美年健康建超声大数据库，引领预防医学数字化

近日，在杭州召开的超声大数据与人工智能应用与推广大会上，大数据算法与分析国家工程试验室杭州创新中心、浙江省数理医学学会、美年健康三方在超声人工智能方向达成合作，共建超声大数据库。

预防医学AI有先天优势

据悉，作为中国最大的预防医学龙头企业，美年健康已经覆盖全国31个省市自治区、301座核心城市，布局633家体检中心（含在建）。2018年为超过3000万人次提供专业健康服务，这一数字有望在2019年突破4000万人次。

美年健康表示，公司拥有庞大的流量和数据，理应承载更多的科研和技术突破的一些责任。未来将加强相关的标准化的数据的采集、质量控制、数据分析工作，以便将数据提供给权威部门，助力建立医学影像的专业数据库。

上海交通大学附属瑞金医院教授詹维伟则一针尖血指出，“AI的‘燃料’是数据。”驱动AI落地临床，数据的可用性起着基础性的作用。

在中国，医疗AI能尚处于弱人工智能时代，即便在深度学习普遍开展的情形下，在疾病的自动风控、预警、诊断、治疗这几个核心的医疗环节上，AI的进展尤其是场景应用仍然相对有限,医学诊断的落地任重道远。除医疗AI的审评标准尚无定论，存在法律风险外，还要克服医疗专业治疗方案和非标数据结构的困扰，研发出成熟的嵌入式AI产品，需要投入大量的资金，培育跨学科专业人才等现实问题。这都使得AI工程师与医生的沟通成本过高，让大量漂亮的机器学习，拜倒在了进入临床的最后一公里上。 

业内人士指出，健康体检行业拥有先天的数据基础优势。首先由于预防体检涉及的是对疾病异常指标的提示预警，作为辅助手段，可以有效化解AI医疗的法律风险。其次，健康体检拥有更为广阔的客群和市场，对于大型连锁企业，标准化、统一化、结构化的数据词条可让AI最大化的发挥效能。最后，预防端具有强消费属性和流量支撑，让商业变现和落地具有现实条件与意义。

搭建影像云备好“燃料”

事实上，早在2015年7月，国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》支持第三方机构构建医学影像、健康档案、检验报告、电子病历等医疗信息共享服务平台。影像数据被作为临床诊断最重要的依据之一。

来自麦肯锡的数据显示,到2020年,医疗数据将急剧增长到35ZB,相当于2009年数据量的44倍,其中,医疗机构的CT、MR等影像相关科室所产生的数据增长占据了绝大部分的份额。而国家政策对医学影像要求保持15年以上。

2017年，美年健康启动了云服务信息平台项目，搭建了智能影像云平台。据了解，该平台采用先进的云技术和SAAS服务，打造美年健康专属的医疗影像中心，支持移动端、网页等端、桌面端多平台多终端的诊断服务，让专家可以随时随地阅片诊断。同时平台集成了多款人工智能辅助诊断技术为提升医疗诊断水平，减少漏诊提供了很大帮助。基于智能影像中心，美年健康在互联网+、人工智能+的赋能下持续提升服务质量。

事实上，美年健康正在联合权威的医疗机构和学术机构对相关数据进行深入研究。

2018年2月4日，美年健康宣布与国家呼吸临床研究中心、中日友好医院呼吸中心正式签署合作协议——双方就体检人群呼吸疾病的筛查、诊治、随访和队列研究等达成战略合作共识，就肺功能检测和胸部低剂量CT（LDCT）检查纳入常规体检范畴，并与国家级呼吸专科医联体内的医疗机构诊疗服务全面对接，创新性建立“体检中心-专科医联体”的“筛查-诊疗”模式。

2018年6月，北京大学医学部与美年健康合作成立北京大学医学部美年公众健康研究院（“北医美年公众健康研究院”），旨在依托数据共享和研究成果，共同打造国际顶尖的公众健康与大数据研究及实践平台。

在2018年，美年健康研究院和美年大健康多部门共同推进了王辰院士牵头，美年健康和国家呼吸系统疾病临床医学研究中心共同开展的低剂量螺旋CT肺结节早期筛查项目。

目前，公司全力推广低剂肺部CT健康筛查，利用AI技术对肺结节等多种病理影像图片的识别准确率超过90%，在人工智能系统的辅助下，医生可以清晰的看到标注影像检查中的肺部结节，精确度达到毫米级。

2019年3月，国家自然科学基金重大研究计划集成项目《面向人群健康和重大疾病的大数据集成共享平台研究及示范应用》启动，该项目由北京大学公共卫生学院牵头，美年大健康为主要参与机构之一，其他参与机构还包括国务院发展研究中心、中国医学科学院、北京协和医学院、中国疾病预防控制中心、北京理工大学等国家重要科研院所和科研机构。

国家卫健委规划与信息司信息化与大数据应用办公室主任曾指出，数据驱动型的健康医疗领域研究正在成为推动疾病防控取得实效的重要引擎，对于加速疾病防控技术突破、改善医疗供给模式、重构健康服务体系等方面将发挥巨大作用。将不同来源的优质健康医疗数据互通互联，通过安全、共赢的数据共享合作机制，打通原有的数据孤岛，最终实现健康医疗数据的开放和共享，具有重要的意义。

业内人士指出，未来的健康评价，绝不会是有病与无病那么简单，而是通过个体的生命数字化与大数据的结合，配合动态监控，预防、保健与治疗各种措施并举的健康维护，确保人体始终处于最佳健康状态。