据分析甚至是临床试验中的智能化应用将大规模逐渐落地。

智慧医院领域，基于全院级临床数据治理的科研、临床辅助决策支持、医保支付、以及医院管理等应用场景纷纷落地。其中，全院级临床数据治理是基础，生命奇点是这一领域的典型企业。

具体到上层应用场景，科研需求主要存在与大型三甲医院，市场空间有限；临床辅助决策支持需要从专科角度做深度产品，且特定专科适用性有限，市场想象空间也受限制。

相比而言，在DRG／DIP支付、医院绩效考核的持续推进下，医保支付、医院精细化运营管理市场将逐渐增长，长期来看，是医疗大数据的绝佳落地应用场景。此外，智慧疾控是疫情后政府重点投预算的方向，也已成为医疗大数据企业的重要业务场景。

随着数据治理能力的不断提升、以及应用场景逐渐落地，资本市场也愈发认可医疗大数据企业的投资价值以及前景。2021年1月15日，医渡云在港交所上市，市值超过540亿港元，拉开了国内医疗大数据企业上市的序幕。相信接下来的几年，医疗大数据行业将获得更为快速的发展。

近期，爱分析对生命奇点创始人刘立宇进行访谈，就生命奇点的产品服务和技术投入等方面进行了深入交流，现将部分内容分享如下。

重视研发，成功实现智慧疾控应用场景落地

爱分析：在大数据、人工智能领域，技术研发工作通常难度较大、周期较长，对此，生命奇点会把重心侧重到技术方面吗？

刘立宇：生命奇点非常重视技术，我本人也是技术研发背景出身，公司一直持续加大研发投入。医疗大数据行业需要企业在技术研发方面持续投入，逐渐积累扎实的基础。

生命奇点也要吸纳国内顶尖的技术人才加入。哈工大人工智能实验室的汤步洲副教授是中文医学自然语言处理领域权威实战专家，汤教授于2020年底受聘成为生命奇点首席AI算法科学家。

过往几年，生命奇点的工作重点主要侧重于技术积累和标杆客户打造，在没有找到规模化的商业转化路径之前，没有进行盲目的扩充。目前，生命奇点发展路径已经非常清晰，我们将开始进入快速发展模式。

爱分析：生命奇点是如何提高数据处理能力，实现技术积累的呢？

刘立宇：虽然生命奇点不直接拥有数据，但通过不断服务拥有数据的客户，有机会接触数据、处理数据，进而能够不断优化核心数据治理能力、核心算法和核心产品。

尽管开创性的研发工作难度较大、周期较长，但生命奇点对技术研发规律有心理准备，能够耐得住寂寞，坚持在医疗大数据领域深耕，而且已经取得了一定的进展。我们坚信在医疗大数据领域无论是技术还是应用场景探索都需要“厚积薄发”。

爱分析：智慧疾控项目是医疗大数据应用场景的个例，还是可以复制推广的长期落地方向？

刘立宇：武汉疫情前期，疫情防控工作最大的挑战在于传染病疫情网络直报系统的滞后性。2020年6月2日，习总书记针对疫情发表了重要讲话，提出要建立智慧化预警多点触发机制，健全多渠道监测预警机制，提高实时分析、集中研判的能力。

疾控体系的进一步健全是卫健体系的必然工作，而疾控医疗大数据将在智慧化预警多点触发机制和多渠道监测预警机制的建设中发挥重要作用。其中，数据治理能力是能够利用疾控数据发挥价值的基础。

因此，智慧疾控将成为医疗大数据的重要应用场景之一，而且，我相信随着类似项目的落地，医疗卫生信息体系的整体数据架构未来可能会随之逐渐进行重构。

生命奇点利用智能数据网关和区块链技术，实现了对医院内部医疗大数据和海量疾控数据的有效利用，为完善疾病防控体系提供了完整的解决方案，并有幸承担广东省疾控中心这个国内第一个标杆项目落地，未来两年将在全国大力推广该方案。