近期，雷锋网医健AI掘金志邀请大数医达AI首席架构师林玥煜做客雷锋网公开课，以“AI赋能医疗提质增效”为题，对大数医达自动化病历处理思路以及智能化临床决策产品进行技术解析。

林玥煜表示：“新基建已经明确提出，将基层医院诊疗的智慧化提升一个新台阶，但多年供需关系的不对等，导致基层医疗专业医师资源缺失，疾病诊断能力严重不足。”

大数医达着重布局的一大领域是电子病历，林玥煜也在演讲中着重分享了大数医达在医学文本方面的处理经验。

医学文本被认为是一种特定语言，包含特定语法。所以，医学文本人工标注就需要专门医生、医学团队设计标注流程，提取内容计划，根据不同应用场景设计标注内容。

目前，大数医达已经有一套机制，让机器辅助标注最后几个迭代环节。整个过程中，医生只需要进行少量修改，就可以让标注质量、效率都会有指数级提升。此外，大数医达的无监督预训练模型还会根据医学常识，对医学词汇进行自我发现，提取高频词做倒排序，让医生判断含义。

围绕病历结构化处理的流程，林玥煜也分享了大数医达的技术成果。

以下为林玥煜演讲内容，医健AI掘金志做了不改变原意的编辑：

林玥煜：大家好，我是来自大数医达的林玥煜，很高兴在雷锋网的平台上跟大家分享大数医达关于医疗大数据挖掘以及医疗人工智能应用的一些看法。

当前新基建的战略里，医疗是很重要的一块，依托5G、互联网技术以及人工智能技术，医疗行业向着质变的方向发展。新基建的话题里，人工智能是其中一个很重要的亮点。

医院智慧化的核心是医疗质量、效率的提升

目前，国家已经明确要求，把基层医院的智慧化推广到一个新台阶。

从市场发展趋势来看，医院信息化系统经历了几个阶段，从90年代开始的医院电子化到无纸化，接下来，则是各个医疗系统之间互联互通集成平台的建设，让数据分享成为可能。

目前，医疗数据的基础非常好，不管是共享还是数据平台建设，都已经处于比较成熟的状态。怎样利用已有的人工智能技术，帮助患者、医生和医院管理者在新的环境下提升医疗质量，让医疗资源能够得到充分应用，是一个比较新的挑战。

大数据挖掘在医疗方面的应用，是大数医达近年来专注的一个方向，在很多环节都可以去应用人工智能技术。我们认为，在医疗过程中提升效率，把现有的医疗资源充分利用起来，是医疗智慧化的一个核心。

这几年经济发展非常好，患者对医疗质量要求越来越高。患者无论从知情权，还是对医疗资源的使用，需求增长非常快，但医疗资源的供给特别是医生和护士的供给，还没有跟上患者的需求，在这样矛盾下，患者的“获得感”反而会降低。

另一方面，随着全国各地的医院规模越来越大，设备越来越多，产生的数据也非常多，虽然规范了医疗行为。但由于医护人员数量非常紧张，在繁忙的过程中让所有记录都正确，并且在移交的时候有非常高的质量，对所有基层临床的医务人员而言是很大的负担。

因此，医院经常会产生一些文书错误，有些错误可能会导致恶劣医疗后果，而医院管理系统变得越来越庞大，全部依赖人工做文书系统、档案系统审核基本不太可能。

大部分医院无论是电子病历，还是病程首页，各种文书系统都还靠人工抽样，隐患非常严重。

从第一张图看到，医疗资源非常缺少，不是缺少医疗设备，而是高质量的诊疗能力。

东部沿海很多省市会把援建落后省市作为一个首要任务，像上海援建云南，经常会把很多医疗设备送过去。当地医护人员水平比较有限，这种情况下，一些非常好的硬件资源在当地基层被长期搁置，而当地群众对医疗需求并没有降低。

因此，我们可以利用现有大数据技术，在国内海量医疗数据中挖掘有用信息，提炼出合适的人工智能模型，封装成基层患者、医院管理者能够使用、提高医疗过程中各环节效率的产品。

我们一直强调的一点是，医院智慧化的核心就是医疗质量以及效率的提升

文章来源：《医学信息》 网址: http://www.yxxxbjb.cn/zonghexinwen/2020/0909/702.html