HUBBLE医疗大数据辅助决策系统重磅发布

　　我国的医疗大数据存在着病例量大、数据非结构化，行业内无统一标准、随访困难等问题导致了在医疗领域的应用很不充分，目前只有少量的数据能够应用于临床研究。零氪科技通过随机走访超过300家医院，真切感受到我国医院管理层希望有数据帮助提供管理决策，专家学者在进行科研探索时希望能够通过数据来提供支持和驱动，而临床医生在为患者制订诊疗规范、诊疗意见时，更渴望有数据的指导，增强他们的信心。

　　2017年4月26日，在“共享?互联?筑造健康医疗大数据共同体——医疗大数据开发及应用大会”上，零氪科技CTO罗立刚先生，天津市肿瘤医院王平院长，安阳市肿瘤医院徐瑞平院长共同发布了HUBBLE医疗大数据辅助决策系统。

　　HUBBLE医疗大数据辅助决策系统会提供三大核心服务，辅助管理决策、服务科研决策、辅助临床诊断。罗立刚先生表示，HUBBLE医疗大数据辅助决策系统的核心运营机制基于海量的医疗大数据，同时将各学科专家的经验囊括到系统中，技术人员应用先进的IT技术、深度学习算法等针对肿瘤领域进行专业的定制，从而提供可视化、场景化、智能化的系统解决方案提供给医生。而且医生在使用过程中的反馈，又能够不断的优化系统，提升系统的准确性。

　　在26日下午进行的HUBBLE医疗大数据辅助决策系统新闻发布会上，LinkDoc首席技术官罗立刚、首席架构师王晓哲以及产品总监常涛对HUBBLE系统进行了详细介绍。

HUBBLE医疗大数据辅助决策系统新闻发布会

　　罗立刚提到，LinkDoc过去两年一直关注医院，并为医院提供真实的肿瘤数据库。这个数据库包含了LinkDoc两大核心的服务，一个是对病历数据进行结构化。在这方面，我们有自己核心的技术，知识产权，比如我们高效的人工结构化的DRESS引擎，它的结构化的效率是传统的ETC结构化系统效率的七倍。另一方面，目前，患者病历记录的都只是一个诊断和治疗的经过，而缺少疗效的反馈。所以，LinkDoc的真实肿瘤数据库提供的第二个服务就是为医院提供电话随访服务，帮助管理出院后的患者。基于这两大核心服务，LinkDoc就能把院后患者的康复数据与其临床数据整个拼接起来，这就变成很有价值的结构化的数据。

　　LinkDoc首席架构师王晓哲指出，目前临床大数据存在两个问题：

　　一是数据来源非常繁杂，不同于传统的互联网数据，在临床数据里面除了普通的检验、检查，医生书写的病历以外，还有很多，比如基因检测、体检健康信息等等，这些信息要汇总在一起，以一种可分析的形式组合才能发挥价值。但由于数据来源形式的多样化，使得我们无法用单一的技术手段一次性解决所有问题，所以必然导致了包括人工结构化、基于模板匹配的自动结构化，以及包括统计学习和深度学习在内的统计模型——这种基于学习的方法，综合构造一个综合自动结构化引擎，才能达到我们用于临床实践的结构化系统的标准。

　　二是在临床上，对于辅助诊断的要求非常高，而且医学数据或者说辅助诊断场景里面对于结论的可推测性——因果推测链条要求非常严格。在这个场景下，一般在大数据里面常用的，基于相关性结论的应用和产品设计是完全不适用于医学这个特殊领域的，所以我们设计之初就要考虑到特殊性。因此必须要从统一标准的角度入手，利用深度学习，构建这样一个辅助诊断的模型，最大限度的降低医生的工作量，同时又可以尽可能的以客观公正的角度帮助医生提出一个第三方的意见。这样可以避免由于医生的长期工作产生的疲劳或者是经验的缺乏，造成误诊、漏诊的情况。

　　LinkDoc产品总监常涛表示，LinkDoc作为一个医疗大数据公司，主要为客户提供数据结构化的服务和数据应用层的服务。

　　在数据结构化上，LinkDoc为医院提供数据结构化的全套服务。经过三代更迭，目前我们的数据结构化服务系统对整本病历录入是分钟级的，从最早的两个小时，到后来的20分钟，到现在的基本上是秒级入库。

　　在应用层面上，我们为医院提供的就是今天发布的HUBBLE辅助决策平台，这个平台是基于我们结构化数据，进行的相应的服务的加工。可以为院长、科室主任等管理者辅助管理决策提供数据分析，可以察看相应的医疗质量相关的分析结果以及运营效率相关的分析结果。

　　在临床科研方面，传统的医生做科研是去病历库里拿病历，用Excel表自己去整理录入，再把它们导入到统计软件里，做去出相应的统计图表。现在，通过HUBBLE可以直接把我们结构化好的数据导入创建的科研课题中，基于这个课题使用者的研究组和对照组的设定，通过点选选定变量计算方式。在统计分析的阶段也不需要研究者在统计软件里进行很复杂的操作，只是通过产品工具的点选就可以实现他们经常用到的描述性统计，HUBBLE系统帮助医生非常高效的提升了整个数据的处理过程。

　　此外，我们也正在跟一些合作伙伴探索辅助诊疗和影像诊断，未来我们希望这两个方向的产出都可以落地在临床的实际应用中，帮助医生去减少误诊、漏诊，降低医生的超负荷工作强度，我们希望通过大数据的技术手段，通过优质完善的产品服务，有效的帮助他们在工作中提升效率，能够让他们有更多的时间去更精准地为患者提供服务。

　　无论人工智能技术有多发达，医者的专业储备以及临床经验，都是智能科技发展的根本；同时，医患之间真实的情感的交流和沟通，也是任何技术发展都无法替代的。LinkDoc希望希望通过大数据、人工智能等技术的更新可以帮助更多的医生，普惠更多患者！

　　HUBBLE系统的三大核心服务：

　　一、辅助管理决策，HUBBLE通过院长面板、业务报表，为合作医院和科室智能化“诊断”医院质量管理中可能存在问题，通过患者分析、医疗质量分析、运营效率分析等六大模块可视化的展现出来，为医院管理决策提供数据依据；

　　二、科研课题管理，HUBBLE科研工具全面贴合临床学术科研设计，内置有医学统计师思维的方法及工具，能够便捷的基于结构化好的数据进行科研课题设计、研究人群设定、变量设置、统计出图；其中还内置了比如描述性统计、组间比较、生存分析等常用服务。

　　三、辅助诊疗及影像智能诊断，LinkDoc希望基于海量的临床病历数据和影像数据，结合医学专家精准的样本标注数据，通过人工智能技术，让机器有效学习专家知识，输出智能化辅诊及影像诊断服务，能够为基层医生发现和确诊疾病、提升诊疗效率提供帮助。

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