用医疗大数据助力医学研究和临床实践

用人工智能为人类看病的科幻场景正在变为现实。

昨天，2020年度浙江省科学技术奖揭晓，由之江实验室、浙江大学等单位完成的“多中心临床数据深度利用共性技术研发及应用推广”获浙江省科技进步一等奖。

“利用人工智能、大数据等技术，我们从‘沉睡’在不同医疗机构的海量医疗数据中，打捞出有用信息，实现对疾病的早期筛查，为医学研究和临床实践提供支撑。”该成果研发团队负责人、之江实验室网络健康大数据研究中心主任李劲松教授说。

大数据首先要“大”。平台数据来源的“多中心”模式，具有“数据不出院，算法多跑路”的特点，不仅确保了病例的数量级和多样性，有效提升人工智能的学习和诊断能力，还可以联合多家医院开展协同研究。

医疗数据内容敏感，如何做到既能保证数据的高隐私需求，又能兼顾大数据共享的效率呢?

李劲松团队研发的同态加密智能计算技术，把数据加密安全性提高到现有方法的1024倍，并首次将同态加密解密速度降低到秒级。

“使用数据非常方便，但破解要花1000年时间。”李劲松教授笑称。

实现数据深度利用，该成果还有一个“撒手锏”——超大规模电子病历知识图谱智能推演技术。

这项技术将关系复杂的患者电子病历数据和多领域临床知识深度融合，包含479万个医疗术语、3531万个医学关系，可有效利用隐藏的、未被重视的医学信息，为医生提供更全面的临床信息支持，辅助做出准确的临床决策。

2007年至2019年间，知识图谱对某三甲医院非肾病科就诊数据进行分析、推演，发现7万余名慢性肾病风险患者，并从中筛查出一批符合慢性肾病确诊标准的病例。最终确诊准确率高达80.7%。

“知识图谱可将慢性肾病风险预期提前1至2年。”李劲松教授说，这对医生识别患者，及时调整治疗方案有很大帮助。

眼下，李劲松团队正在全力研发“基层全科医生智能辅助平台”，帮助基层全科医生提升疾病诊治能力水平，更好地服务老百姓。团队骨干成员、浙江大学特聘副研究员田雨博士说，这是一项非常有意义的工作。

截至目前，该项目已与省内多家大型三甲医院实现数据互联，并对1700余万份电子病历进行数据化和知识化，形成了国内规模领先的医学知识图谱。

接下来，该成果将进一步扩大应用范围，拓展适用病种，并为新药研发提供服务。

李劲松教授把此次获奖归功于团队百余名成员的共同努力和之江实验室灵活的引才聚才机制、创新的科研成果转化模式。

“早在项目研发阶段，我们就获得了5000万元外部投资。”李劲松教授说，民间资本早期介入科研成果转化，对项目有很大推动作用。