一些發(fa)(fa)達國(guo)家在2017、2018年都將目光投向大(da)數(shu)據。法(fa)律法(fa)規(gui)層面，2012-2017年，美國(guo)、歐(ou)盟、英國(guo)、法(fa)國(guo)、日本、澳大(da)利(li)亞等主要發(fa)(fa)達國(guo)家和地區相繼出(chu)(chu)臺了(le)一些大(da)數(shu)據發(fa)(fa)展規(gui)劃(hua)，其中美國(guo)出(chu)(chu)臺的規(gui)劃(hua)最為密集。

　　與此同時，中國(guo)(guo)持續關注大(da)數(shu)(shu)據的(de)發(fa)展。國(guo)(guo)家(jia)網信辦(ban)發(fa)布《數(shu)(shu)字(zi)(zi)中國(guo)(guo)建(jian)設(she)發(fa)展報(bao)告（2017年）》報(bao)告顯示，2017年我國(guo)(guo)數(shu)(shu)字(zi)(zi)經(jing)濟(ji)總量(liang)達(da)到(dao)27.2萬億元，對GDP的(de)貢獻為55%。中國(guo)(guo)數(shu)(shu)字(zi)(zi)經(jing)濟(ji)規模位(wei)居(ju)全球(qiu)(qiu)第二，數(shu)(shu)字(zi)(zi)經(jing)濟(ji)成為新(xin)時代國(guo)(guo)家(jia)信息(xi)化的(de)新(xin)戰略；驅動引(yin)領經(jing)濟(ji)高質量(liang)發(fa)展的(de)新(xin)動力。中國(guo)(guo)因此也躋身于(yu)全球(qiu)(qiu)6大(da)數(shu)(shu)字(zi)(zi)經(jing)濟(ji)創(chuang)新(xin)中心之列。

　　作為人(ren)工智能醫療(liao)的(de)根基(ji)——大(da)數據，在(zai)發揮驅動作用的(de)同時，也面臨著(zhu)標準化、規(gui)范(fan)化的(de)要求與(yu)考驗。集中體(ti)現(xian)在(zai)，龐大(da)醫療(liao)數據數量背后(hou)實際的(de)“信(xin)息孤島”問題。以(yi)及缺乏標準化、規(gui)范(fan)化的(de)數據管理“信(xin)息垃(la)圾”問題。

　　通過對(dui)健康醫療大數據歷年政策解讀，不難得(de)出了一條循序(xu)漸進、逐步深(shen)入的基本(ben)脈絡(luo)。

　　國家衛(wei)生(sheng)健康(kang)委(wei)統計信(xin)息中(zhong)心(xin)副主任周恭(gong)偉向記者表(biao)示，2014年(nian)(nian)(nian)(nian)(nian)(nian)是“大(da)(da)數(shu)據(ju)”誕生(sheng)之(zhi)(zhi)年(nian)(nian)(nian)(nian)(nian)(nian)；2015年(nian)(nian)(nian)(nian)(nian)(nian)是大(da)(da)數(shu)據(ju)頂層(ceng)設(she)計之(zhi)(zhi)年(nian)(nian)(nian)(nian)(nian)(nian)；2016年(nian)(nian)(nian)(nian)(nian)(nian)是政策細化(hua)之(zhi)(zhi)年(nian)(nian)(nian)(nian)(nian)(nian)；2017年(nian)(nian)(nian)(nian)(nian)(nian)是大(da)(da)數(shu)據(ju)的(de)產業(ye)孵(fu)化(hua)之(zhi)(zhi)年(nian)(nian)(nian)(nian)(nian)(nian)。2018年(nian)(nian)(nian)(nian)(nian)(nian)則成為(wei)大(da)(da)數(shu)據(ju)的(de)標(biao)準(zhun)化(hua)之(zhi)(zhi)年(nian)(nian)(nian)(nian)(nian)(nian)。因為(wei)在這一年(nian)(nian)(nian)(nian)(nian)(nian)，中(zhong)國電子技術(shu)標(biao)準(zhun)化(hua)研究院與全國信(xin)息技術(shu)標(biao)準(zhun)化(hua)技術(shu)委(wei)員會大(da)(da)數(shu)據(ju)標(biao)準(zhun)工作組聯合(he)發(fa)布了《大(da)(da)數(shu)據(ju)標(biao)準(zhun)化(hua)白皮書》。

　　中國醫療數據量(liang)大(da)，可開采空間(jian)廣闊。但針對不同病(bing)種的(de)數據量(liang)和質(zhi)量(liang)參(can)差不齊，有些病(bing)種的(de)訓練數據缺乏、行業規范“真空”等問題(ti)。如何(he)從(cong)“量(liang)”、“質(zhi)”雙向突破助力醫療人工智能成為關鍵。

　　標準化之需

　　數(shu)據(ju)質量方面，因AI數(shu)據(ju)處(chu)理中(zhong)標注(zhu)的(de)(de)準確性(xing)關乎結(jie)果準確性(xing)，藥物研發中(zhong)的(de)(de)數(shu)據(ju)質量對于研發效率的(de)(de)提升至關重要。而實際應用層面，近年來還是需要大量醫生(sheng)去標注(zhu)，實際操作存(cun)在一定局(ju)限(xian)性(xing)。促進行業發展的(de)(de)核(he)心(xin)仍是標注(zhu)規范的(de)(de)落地。

　　對比仍處在發(fa)展初(chu)期的醫療AI，大(da)數據賽道已經(jing)顯得擁擠(ji)。但盡管已經(jing)進入(ru)“深(shen)水區”，大(da)數據領域的“雷區”也并不少(shao)見。

　　廣(guang)東(dong)省醫(yi)(yi)院協會(hui)信息(xi)化(hua)專業(ye)委(wei)員(yuan)會(hui)常務副主委(wei)潘曉雷表示：“我(wo)在醫(yi)(yi)院從(cong)(cong)事信息(xi)化(hua)工作18年，雖然數據(ju)的獲(huo)得沒有問題(ti)，但是(shi)最后我(wo)們發(fa)現數據(ju)質量不高，尤其以后在人工智能上(shang)面再(zai)來(lai)做的話，沒有高質量的數據(ju)，甚(shen)至被醫(yi)(yi)生認可的數據(ju)，這個數據(ju)就是(shi)垃圾(ji)。”想(xiang)要大數據(ju)賦(fu)能AI醫(yi)(yi)療取得長期(qi)發(fa)展，應該(gai)從(cong)(cong)醫(yi)(yi)療的迫(po)切需求出(chu)發(fa)，而非商(shang)業(ye)模式。

　　“數據(ju)大并(bing)不代表(biao)數據(ju)好(hao)。數據(ju)需要(yao)的是規(gui)(gui)范、標(biao)準和標(biao)注(zhu)。光拿(na)進來(lai)數據(ju)，如果沒有好(hao)的標(biao)注(zhu)也很(hen)難形成(cheng)很(hen)好(hao)的產(chan)品。”上海長征醫院(yuan)教授劉士遠對(dui)21世紀(ji)經濟(ji)報道記者表(biao)示。對(dui)數據(ju)的規(gui)(gui)范化處理成(cheng)為AI醫療基石重要(yao)的一部(bu)分。