迪安诊断姜傥：我们为什么要做“病理云”？

莺歌燕舞

5月24日，2016数博会，贵安·全球智能终端产业创新发展峰会暨中国大数据与人工智能院士论坛正式在贵安拉开序幕。本场论坛以“数据创造价值，智能引领未来”为主题，会议中，浙江迪安诊断技术股份有限公司副总裁、CTO研究员、博士生导师姜傥女士发表了关于《数字医疗对未来医疗体系的影响》的演讲报告，以下为动脉网精选的演讲内容。

医学的发展过程

整个医学的发展过程实际上就是人类探索自己的过程、认识我们自己的过程。我们从蚂蚁来发现尿当中有糖，从而发现了糖尿病，直到我们引进了西方的各种先进技术，包括现在的3D打印，包括基因测序等等，都是我们逐渐认识人体的过程。

古人撰写《皇帝内经》的年代，我们主要是靠经验性的数据，靠望闻问切。那时候我们把人体分为12道经脉。随后，我们有了各种各样的理化分析仪器，因此我们能够分析人体的各种代谢数据，这个时候，我们有了人体的解剖图。

渐渐地，我们的技术越来越先进，我们获得了各种各样的多维数据，我们有了基因组学、代谢组学、遗传学、转入学等等，并且努力把这些数据关联起来。当然，这得益于我们有了第一张基因图谱。

因此，医学的进步就是在努力的量化人体，获得人体各种各样的数据。随着电脑、计算机、物联网、移动医疗等新工具给整个社会、人类生活带来翻天覆地的变化。同时，也给人类医学带来了重大的转折。

如果有工业4.0的话，那么有没有医学4.0呢？直到今天仍然没有完整的定义。我试图把它进行粗略的划分：1.0时代，是传统医疗的望闻问切；2.0时代，是西方医学的引入，我们可以通过视出扣听来诊断人体；直到各种先进技术的发展，我们来到目前所处的时代，随着影像技术、物联网、大数据这些前沿技术，我们即将迈入医学4.0时代。

医疗诊断的“三驾马车”

我们知道，对患者来说，整个就医的经历是私密的、主观的、直面的、一对一的。这种情况下，很多的医疗决策是仰仗统计学下的群体平均值做出的医疗决定。我们更重视安全、轻视效果，我们可能更具有保守和权威性，学科现在越分越细，很可能许多决策都是盲人摸象，这就是我们获得数据，学习经验的一个场景。

在医疗决策当中，数据的采集非常重要，它取决于我们应该采集什么样的数据，然后做出正确的医疗决策。诊疗诊疗，诊断先行。如果我们不能获得有效的数据，很难做出正确的治疗选择。

在诊断当中，最重要的“三驾马车”，那就是检验、影像、病历。在精准医疗的时代，人们更多的把它狭义化了，以为精准医疗那就是基因，以为基因能够解决所有的医疗问题。

事实上，我们今天至少96%以上的医疗行为，都是依赖我们这“三架马车”。我们每天在检测人体的血液、尿液，获得各种各样的数据来帮助临床医生去做出正确的诊断和治疗。

我们吃进去的蛋白质、糖和脂肪等等拥有非常复杂的代谢通路，任何一个代谢通路的阻塞，都可能导至代谢疾病的发生，这是基因不能解决的问题。比方说糖尿病，即便讲到基因，ABCD的密码我们已经搞清楚了，但还有97%的暗物质，它的基因，它的功能，它代表什么意义，它和临床有什么关系我们仍然不知道。

迪安诊断病理云

在过去20年，全国积累了22个省级中心实验室，我们开展了2千多项项目，为1万2000多家医疗机构服务。在此基础上，我们从上游到下游建立一个生态圈来采集病人的数据，为临床医生提供诊断信息。在目前医药下行的时期，诊断恰恰是相反的，它必须是上行的。只有第三方检测才能获得更精准的数据，才能得到更正确的成效比。

影像大家比较熟悉，在医学界里算走得比较前沿的技术，它能够获取信息帮助诊断。病理是在“三驾马车”中数据化信息最落后的一块，今天医疗还在切片、显微镜下观察，然后存储在那个地方。

我们引进了最先进的技术，在这样的基础上，我们在全国建立了数字病理云的体系，和1.2万家医院合作，把所有病理信息通过云平台提供给国内外的会诊专家，然后给终端医院做出正确的诊断。

对于医生的专家平台，我们打造了三级平台，包括22个基础诊断中心覆盖全国。有高级病理诊断中心，以及和美国的高端病理中心合作的高端顾问中心，从各个亚专科进行合作。

这样的情况下，我们能够帮助教学、帮助科研、帮助医疗，在此基础上，中国的病理学家实际上还不到需求的四分之一。病理其实是一个需要拯救的专业，病理医生奇缺。在这种情况下，我们利用大数据，利用病理云平台，利用网络来提升整个病理诊断的效率，促进优质资源的整合，来帮助落后地区提高病理诊断的质量。

迪安诊断做医疗大数据的意义

得出一组数据并不是我们的目的，更多的是要对这一组数据进行思考。对于检验大数据来讲，它的数据量非常庞大， 具有非常好的延续性，它的持续性和非持续性共存。影像大数据特征更明显，它呈多元性，有结构化和非结构化的病理特征。对于病理特征，对于健康档案数据来讲，存在的特点就更为复杂了。它不仅数据量庞大，而且它的储存效率、查询效率极高，不容易整合，它的数据模式不断的变化，它的收集、采集标准是什么，准确性、有效性怎么样，它的伦理、隐私、安全等，都有待于我们探讨。

因此，我们如何采集数据，我们如何建立这样一个平台，然后怎么去对它进行数据的挖掘，怎么采取数据的算法，让它能够更好的为医疗诊断、治疗进行服务，这才是我们的终极目的。

医疗大数据的应用和未来发展

医疗大数据的应用场景：它能够帮助我们的医院，帮助我们的医生进行疾病的风险筛查，帮助我们对疾病进行早期诊断，帮助病人愈后康复。

因此，我们能够帮助药企更精准的找到药物，能够帮助保险公司，能够帮助我们的疾病去进行早期的健康管理，疾病的管理，慢
病的管理。能够帮助政府进行公共流行病的管理，能够帮助政府来提高医疗系统的整体效率。

因此，如果我们的医疗能真正结合上面这些元素，就真正走到了智慧医疗的时代。因此，互联网的发展，大数据的发展，3D打印的发展，将一定会打破现今的医疗体系。

来源：动脉网