“今年我大半年都‘泡’在医院里，从技术角度看，客观上还是存在着很多痛点。”上海信医科技有限公司（以下简称：信医科技）总经理冯东雷博士说，“其中一大问题就是数据共享，除了医疗本身，比如险企、药企等也都有数据需求，但都无法持续有效地获得数据，如果说大数据和AI等技术是解决资产利用的问题，那我们引入区块链技术就是解决生产关系的问题。”

日前，在2018年南湖HIT论坛“信医专题会议”上，信医科技首次向业内正式发布了“信医链”产品，目标直指当前医疗数据共享、利用过程中的痛点难题。会上，多个信医科技的用户分享了应用和实践案例，同时，多位医疗信息化专家以及数十位国内HIT资深从业者共同就时下热门的区块链医疗、专科联盟、医疗大数据等话题展开了一场问答大讨论。

据了解，上海信医科技有限公司于2018年1月开始运营，专注于专科医联体、知识库、大数据和人工智能等领域。

“瞄准”数据共享和医疗供应链痛点

“医疗数据共享的‘水’很深，但没有数据分享，数据价值也很难去挖掘。”据冯东雷博士介绍，“信医链”的总体思路有两个方向：一是基于分布式账本，能够完整记录患者全生命周期的健康数据，并能让上链机构保持一份统一的数据；二是基于智能合约和激励机制，使政府、医疗机构、患者、公益组织、企业等可根据商业模式、激励机制、监管规则等安全地获取医疗数据，从而开展盈利性或非盈利性医疗健康业务。

原解放军总后卫生部信息中心主任宁义提出了自己对于区块链的两点疑惑：

首先，按照区块链的分布式存储和去中心化或多中心化概念，那么区块链的数据存储是去中心化，还是相对集中存储？如果账本（交易）分布、数据集中存储，这种数据存储的方式与现有存储方式的区别和价值体现在哪里？

其次，区块链没有业务处理能力，只有记账功能。那么区块链技术与医院原有业务系统的关系应如何处理？替代、补充，还是并行？要考虑业务流程和成本代价问题。

“当前没能解决数据共享、传输等问题，不是技术不行，而是工作机制和管理体制的问题。”宁义表示，疫苗、药品、处方流通等是区块链非常好的应用场景，区块链本身是一个很好的技术，但与其他任何技术一样，有其局限性。它不是一个解决任何问题的“万能钥匙”，而是解决某些问题的“灵丹妙药”。

原解放军总后卫生部信息中心主任宁义（左），解放军总医院医学信息研究所高级工程师、解放军总医院医疗大数据中心主任薛万国

“区块链是为了保护数据，我们建仓库是为了装粮食，但是墙再结实，没粮食也没太多价值。”解放军总医院医学信息研究所高级工程师、解放军总医院医疗大数据中心主任薛万国认为，从需求角度看，区块链能解决分布式存储和安全保护方面的问题，但“数据不愿意共享”这一问题仍未能解决；在技术层面，过去传统的技术形成了成熟的生态，比如所有开发的工具都有匹配，在引入区块链后，势必导致要形成新的生态，开发工具和所有应用都要重新和区块链底层技术相配套。

对于业内提出的疑惑，冯东雷表示，区块链在医疗领域的落地关键在于应用场景的问题，任何技术都有应用边界，对于具体应用场景，信医科技目前的切入点是医院对外服务部分。

“理论上讲，院内很多业务流程都能引入区块链，但需求不迫切，而院内数据共享的需求则比较强烈。”冯东雷认为，医院目前没有形成一个常态化、可控的数据共享和数据治理机制，不同于区块链的公有链和私有链，应用于医疗领域的联盟链所记录的数据需要所有参与单位达成共识，区块链可以在常态化和可控的方面发挥重要作用。

“现在数据很多，但是数据的质量不高，为什么？病人不愿意提供真实的数据，因为他们在这里的地位没有得到体现。”江西智慧健康研究院院长贾立明表示，区块链技术可以跨区域、跨机构分享数据，这能加快发展大健康时代中的药事服务。实际上，今年3月，WHO就宣称：区块链技术为药品供应链提供了两个关键应用，即打击假药和优化药品供应链。

江西智慧健康研究院院长贾立明（左），信医科技总经理冯东雷博士（中），HIT专家网总编辑朱小兵

贾立明表示，区块链最大的优点之一是数据可以溯源。比如，各个药厂都使用中央数据来管理其供应链，系统管理人员可以对记录进行编辑和删改，所以探索利用区块链技术推进“两票制”改革是很好的切入点。

“加快推进信息技术在医疗健康领域的突破应用，我们的抓手是区块链。”据贾立明介绍，目前江西智慧健康研究院和信医科技正在合作推进建设4个区块链试点项目：一是建立基于区块链分布式的电子病历；二是建立基于区块链的远程医疗系统；三是建立基于区块链的处方系统；四是建立基于区块链的药品供应追溯系统。

HIT专家网总编辑朱小兵在小结发言时表示，目前业内对于区块链医疗的共识有三点：一是区块链是加密、安全的概念；二是用途主要解决多方信任的问题，比如信医科技提出智能合约的应用；三是凡能在中心化能解决的问题就不需要引入区块链。

专科联盟和远程会诊的最大痛点是利用率低

针对时下热门的远程医疗、专科联盟等建设问题，在场专家发言时一致认为，其最大痛点是利用率低。

“目前，我们医院共有10多套各类远程会诊平台，技术是好的，但整体上利用率很低，同时还有收费项目参差不齐等问题。”嘉兴市第二医院副院长宗酉明表示，如何建立一种机制促使平台的正常运行是专科联盟、远程会诊等面临的大问题。

嘉兴市第二医院副院长宗酉明（左），苏州市卫计委规划信息处副处长、苏州市儿童医院门诊部主任朱晨（中），宁波鄞州区卫计局调研员陆国咪

苏州市卫计委规划信息处副处长、苏州市儿童医院门诊部主任朱晨表示，专科联盟首先要考虑的就是每个成员单位在联盟中的定位和角色，在此基础上要制定一个合理的联盟流程和机制，其中一大难点就是要解决数据共享和接口对接的问题。

宁波鄞州区卫计局调研员陆国咪表示，一方面专科联盟、远程会诊平台要与区域卫生信息平台形成联通，不能再独立建设远程医疗体系，否则无法形成全民健康信息的互联互通；另一方面对于随访服务体系，要基于分级诊疗和家庭医生来推进，不能只由三甲大医院来推进，要分工负责、上线打通，实现资源合理配置和充分利用。

信医科技副总经理涂晓莉认为，从目前医联体、远程医疗、随访等方面的反馈来看，主要存在业务量少、利用率低、医院之间协同积极性不高等问题，没有形成常态化机制。针对这些痛点问题，信医科技适时推出了一系列可支撑新业务的技术方案。

据涂晓莉介绍，信医科技的产品是以SaaS（软件即服务）方式为多家医院提供协作服务的，比如，目前远程系统都在各个医院的远程会诊中心内，存在操作体验不便捷等问题，信医科技提供的解决方案能实现科室级的会诊，还能帮助医生利用碎片化的时间随时随地参与会诊；以前是通过手工、电话等方式进行排班或沟通，现在也有专门的管理系统。此外，在数据共享、远程会诊会议以及医疗培训等方面也解决了许多痛点难题。

信医科技副总经理涂晓莉（左），复旦大学附属儿科医院刘佳璐医生

信医科技的远程会诊解决方案在“国家儿童医学中心互联网+肾脏专科联盟”中得到了很好的应用。今年4月12日，复旦大学附属儿科医院、首都医科大学附属北京儿童医院和上海儿童医学中心在上海共同牵头成立了“国家儿童医学中心互联网+肾脏专科联盟”，并开始了“儿童遗传性肾结石病的精准诊治”和“儿童慢性肾脏病（CKD）一体化防治产学研合作项目”。复旦大学附属儿科医院肾脏科刘佳璐医生表示，目前联盟内有141家成员单位，覆盖全国30个省、自治区和直辖市。

据介绍，依托信医科技的远程会诊平台，目前这一专科联盟已经实现了基于互联网平台开展的日常工作，包括联盟成员单位的远程视频工作会议、定期召开的疑难病例讨论会和儿童肾脏病临床-病理-基因讨论会以及相关医护培训活动等，接下来，该联盟还将与信医科技继续合作，进一步开展基于多中心的临床研究项目、儿童肾脏专病大数据互联互通等方面的工作。

医疗大数据需要数据共享机制

早在几年前，信医科技核心团队、华东理工大学计算机技术研究所以及上海中医药大学附属龙华医院就开始了医疗大数据的合作研究，并取得了积极成果。

“我们花了很长时间来开发医疗大数据应用工具，可是当我们真正到医院里才发现，数据很难拿出来，数据质量也很差，我们才意识到开展医疗大数据不只是IT问题，更是协同问题，从人员管理到规范管理，同时也需要真正的科研数据治理。”华东理工大学计算机技术研究所所长阮彤教授说。

 “区块链能确定数据是谁的，可以进行数据贡献的计算，区块链能帮助提供一个利益分享机制的基础。”阮彤表示，在与医院合作过程中，还应用了AI技术，包括利用知识图谱构造病历库，进而基于知识图谱和算法进行电子病历结构化处理，同时开展数据质量评估标准工作和基于深度模型进行语义上的探索，比如基于深度学习病人的向量化表示进行疾病预测。

华东理工大学计算机技术研究所所长阮彤（左），海中医药大学附属龙华医院副书记高炬

“5年来，IT团队、临床团队以及算法团队都在不断斗争、磨合的过程中，我们发现IT思维和临床思维是有很大差异，而我在当中发挥沟通和翻译的作用。”上海中医药大学附属龙华医院副书记高炬针对心血管与肿瘤中西医大数据的实践作了具体分享。

高炬认为，医疗大数据的资产属性在政府层面最为关切，区块链技术具有两大亮点：共享、平等，这使得区块链在医疗领域落地的希望很大，因为作为临床科研工作者，收集获取数据的难度很大，而区块链可帮助合作单位在协议之内做到数据共享来推动大数据研究。

“专病大数据的核心问题是如何让大家把数据贡献出来，以及如何保障大家各自数据的权益和贡献度的评估，关键是要形成一种相对公平的数据交换机制。比如，区块链的智能合约就能解决很多问题。”复旦大学附属肿瘤医院信息中心主任王奕表示，目前业内开展医疗大数据面临的共同问题：一是数据获取难度大；二是数据质量参差不齐。同时，医院之间或联盟之间“掌控”数据，但也要考虑患者本人意见，如同临床试验，开展大数据工作也要患者知情同意书。

薛万国表示，实际上目前国内推进医疗大数据主要有两种方式：一是基于多中心的共享数据，侧重“横断面”，但在数据质量颗粒度方面比不上单中心数据的丰富度；二是基于单中心的临床数据，利用医院内部详细的数据开展临床研究，虽然数据的质量和颗粒度较高，但同样也面临数据质量和数据清洗问题。

“目前医疗大数据研究仍有很大的技术局限性，比如，针对生存期和中药治疗的相关性分析并不能证明两者是因果关系。”薛万国认为，“比如，知识图谱发现的也是数据之间事实上的关联，但是数据背后的某些疾病的生理、病理理论是不掌握的，真正到最后还是要人工去做。”