飞算科技受邀参加第五届医疗大数据学术交流活动

随着大数据和人工智能技术的飞速发展，医疗行业正迎来一场前所未有的变革。第五届“医疗大数据学术交流及Datathon活动”于2024年11月14日至17日在北京举行。大会由中国人民解放军总医院主办，旨在引进国外先进理念和模式，推动医疗大数据和人工智能领域的“理-工-医-信”跨学科合作。

来自中国人民解放军总医院、北京协和医院、国家卫健委卫生发展研究中心、浙江大学医学院附属邵逸夫医院、北京大学、清华大学、中科院自动化研究所、北京航空航天大学、华为、飞算科技、智谱华章等机构的临床医学专家、数据科学家、工程师和信息技术专家、计算生物学家、高校科研人员等多方力量参加了活动，为医疗行业的创新发展提供强大的智力支持和技术支持。

作为新一代数字化技术服务专家，飞算科技受邀参会。飞算科技首席科学家陈定玮深入阐述了“如何利用大数据、AI与服务赋能智慧医疗的智能化升级“，展示了数据治理在提升数据处理效率、确保数据质量、实现数据溯源等方面的独特价值。

AI医疗应用价值显现 五大趋势成主流

自国务院推出《新一代人工智能发展规划》以来，智慧医疗被明确确立为人工智能发展的重点领域之一，这对推动AI技术在医疗领域的广泛应用具有深远的意义。随后，一系列相关政策法规如《关于深化“互联网+医疗健康”发展的意见》、《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》以及《关于推动公立医院高质量发展的意见》等相继出台，这些政策不仅强化了智慧医疗的重要地位，更为构建一个更加智能、高效和安全的医疗健康服务体系奠定了坚实的基础。

在当前智慧医疗的快速发展中，AI技术正以前所未有的广度与深度融入医疗体系的各个环节。

从辅助诊断与决策来看，AI通过深度学习技术，已经能够高效分析医疗影像，识别病变特征，并与临床信息结合，为医生提供精准的诊断建议和治疗方案，特别是在复杂病例和罕见病的诊断上，展现出了极高的准确性和价值。

同时，远程医疗的普及也极大地受益于AI技术，不仅使得患者能够跨越地域限制，通过视频咨询、远程监测和治疗指导等方式便捷地获取医疗服务，还有效缓解了医疗资源分配不均的问题。

在精准医疗个性化方面，AI通过分析患者的基因、生活习惯及病史等多维度数据，为患者量身定制治疗方案，提升了治疗效果。

健康管理智能化则是AI技术的又一重要落地场景，通过穿戴设备和移动应用收集用户的生理指标和行为习惯数据，AI能够为用户提供个性化的健康管理建议，并实时监测健康状况，预警潜在风险。

此外，AI还在公共卫生监测优化、全天候患者服务、智能医疗机器人、疾病预测及风险分析、药物研发、医学研究论文以及医疗专病库或知识库建立等方面发挥着重要作用，为医疗行业的数字化转型和智能化升级提供了强大的技术支持。

在AI技术蓬勃发展的当下，医疗数据的重要性愈发凸显。活动中，飞算科技首席科学家陈定玮表示，“大数据在AI医疗中扮演着核心角色，支持了从辅助诊断、远程医疗、精准医疗个性化、健康管理智能化到公共卫生监测优化的全方位发展，为AI提供了深度学习和决策制定的关键信息基础。”

"数据治理+专属AI" 成打造医疗数据资产核心关键

医疗数据治理不仅是大数据技术应用的根基，更是推动AI技术落地的核心要素。可以说数据治理是一个系统性的过程，涉及整合、清洗和转换来自不同源头且结构各异的数据，以确保这些数据的一致性、准确性和可用性，从而消除数据间的差异与不一致性，显著提升数据的质量和可分析性。

然而，当前医疗领域在数据治理过程中所面临的“数据孤岛现象”、“数据质量问题”、“数据血缘关系难以追溯”、“数据安全风险”等问题，已成为制约智慧医疗进一步发展的首要障碍。

提及医疗专属AI打造时，陈定玮表示，医疗专属大模型可以使数据转化为智慧的链路更聚焦、更高效。在整个过程中，医疗知识积累越厚重，决策的精准度就越高，形成一个带有循环反馈机制的良性闭环。陈定玮表示，在打造医疗专属大模型的过程中，应该坚持以下16字原则，“数据为先、以人为本、持续收益、安全合规”。

针对“如何解决数据治理中面临的各项问题”及”如何打造医疗专属AI“，陈定玮带着答案与现场参会人员进行了深度分享。

飞算SoData数据机器人 用人工智能技术助力医疗大数据应用

会上，陈定玮为大家介绍了飞算科技的SoData数据机器人，作为一站式数据治理系统，SoData数据机器人实现了“实时、轻量、多源、异构”的一站式数据开发治理，在为医疗机构数据处理提供高性能、安全可靠、批流一体的数据融合和管理服务的同时，快速满足不同的数据治理场景，从而帮助医疗机构大幅提升数据处理效率和数据质量，快速实现AI应用。

从功能上来看，SoData数据机器人支持多数据源接入、数据清洗治理及实现可视化与交互。从功能实现上来看，有以下六大优势：

任务灵活调度：除配置时间调度和不同工作流之间关系依赖外，还提供组件结果依赖判断DAG图走向，可跳过后续全部组件或者当前组件；

提供基于SPARK引擎计算分析：高效快速的SparkSQL引擎进行数据分析计算，还可实现内存表共享无需重复加载；

物联网设备接入：支持MQTT直连（适用于轻量级的异步通信）、WebSocket （适用于设备端和服务端进行双向数据传输的场景）、TCP透传（适用于可靠性高的场景）；

可视化开发易上手:可视化的流程编辑及任务调度功能，简化数据开发过程，同时支持多人协作；

支持异构数据关联分析:通过Spark加载同步类型库表进行计算分析，支持覆盖或者追加方式落盘目标表；

虚拟字段实现数据标化:通过设置SparkSQL虚拟字段加载同步类型库表进行计算分析，支持覆盖或者追加方式落盘目标表。

不难看出，相比传统的数据开发治理，SoData数据机器人真正实现了轻投入、低门槛、易开发、高效率。

会上，陈定玮为大家详细的介绍了SoData数据机器人的一个具体实施案例。针对一家大型医院的“产-学-研-医”联合创新需求，对方希望通过建立一流的AI医疗器械真实世界数据应用中心，构建骨科、中医和监护三类AI医疗器械的数据研究生态和临床评价体系，以促进国产AI医疗器械创新、转化和产业转型升级。

在引入SoData数据机器人后，第一阶段即取得了显著的成果。具体来说，成功实施了3个数据治理项目，处理了单个数据表中最大约2.39亿条记录，并建立了5个主题数据库。与传统Hive相比，数据处理效率提升了72%。此外，与传统治理平台相比，至少减少了3台集群节点的需求，硬件成本节约了66%。

更重要的是，SoData数据机器人配备了血缘关系组件，实现了数据溯源功能，确保了数据的可追踪性和透明度。同时，还引入了数据校验和质量管理模块，严格控制数据治理过程中的数据质量，从而保证了数据的准确性和可靠性。这些成果不仅彰显了SoData数据机器人在数据处理与治理方面的卓越能力，也为该“产-学-研-医”联合创新项目奠定了坚实的基础。

据悉，飞算科技作为新一代数字化技术服务专家已获国家高新技术企业、国家鼓励的软件企业等资质，及信创领军企业、中国数字化突破实践奖等重量级奖项,拥有近200项技术专利及知识产权。除了SoData数据机器人以外，飞算科技还推出了“SoFlu-JavaAI开发助手“、”AI.Insight智能决策平台“、”千面人才评价工具“、”AI.Modeler建模机器人“等数智化工具及行业解决方案，并凭借技术实力已为医疗、教育、零售、金融等八大行业的数百家企业提供了技术服务,帮助它们低成本拥抱科技,加速数字化转型进程。

结语

大数据、AI、服务的结合，正在为智慧医疗的智能化升级提供强大的动力。通过数据治理和AI技术的引入，能够沉淀出多种医疗AI应用模型并市场化，实现医疗大数据的多场景应用。以飞算科技为代表的先进的科技公司更是推动医疗行业创新发展的重要动力，携手共同推动医疗行业的科技进步和智能化升级。