以下为火箭军总医院信息中心主任卢敬泰在2018中国企业互联网CEO峰会的演讲实录，内容略有删减。

火箭军总医院信息中心主任 卢敬泰

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互联网+医疗

目前医院信息化发展已经20多年，随着医院业务不断拓展、规模不断扩大，信息化的支撑作用也在飞速的发展。

“互联网+医疗”，是互联网在医疗行业的新应用，“互联网+”是以互联网为载体，以信息技术为手段（包括移动通讯技术、云计算、物联网、大数据、人工智能等），与医疗行业服务融合而形成的一种新型医疗服务业态，这就是传统医疗产业与互联网紧密结合，形成的“互联网+医疗”模式。

目前这种模式下主要开展健康教育、医疗信息查询、电子健康档案、疾病风险评估、在线疾病咨询、复诊电子处方、远程会诊及远程治疗和康复等多种形式的健康医疗服务。

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医疗大数据的利用

首先，我们能看到通讯技术、云计算、物联网、大数据、移动互联和人工智能等技术应用在医疗行业，对医院信息化的发展既带来了机遇，同时也面临着巨大挑战。

应该说医院具有大数据多样性特性典型的的应用场景，医疗数据产生的类型非常繁杂。

从病人到医院就诊之后会产生大量的数据，门诊到住院的各类检查、检验、病历等，有些是结构化的，有些是非结构化的，比如CT、核磁、X片、超声、内镜、心电图以及电生理等，都会产生大量的图像和报告文本。

还有一些视频资料，比如，在内窥镜下采集视频，在脑卒中介入治疗下采集动态影像，观察心脏24小时动态心电图等。还有一类就是组织学数据，包括微生物、基因序列、组学蛋白等，这些数据量都非常大。

总之，随着医院信息系统上线数量的增加，信息系统就会产生大量的异构数据，这些数据相对独立，形成另一种形式的“信息孤岛”，为了解决这个问题我们上线了集成平台，实现了数据融合，形成术语标准化、结构化的数据库，称之为临床数据中心（CDR）。

我们数据中心建成以后之后，我们要将医院业务系统与应用流程优化相结合，把标准化的数据用于辅助医生诊断和治疗，叫集成融合利用。

从我们通过对临床和组学检测数据分析，把主业务系统、临床业务系统等产生的结构化和非结构化的数据，生成标准化临床数据库，依据CDR建立临床数据利用的数据模型，再经过人工智能(AI)深度学习，生成知识图谱，比如文献收集、临床指南、诊断路径和用药指导等，存入知识库。

这个过程循环往复为临床累积知识库，反过来辅助指导临床。

主要用于一是辅助医生诊疗，比如预测生存期、发现新疗法、治疗方案和预后方案等；二是辅助医生医学研究，比如致病基因、肠道菌群、药物代谢或靶向用药以及肿瘤驱动基因等；三是临床用药指导，比如治疗药物推荐、联合用药指导以及药物不良反应评估等。

我们有这些数据以后，基于云计算，通过数据清洗、大数据挖掘等技术，对数据进行分析利用，形成知识库，通过再学习，建立数据模型进行临床的辅助诊疗以及临床的科研，这正是医院信息化目前经历的场景。

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医疗数据挖掘技术

我们做医疗数据挖掘，分为六步。

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大数据辅助诊疗

大数据诊疗的最关键的一点，就是从这些大量的临床数据里面，把它抽取出来通过诊断模型，明确疾病诊断，同时对于癌症患者预测生存期，并发现新疗法、治疗方案和预后方案等。

我们正在研究胰腺癌的大数据，利用诊断模型，通过构建疾病知识库图谱，为门诊医生实现辅助诊疗，依据临床症状提供一些合理化诊断建议，结合医生经验得出正确的诊疗方案，数据再反馈回来，形成良性循环，使我们的数据库不断的完善，不断的再学习互联网医院项目数据安全怎么做，构成一个标准化、结构化的数据库，为未来诊疗数据的大样本库积累有价值数据。