許多人有所不知，國內現有的信息化系統已經(jīng)超過(guò)4000個(gè)，平均每家醫院使用的超過(guò)100個(gè)，這些系統對數據的結構和表達存在很大差異，這其中有超過(guò)半數數據是自然語(yǔ)言的文本，而每家醫院的科室甚至醫生對信息的書(shū)寫(xiě)方式都可能不同，這種極度復雜性讓計算機無(wú)法理解數據且進(jìn)行計算。

       如果換成人工執行，500人終其一生也無(wú)法處理數十億的病歷。

       但是有這么一家公司，確實(shí)做到了。經(jīng)過(guò)4年的不懈努力、8億元的巨額投入， 500位科學(xué)家的執著(zhù)，縱深大量疾病研究，“在泥濘中砥礪前行，打造未來(lái)數字醫療的基礎設施”，最終獲得了近百家中國頂級醫療研究機構（排名前150）和政府機構的信任。這家公司就是醫渡云。

       “20 人、8 億元、12 億份、2000 萬(wàn)個(gè)”

       2013年，醫渡云成立了一支20人的團隊。他們憑著(zhù)一股“以可用數據作為基礎的新型醫療才是未來(lái)”的信念，花了近4年時(shí)間、8 億資金只做一件事：埋首于醫療大數據、人工智能基礎平臺研發(fā)。

       至今，他們協(xié)助醫療機構完成超過(guò)12億余份病歷資料的數字化與數據化處理，從中建立超過(guò)2000多萬(wàn)個(gè)診斷名的標準化，這意味著(zhù)每天的病歷處理數量高達70萬(wàn)份、每天至少需建立超過(guò)1.5萬(wàn)個(gè)標準化診斷名。國內排名前 150 家醫院中三分之二是它的合作客戶(hù)。今年，他們還將與10個(gè)省市政府機構，合作建立起區域化醫療數據平臺。

       “20 人、8 億元、12億筆、2000萬(wàn)個(gè)”，這些數字，代表著(zhù)一家中國原創(chuàng )公司的崛起。或許這些數字在大多數人眼中并不特別，但正是這些數字背后的力量在推動(dòng)中國醫療改革，用數據人工智能改善民生。

       醫渡云正在改變中國醫療行業(yè)的樣貌。

       這一波人工智能的復興，在中國出現了許多贏(yíng)得巨額融資的初創(chuàng )公司，沒(méi)有鎂光燈照射的醫渡云在公眾界顯得有點(diǎn)“默默無(wú)名”。盡管獲得大型投資機構投資，從技術(shù)開(kāi)發(fā)、落地、到串起產(chǎn)學(xué)研三大環(huán)節，早已超過(guò)獨角獸的身價(jià)，但他們從未對外公布。

       而且，他們所做事情的起點(diǎn)，實(shí)際上也是整個(gè)醫療過(guò)程中相當辛苦的部分——把原始數據變成可用數據，即“大數據的基礎處理”。

       “醫療這件事，大家都想做，比如說(shuō)掛號、幫你找專(zhuān)家等，我不否認他們的價(jià)值，但最最基礎的工作，把原始數據變成可用數據這種‘臟活’，沒(méi)人愿意做”醫渡云創(chuàng )始人宮如璟開(kāi)玩笑的說(shuō)。但事實(shí)的確如此，建立基礎的活最難做，就像蓋房子打地基一樣，因此很少有初創(chuàng )公司會(huì )像醫渡云一樣選擇切入技術(shù)門(mén)檻很高的基礎系統。

       他們?yōu)橹袊t療體系打“地基”的進(jìn)展如何呢？醫渡云處理病歷數累計12億余份，整理出2000多萬(wàn)個(gè)診斷名。能把分散的、非結構、非標準化的數據自動(dòng)轉化成標準可用的，而且聚集起來(lái)，這就是醫渡云的技術(shù)本事。

       有了這個(gè)一致化的數據集后，基礎架構平臺可以發(fā)揮效用的空間就被徹底打開(kāi)了。

       敢啃“硬骨頭”，才能構建起龐大規模平臺

       在諸多公司里，大多數是選定一、兩個(gè)領(lǐng)域切入，鮮少看到一家公司像醫渡云一樣，戰線(xiàn)拉得這么遠：開(kāi)發(fā)的“醫學(xué)數據智能平臺”（DPAP）涵蓋從基礎科研、臨床系統、醫院管理系統，再到跨院跨區的合作共享，但卻又能全盤(pán)統籌、協(xié)作有秩，而非“PPT造車(chē)”式的紙上談兵。

       在數據領(lǐng)域產(chǎn)生質(zhì)的突破，才能解密整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈。這也是產(chǎn)業(yè)鏈中最“硬“的骨頭。原因除了重視隱私保護的行業(yè)特性，使得對科技的評估、導入相對較慢之外，很多數據是屬于非結構化甚至醫生個(gè)性化的自然語(yǔ)言文本，例如醫生主觀(guān)撰寫(xiě)的病歷、巡診紀錄，而且信息散落院內各部門(mén)，也導致了數據運用之難。

       要突破這個(gè)瓶頸，第一件事就是得有一個(gè)基礎設施平臺，接著(zhù)再讓平臺上長(cháng)出各種智能模塊，并且能與醫院現有的系統對接。

       因此，醫渡云用三年半的時(shí)間專(zhuān)注開(kāi)發(fā)出一個(gè)整合性極強的醫療數據處理系統，能把原始零散的不可計算數據變成高質(zhì)量可計算可應用數據，平臺上聚集了大量知識圖譜、 300 種以上的智能處理模塊以及二十余種專(zhuān)病庫。

       這件事有多難？醫渡云首席技術(shù)官（CTO）徐濟銘舉了一個(gè)具體的例子，同一個(gè)疾病，每位醫生的寫(xiě)法可能都不同，例如“二型糖尿病”的”二”，有人寫(xiě)漢字、阿拉伯數字等，還有人會(huì )寫(xiě)糖尿病二型、或是 Type 2 Diabetes ，這還只是最簡(jiǎn)單的一種，很多拗口的疾病有更多復雜的寫(xiě)法，盡管在醫療診斷里有所謂的國際疾病分類(lèi)編碼標準（ICD），不過(guò)也才 2 萬(wàn)多種，不足以應付實(shí)際情形的發(fā)展。

       想要解決這個(gè)問(wèn)題，就必須讓機器看懂不同說(shuō)法其實(shí)都是指同一種疾病。而這個(gè)問(wèn)題還只是DPAP平臺上數不清的問(wèn)題中的一個(gè)“小”問(wèn)題，解決它都需要計算機對自然語(yǔ)言中詞語(yǔ)的結構和語(yǔ)義有深刻的理解才能做得到。

       而醫渡云開(kāi)發(fā)的基礎平臺可以把過(guò)去分散的、來(lái)自不同廠(chǎng)商的數據等，快速轉變?yōu)闃藴驶曳?CFDA 和美國食品藥物監督管理局（FDA）認可的數據。

       300個(gè)模塊功能背后的超長(cháng)戰線(xiàn)

       醫渡云的四位創(chuàng )始人不斷提及的一個(gè)理念就是：“改善人類(lèi)與疾病的關(guān)系”，但具體要如何”改善”？這個(gè)重任實(shí)際上就落到了他們的醫療大數據平臺上。

       真正制約醫療大數據發(fā)揮價(jià)值的主要瓶頸，在于數據平臺從集成到處理，再到應用這三個(gè)維度的能力。這就意味著(zhù)，僅僅將數據從不可用變?yōu)榭捎茫皇轻t渡云使命的起點(diǎn)，如何在可用數據的基礎上構建出相應的應用，同樣是至關(guān)重要的一個(gè)環(huán)節。

       如今，在數據智能驅動(dòng)下，其核心基礎“醫學(xué)數據智能平臺“已經(jīng)搭載了300多個(gè)應用模塊，貫穿整個(gè)醫療過(guò)程。

       例如在臨床輔助診療上，結構化數據按照不同的功能模塊呈現，準確反映每個(gè)患者在其整個(gè)治療周期中的病情進(jìn)展，DPAP通過(guò)對散落的數據整合，構建患者的時(shí)間軸模塊，以診療事件時(shí)間為主線(xiàn)，完成疾病數據建模；從疾病的角度來(lái)看，DPAP還能夠提供疾病數據模型。而無(wú)論是疾病數據模型，還是患者診療模型，這都是臨床科研、路徑挖掘、療效評價(jià)、輔助診斷應用的基礎。

       根據國際國內醫學(xué)標準，目前醫渡云已經(jīng)完成了對不少疾病的不同核心信息的整合和識別，構建出25個(gè)大病種、3000多個(gè)疾病的模型，而這個(gè)成果數字還在不斷擴大。

       目前，支撐醫渡云所擁有的300多個(gè)功能模塊的技術(shù)，涵蓋了近年來(lái)頗為關(guān)鍵的基礎算法和人工智能技術(shù)，涉及到醫學(xué)自然語(yǔ)言處理、醫學(xué)影像處理、醫學(xué)知識圖譜構建、醫療大數據挖掘、大規模（深度）機器學(xué)習模型及應用等，這其中有多個(gè)項目，更是目前全球學(xué)術(shù)研究發(fā)展的熱點(diǎn)所在。

       爬過(guò)15座山之后迎來(lái)質(zhì)變

       系統開(kāi)發(fā)完成后，新的挑戰就是落地。醫渡云在2017年開(kāi)始將產(chǎn)品推向商業(yè)化，現在國內排名前 150 的醫院有超過(guò)三分之二成了它的客戶(hù)。

       “究竟是怎么辦到的？”得到的答案很誠實(shí)且很誠懇，“就是慢慢做，第一家是最難的，花了 1 年 2 個(gè)月才上線(xiàn)，前 15 家幾乎沒(méi)有網(wǎng)絡(luò )效應，產(chǎn)能上不去，很痛苦，”宮如璟回憶說(shuō)。

       醫渡云在 2013 年成立時(shí)，盡管行業(yè)能接受這種大數據、AI 創(chuàng )新的理念，但部分醫院的策略仍偏保守，更大程度上是出于與商業(yè)公司進(jìn)行數據合作在數據安全性與合規性上的擔心和不安。醫渡云的數據安全技術(shù)、數據合規保障機制一步步被醫院感知，這一瓶頸才被打破。

       就這樣，醫渡云的應用產(chǎn)品一步一步吸引了許多專(zhuān)家、醫院，磁吸效應逐漸產(chǎn)生，而且“機器”看多了、學(xué)多了，系統就變得更聰明。例如中山大學(xué)附屬腫瘤醫院攜手醫渡云進(jìn)行大數據戰略合作，并在業(yè)內知名的《柳葉刀》（The Lancet）期刊上發(fā)表了與鼻咽癌相關(guān)的論文。目前雙方在鼻咽癌、結直腸癌和肺癌等方面都有科研合作。

       “在跨越了 15 家客戶(hù)后，平臺網(wǎng)絡(luò )的價(jià)值快速擴大，量變產(chǎn)生質(zhì)變”。現在醫渡云已處理醫院10幾年的數據，完全不用人工，最快兩周就可以完工上線(xiàn)。

       醫療行業(yè)是一個(gè)門(mén)檻很高的行業(yè)，再加上科技巨頭、初創(chuàng )公司全都聚集于此，競爭更加激烈，但宮如璟毫不畏懼，她的信心來(lái)源很簡(jiǎn)單也很困難，就是團隊的技術(shù)實(shí)力。

       宮如璟在英國求學(xué)期間蟬聯(lián)了五年全英數學(xué)冠軍，在華爾街投行 14 年的歷練；CEO 孫喆曾聯(lián)合創(chuàng )立北京惠旭金信，主要關(guān)注醫療行業(yè)投資，在醫療行業(yè)有豐富的投資和經(jīng)營(yíng)實(shí)踐經(jīng)驗。

       CTO 徐濟銘則是中國科學(xué)院研究生院計算機應用專(zhuān)業(yè)碩士，曾負責百度搜索服務(wù)團隊、框計算團隊等核心技術(shù)團隊，也曾獲選百度最有價(jià)值員工。首席戰略官（CSO）何直，早先曾是阿里巴巴集團產(chǎn)品總監，領(lǐng)導了天貓大數據平臺建設，在連續創(chuàng )業(yè)的歷程中，先后創(chuàng )立了專(zhuān)攻大數據挖掘的精準營(yíng)銷(xiāo)軟件及服務(wù)的杭州數云信息等四家公司。

       宮如璟笑著(zhù)說(shuō)，現任首席數據科學(xué)家彭濤，“還是當時(shí)跟今日頭條搶的，他加入的原因是他覺(jué)得我們的東西更難，有挑戰”。很多員工都是基于想要一起改變中國醫療現狀的這股熱情而加入。

       去年底，醫渡云找來(lái)了前微軟亞洲研究院資深研究經(jīng)理，專(zhuān)攻自然語(yǔ)言處理與知識工程研究的閆峻，出任首席人工智能科學(xué)家，并且延攬了美國斯坦福大學(xué)統計系教授王永雄，擔任首席數據科學(xué)顧問(wèn)，強化了這家學(xué)霸公司的陣容。

       隨著(zhù)業(yè)務(wù)快速增長(cháng)，團隊人數過(guò)去幾年都是翻倍的增長(cháng)，到了今年底預計會(huì )達到 800余人，其中研發(fā)團隊占比高達60%以上，大部分都是來(lái)自全球/國內的知名互聯(lián)網(wǎng)公司和頂尖實(shí)驗室；還有20% 的團隊是完全專(zhuān)注在醫學(xué)領(lǐng)域，因此整家公司有高達 80% 以上的人力資源都是在做醫療領(lǐng)域研發(fā)。

       跨區整合，數據智能輻射至藥物研發(fā)和醫保

       在與醫療機構的順利合作之后，醫渡云將目光放得更遠。孫喆透露，建立跨區的數據中心將是今年的工作重點(diǎn)，預計建立 10個(gè)左右省級層面的區域醫療數據中心。

       醫療數據中心會(huì )把當地的三甲醫院、二級、三級醫院的數據通通集中到這個(gè)區域的云平臺上，因為跨院數據的集中共享，幫助患者能夠建立起一個(gè)完整的患者健康檔案，患者不必帶著(zhù)病歷到處跑，醫院之間也能有效的為患者做全面的健康類(lèi)服務(wù)。

       對于藥物研發(fā)的效益，醫渡云希望推動(dòng)醫院和醫院之間的聯(lián)合。例如每一家醫院現在都有自己的新藥研發(fā)基地，當制藥企業(yè)某個(gè)新藥研發(fā)項目聯(lián)合區域的時(shí)候，承接能力會(huì )變得更強，將會(huì )加快新藥上市。“同時(shí)也可對政府提供整個(gè)公共決策的支撐”孫喆強調。

       去年，醫渡云與重慶醫科大學(xué)聯(lián)合共建了重慶醫科大學(xué)醫渡云醫學(xué)數據研究院，成為國家首個(gè)醫學(xué)數據二級學(xué)院。一同與國家食品藥品監督管理總局（CFDA）展開(kāi)了藥品不良反應的合作，基于整個(gè)重慶區域人群分析基礎之上，有效分析出該區域的藥品使用情況、具有重慶特殊性的不良反應等，這就是區域平臺的龐大效能。

       通過(guò)這樣的合作，除了了解中國藥品不良反應的發(fā)生情況，還有一個(gè)很大的意義在于拉動(dòng)制藥產(chǎn)業(yè)，以及建立一個(gè)聚集產(chǎn)管學(xué)研力量的優(yōu)質(zhì)監測機制。

       由此可見(jiàn)，醫渡云的服務(wù)已經(jīng)從最初只面向醫療機構，走到了區域平臺、輔助公共決策的層次上。

       不久前，醫渡云也與南京醫科大學(xué)簽約，作為合作伙伴承建江蘇省轉化研究院國家級新藥創(chuàng )制項目的信息平臺，致力于“讓藥品的研發(fā)必須朝品質(zhì)更好、更安全、更便宜”。

       除了臨床試驗外，新藥上市后的不良反應監管一直也是業(yè)界的難題。

       傳統模式下，這種監管依賴(lài)于醫生的主動(dòng)上報，或者企業(yè)需要調動(dòng)非常多的人力資源，在新藥上市后去醫院采集相關(guān)的信息。整個(gè)過(guò)程高度容易產(chǎn)生錯誤、疏漏。為了解決這個(gè)問(wèn)題，醫渡云承接了重慶醫科大學(xué)和CFDA 不良反應管理中心的專(zhuān)項課題，研發(fā)基于大數據和算法的智能監察系統。

       而制約醫療行業(yè)變革的另一個(gè)核心因素則是醫保的管理。只有醫保作為支付方能更加科學(xué)的去評估一個(gè)疾病的支付方式和定價(jià)，才能從根本上幫助整個(gè)醫療市場(chǎng)形成良性循環(huán)。

       近期，醫渡云即將宣布與清華大學(xué)自動(dòng)化系合作建立智慧醫療自主系統聯(lián)合研究中心，針對醫保領(lǐng)域的應用從理論和方法上進(jìn)一步深入創(chuàng )新。未來(lái)面向醫保的應用不論是核心技術(shù)或系統架構設計將會(huì )不停向上升級。

       醫渡云現在正在做的，就是幫助醫療產(chǎn)業(yè)和外部產(chǎn)業(yè)融合。近日，醫渡云與人民健康在醫療大數據領(lǐng)域推動(dòng)醫療創(chuàng )新產(chǎn)業(yè)發(fā)展、共同搭建人民健康云平臺、醫療數據質(zhì)量評價(jià)體系研究與評價(jià)標準制定等方面開(kāi)展廣泛合作，在醫療健康服務(wù)創(chuàng )新領(lǐng)域開(kāi)展積極探索，助力“健康中國”戰略實(shí)施和“國家大數據戰略”落地。這不僅牽涉到14億人的健康，如果發(fā)展得順利，還可以為全人類(lèi)做出貢獻。畢竟，互聯(lián)網(wǎng)+醫療健康已經(jīng)為中國醫療行業(yè)變革的重要舉措，醫渡云將披荊斬棘、砥礪前行。

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