公卫系统与临床数据割裂，亟需建立双向反馈机制
新冠肺炎疫情暴发 ， 暴露了卫生体系、疾控领域的一些短板 ， 激发了一些新的应用和需求 。 疫情发生后 ， 一些医疗机构借助互联网、大数据、人工智能等新技术 ， 开展疫情监测分析、病毒溯源、患者追踪、社区管理等方面工作 ， 提高抗疫的效率 ， 助力新冠疫情防控 。
人工智能在抗疫中运用情况如何？澎湃新闻采访了广东支援洪湖医疗队信息化工作负责人弓孟春、中日友好医院信息部主任张铁山、森亿智能CEO张少典， 从疫情一线、医疗机构、市场应用等角度开讨论并提出建议 。
【公卫系统与临床数据割裂，亟需建立双向反馈机制】澎湃新闻：疫情期间 ， 人工智能、大数据在提升医疗诊断效率、疫情防控和监测方面 ， 实际运用情况如何？
弓孟春： 在不同类型的城市可能略有区别 。 以我们所支援的洪湖为例 ， 医疗信息化基础设施建设相对薄弱 ， 很多医院甚至没有影像数据系统（PACS） ， 地方医疗信息化处在一个比较低的水平 ， 甚至有一家医院在疫情早期因为紧急改建而未能部署医院信息系统（HIS） 。 缺乏基础信息化条件支撑的情况下 ， 医疗人工智能的应用无从谈起 。
大家谈得比较多的CT（电子计算机断层扫描）影像智能判读,在洪湖这一类型中小城市应用较少 。 实际工作中 ， 我们面临的问题更多是高危人群的追踪是否到位、基础医疗设备够不够、筛查能不能有效组织、报告结果能否快速反馈给各方、临床数据能否与其他数据有效结合等问题 。 这些问题都是人工智能技术发力的前一步 ， 即医疗信息化的基础工作：底层数据抓取和汇集 ， 并没有到数据互联互通这一步 。 这应该是中国大部分地县级城市的情况 。
但是对大型城市和医院来说 ， 特别是有条件的医院 ， 影像判读应用是有空间的 。 比如雷神山医院 。 虽然临床资源紧缺 ， 但是CT、PACS软件等基础设施部署充分 ， AI运用的基础条件是有的 ， 应用场景更强一些 。 一些技术手段譬如AI辅助影像学诊断等有施展的场景和效应 。
疫情防控和监测方面： 我们在洪湖搭建了一个数据平台 ， 监测洪湖全市人口每日症状上报 ， 这个平台实现了95%以上覆盖率 ， 完成了对疫情期间现住人口健康症状的全面及时监测 。
数据监测主要有两面的应用：第一 ， 降低新发感染率 。 这主要依赖一个全面覆盖现住人口的症状筛查系统 。 居民自我上报的症状、体温、心理情况及位置信息等 ， 对疫情防控相关的政策决策提供了重要的指导 。 对上报的异常情况进行及时的跟踪回访 ， 形成了闭环管理 。 第二 ， 降低病死率 。 通过人工智能辅助临床决策 ， 运用数据分析预测死亡风险高的患者 ， 并将其优先转移到医疗设备条件好的医院 ， 给予临床观察和更密集的检测等 。 这两方面其实都是疫情期间更为重要的人工智能应用方向 。
澎湃新闻：疫情加速了市场对AI医疗的需求 ， 实际应用点在哪里？
张铁山： 首先要认识 ， 医疗信息化和AI医疗不同 ， 两者是不同度的把握 。 信息化能够提升组织协同效能 。 AI应用主要在为医护赋能 ， 提高医护生产力 ， 这项需求一直存在 。 过去这些年 ， 我国在基础设施方面做了充分的布局 ， 做广泛的数据集成 ， 只是过去没有一个特殊的应用场景 。
疫情是一个触发点 ， 将这项需求挤压出来 ， 所以能快速形成一些东西 。 目前应急领域需求暴发就是如此 。 但是进一步赋能有一个基本条件 ， 就是需要体量非常大 ， 如突发传染病筛查 。 这次新冠病毒在武汉集中暴发 ， 数量大 ， 触发了信息化需求的点 。
总结下来 ， 未来有4个层面的需求 。 辅助决策、预警提示、流程引导和筛选、诊断级别 。 要达到诊断级别这个层面非常困难 ， 计算机再厉害 ， 到目前为止 ， 也不可能脱离人独立使用 。 对医院来说 ， 预警提示和流程筛选是比较突出的需求 。 预警提示不仅是针对新冠肺炎 ， 医疗机构日常也有许多这方面的需求 。
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