□首席记者 谭嘉
可为医疗机构提供辅助管理决策、服务科研决策、辅助临床诊断三大服务的HUBBLE医疗大数据辅助决策系统近日正式面世。在该系统发布会上，零氪科技首席架构师王晓哲指出，目前临床大数据分析应用存在两个问题：一是数据来源繁杂，二是临床对辅助诊断的因果推测链条要求非常严格，大数据应用常用产品设计并不适用于医学领域。
王晓哲分析说，不同于传统互联网数据，临床数据里除了普通的检验、检查、医生书写的病历外，还有基因检测、体检等多种信息。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。“但数据来源形式的多样化，使得我们无法用单一技术手段一次性解决所有问题，所以需要构造一个综合自动结构化引擎，包括人工结构化、基于模板匹配的自动结构化以及统计学习和深度学习在内的统计模型，才能达到用于临床实践的结构化系统的标准。”
其次，临床上对于辅助诊断的要求非常高，而且医学数据或者辅助诊断场景里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，在大数据里常用的，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一特殊领域的。必须从统一标准的角度入手，利用深度学习，构建一个辅助诊断模型，客观公正地给出第三方意见，最大限度地降低医生的工作量。
零氪科技首席技术官罗立刚介绍，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其中，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定制，从而提供可视化、场景化、智能化的系统解决方案给医生。医生在使用过程中的反馈，又能不断优化系统，提升系统的准确性。
