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近日，深圳健康大数据创新与应用国际竞赛总决赛暨颁奖典礼在深圳国际电信领导人峰会上举行。以“数据驱动、智能医疗”为主题的竞赛向全世界开放。它的目标是使用创新技术和健康大数据的应用来预测主要心血管疾病，并为生物医学和健康行业交叉创新服务。这已成为今年深圳国际BT领导人峰会的一大亮点。
作为首届中国心血管健康大数据竞赛，深圳医疗健康大数据创新与应用国际竞赛组委会使用了大量真实、完整、高质量的医院数据，征集了清华大学、北京大学、中国科学院、香港中文大学、牛津大学、加州大学、广东省人民医院等国内外200余所顶尖大学、研究机构和企业的技术团队。最终，经过两个月的筛选、组委会的打分统计、专家组的全面观察和多角度评价，14支队伍最终胜出。其中，青北中学和东南大学的冠心病智能预警团队分别获得竞赛标准组和创新应用组的桂冠。
挖掘最可靠的健康大数据
本次竞赛的主办方之一中国科学院深圳先进技术研究所(以下简称“先进研究所”)与深圳国家高新技术产业创新中心、深圳医疗信息中心、国家超级计算深圳中心合作，以超级计算中心远程虚拟机的形式，在安全可控的环境下为参赛团队提供访问许可，确保数据安全。为参与团队提供了一个具有开发和研究意义的数据平台——40多万人的临床电子病历数据、160万张医院医学影像数据和连续监测CCU患者的生理波形数据。
“在实际的数据挖掘和研究中，获取医学数据是最困难的。更难获得大容量、真实性、可靠性和安全脱敏的数据。”华北科技联合会成员、中国科技大学软件学院成员张鹏表示，“可靠的基础数据是建立精确、安全、可靠的中国健康大数据系统平台的唯一途径，也是本次竞赛的特点和意义所在”。
“从大数据研究的角度来看，中国具有人口和人口样本的优势，这是医学大数据研究的内在优势所无法比拟的。”中国科学院深圳先进技术研究所竞赛程序委员会主席、研究员叶莉表示:“大数据在心血管疾病研究中的应用将对科学研究和产业发展起到积极的推动作用。”
据报道，在政府的监督下，这种竞争是第一次尝试有效地向大学、研究机构和企业提供访问许可，以便在医院中开发和应用大量医疗信息。此外，所有的数据都已经脱敏，玩家只能远程操作而不能下载，从而实现了对数据安全的控制。
“我们花了一年半多的时间来连接和整合来自不同医院和不同系统的分散医疗数据，最后整理出参赛者可以直接挖掘的数据。”中国科学院深圳先进技术研究所研究员蔡云鹏表示，他们与竞赛组织者合作，为深圳60多家公立医院和600家社区卫生服务中心开展了数据脱敏、可用性调查、数据清理、相关性和质量控制等前期工作，包括8年多来覆盖1800万人的电子病历数据和深圳南山区100多万心脏彩色多普勒图像数据，确保了竞赛数据挖掘、分析和建模的顺利开展。
促进心血管疾病研究的早期预警
心血管疾病是危害人类健康的一系列重大疾病，每年死亡人数占全球总数的29%。中国有2.9亿心血管疾病患者，每5例死亡中就有2例死于心血管疾病。因此，本次竞赛旨在通过挖掘心血管疾病的发生发展和高危因素，开展心血管疾病的早期防控和分级干预，构建一个整合医院电子病历、医学影像和生理波形数据的医疗卫生大数据系统。
其中，东南大学冠心病智能预警团队依托“东南大学-联想”可穿戴智能监测联合实验室，获得“重症监护病房多导联生命体征数据高精度特征连续扫描技术”项目创新应用组一等奖。东南大学教授刘成渝带领团队利用人工智能技术建立了冠心病早期预警模型。对来自不同重症监护病房的148例心肌梗死患者生命体征数据的分析表明，该模型对心肌梗死检测的准确率超过90%。
“动态连续多通道生命体征数据的准确处理是一项重大的临床挑战，医生需要100%准确可靠的参数。我们希望为他们提供可靠、可信和可用的信号指示器。”刘成渝说。
目前，各大医院和生物医学相关行业拥有大量心血管疾病患者的数据和影像病历，但缺乏对数据的有效利用。“随着大数据和人工智能的不断发展，我们有了更好的手段和理论来对心血管疾病进行更深入和深入的研究。”解放军总医院心血管内科主任医师卢表示，本次比赛提供了大量的临床数据，可以保证运动员从不同的专业角度和需求方向进行挖掘，同时也搭建了交流合作的平台，在一定程度上促进了心血管疾病研究、大数据和人工智能产业的发展和融合。
在日常应用研究中，“东南大学-联想”可穿戴智能监护联合实验室还开发了世界上首个12导联可穿戴智能心电图仪。通过穿戴式电极、传感器和柔性印刷电路板，智能心电服可以与云数据库连接，穿戴者的心电波形可以实时上传到云数据库，智能判断“心-睡-情”等信息。“心脏病患者猝死前八小时是发现和治疗的黄金时间，但事实上患者猝死前两三天心电图波形已经发生了变化。通过24小时在线监测和智能诊断，我们可以为患者提供早期预警。”刘成渝说。
对人类健康产业的深刻影响
竞赛期间，还成立了“全国和地方卫生大数据智能分析技术联合工程研究中心”。该中心致力于医疗保健大数据方向的尖端科学研究和转化，并将推动大数据平台架构技术、生物计算和医学人工智能技术、精密医学和区域公共卫生应用的发展。
中国科学院深圳高级技术研究所所长范剑平说，生命与健康是被公认为世界上最具潜力的下一代主导产业。所有国家都在大举投资，以抢占竞争的制高点。在这种背景下，社会各界对快速增长的海量生命健康数据带来的知识突破和应用价值寄予厚望——医疗卫生大数据这一新领域应运而生并得到了快速发展。
作为回应，高级研究所开展并推动了关于生命与健康和信息技术这两项主要技术的创新和整合的研究。其中，健康信息是最早的重要研究领域之一。2008年，高级研究所被批准成立中国科学院健康信息学重点实验室，形成近300人的多学科研究团队。与此同时，12年来，他们一直在推动国家低成本卫生项目“海韵工程”的实施。相关技术和产品直接服务于全国8000多万人。他们在乡镇医院和社区卫生站等基层医疗机构建立了大量的电子健康档案和健康档案。
开展医学健康、大数据和人工智能的跨学科应用研究的最终目标是促进智能医学。中国工程院院士、国家心血管疾病中心主任、中国医学科学院阜外医院院长胡盛寿说:“数据、计算能力和算法是智能医学的‘三驾马车’。其中，完整真实的数据是智能医疗的核心。计算能力——计算机硬件和技术是智能医疗的基础；该算法仍在发展，不可预测。中国在这三个领域还有很长的路要走。”
中国生物医学工程学会秘书长池辉也认为，中国医学大数据的发展仍处于起步阶段。“使用大数据应该是为了解决传统处理方法和途径无法发现或解决的问题，也就是说，通过研究一些真实有效的数据，发现一些仍未被认可的事物或规律，并取得一些新的进展。”她说:“重要的是要注意，‘大数据’并不意味着‘大数据’。许多组织会认为他们有许多“数据”，但事实上，许多数据可能是无效的或不标准的。数据的质量不够好，无法据此进行比较和判断。”她以流行的人工智能为例:人工智能需要研究，而目前研究的“教材”来自数据。如果数据本身不准确，就意味着教材不准确，你所学的自然不准确。
《健康中国2030规划纲要》将医疗大数据的应用和发展纳入国家战略，指出要推进医疗大数据的应用，以医疗为核心，推进产业深度融合，优化现有医疗产业结构。中国科学院院士、中国科学院生物物理研究所研究员陈润生表示，大数据和人工智能技术在生物医学信息领域的应用，可以有效解决目前生命科学和临床医学面临的诸多难题。“这种结合和应用将在不久的将来对健康理念、健康政策、健康保险体系和药物评估产生深远的影响，甚至对人类健康的发展产生深远的影响。”陈润生说。(余健，《经济日报》和中国经济网记者)
