近日，深圳医疗健康大数据创新应用国际大赛总决赛及颁奖仪式在深圳国际BT领袖峰会上举行。大赛以“数据驱动、智慧医疗”为主题，面向全球展开征集，旨在利用健康大数据创新技术与应用预测重大心血管疾病，交叉创新服务生物医药和健康产业，成为今年深圳国际BT领袖峰会的一大亮点

作为首个国人心血管健康大数据大赛，深圳医疗健康大数据创新应用国际大赛组委会采用海量真实、完整、高质量的医院数据，征集了包括清华大学、北京大学、中国科学院大学、香港中文大学、英国牛津大学、美国加州大学、广东省人民医院等在内的200余家海内外顶尖高校、科研机构和企业的技术团队踊跃报名。最终，历时2个月，经过层层筛选，在组委会的评分统计以及专家组的全程观摩和多角度评审下，共有14支团队获得决赛优胜。其中，清北中科联队与东南大学冠心病智能预警团队分别摘得大赛标准组与创新应用组桂冠。

挖掘最可靠的健康大数据

此次大赛承办单位之一——中国科学院深圳先进技术研究院（以下简称“先进院”），联合深圳国家高技术产业创新中心、深圳市医学信息中心、国家超算深圳中心等多家单位，以超算中心远程虚拟机的形式，实现了将有效数据在安全可控环境下，向参赛团队提供接入许可，保障了数据安全，为参赛团队提供了具有开发和研究意义的数据平台——超过40万人的临床电子病历数据，160万张医院内医学影像数据以及CCU（冠心病重症监护室）病人连续监测生理波形数据。

“在实际的数据挖掘与研究中，获取医疗数据的难度最大。要获取体量大、真实可靠、安全脱敏的数据，更是难上加难。”清北中科联队成员、中国科学技术大学软件学院的张鹏表示，“‘靠谱’的基础数据，是建立精准、安全、可靠的国人健康大数据系统平台的不二法门，这也是大赛的特色与意义所在”。

“从大数据的研究上来说，中国有着人群、人口数量样本的优势，这种在医学大数据研究上的先天优势无可比拟。”大赛程序委员会主席、中国科学院深圳先进技术研究院研究员李烨表示，“大数据在心血管疾病研究上的应用会对科研产生积极的推动作用，也会对产业发展起到促进作用”。

据介绍，在政府监管下，本次大赛首次尝试将医院内的大量医学信息有效地向高校、科研院所以及企业提供接入许可，用以开发和应用。此外，所有数据都经过脱敏处理，选手只能远程操作不能下载，实现了对数据安全的控制。

“我们历时一年半以上，串联、融合了不同医院、不同系统的零散医疗数据，最终梳理成参赛队员可以直接挖掘的数据。”中国科学院深圳先进技术研究院研究员蔡云鹏表示，他们与大赛各举办单位通力合作，针对来自深圳市的60多家公立医院和600家社区健康服务中心，累计超过8年、覆盖1800万人的电子病历数据，以及深圳南山区100多万份心脏彩超影像数据等，开展数据脱敏、可用性探查、数据清理、关联、质量控制等前期工作，保证了赛事数据挖掘和分析建模等工作的顺利开展。

推动心血管疾病研究预警

心血管疾病是危害人类健康的重大系列疾病，每年死亡人数占全球死亡总人数的29%。我国心血管病患者达2.9亿人，每5例死亡者中有2例死于心血管病。为此，本次大赛旨在通过挖掘心血管疾病发生发展情况以及发病高危因素，对心血管疾病进行早期防控以及分级干预，打造一个融合医院内电子病历、医学影像、生理波形数据的医疗健康大数据系统。

其中，依托“东南大学—联想”穿戴式智能监控联合实验室，东南大学冠心病智能预警团队凭借名为“ICU多导生命体征数据的高精度特征连续扫描技术”的项目获得创新应用组一等奖。东南大学教授刘澄玉带领团队，采用人工智能技术建立了冠心病早期预警模型，通过对来自不同重症监护病房（ICU）148名心梗患者生命体征数据的分析显示，该模型针对心梗检测的准确度超过90%。

“动态连续的多通道生命体征数据准确处理是临床面临的一大挑战，医生需要100%准确可靠的参数。我们希望能为他们提供可靠、可信、可用的信号指标。”刘澄玉说。

目前，各大医院、生物医药相关产业虽拥有心血管疾病患者的海量数据及影像病历，却缺乏对数据的有效利用。“随着大数据和人工智能不断发展，我们有了更好的手段、理论对心血管疾病进行更加深入彻底的研究。”中国人民解放军总医院心血管内科主任医师卢才义表示，本次大赛提供了大量临床数据，能保证选手从不同专业角度和需求方向挖掘，同时也搭建了交流合作的平台，一定程度上推动了心血管疾病的研究与大数据、人工智能行业的发展与融合。

在日常应用研究中，“东南大学—联想”穿戴式智能监控联合实验室还研发出全球首款十二导穿戴式智能心电衣。通过穿戴式电极和传感器、柔性电路板，智能心电衣能与云端数据库连接，穿戴者的心电波形可实时上传至云端数据库，对“心脏—睡眠—情绪”等信息进行智能判断。“心脏病病人猝死前8小时是发现和治疗的黄金时间，但其实在病人猝死前两到三天，心电波形就已发生变化。通过24小时在线监测和智能诊断，我们可为病人提供预警。”刘澄玉说。

深度影响人类健康产业

大赛期间，还一并成立了“健康大数据智能分析技术国家地方联合工程研究中心”。该中心主攻健康医疗大数据方向的前沿科学研究及转化，将推动大数据平台架构技术、生物计算及医疗人工智能技术、精准医疗与区域公共卫生应用等发展。

中国科学院深圳先进技术研究院院长樊建平表示，生命健康是全球公认最具潜力的下一代主导产业，各国都在大力投入，抢占竞争制高点。在此背景下，社会各界都对快速增长的海量生命健康数据所带来的知识突破，以及应用价值寄予了厚望——医疗健康大数据这一崭新领域应运而生，并得到了快速发展。

对此，先进院已开展和推进了生命健康和信息技术两大技术的创新融合研究。其中，健康信息是他们最早布局的重要研究领域之一。2008年，先进院获批成立中国科学院健康信息学重点实验室，形成了近300人的多学科交叉研究队伍；与此同时，他们已持续12年推动实施全民低成本健康工程——“海云工程”，相关技术和产品直接服务全国8000万以上人口，在乡镇卫生院、社区卫生站等基层医疗机构建立了大量电子健康档案和健康记录。

开展医疗健康和大数据、人工智能等学科的交叉应用研究，最终目的是要推动智慧医疗。中国工程院院士、国家心血管病中心主任、中国医学科学院阜外医院院长胡盛寿表示，“数据、算力和算法是智慧医疗的‘三驾马车’。其中，完整和真实的数据是智慧医疗的核心；算力——计算机硬件和技术是智慧医疗的基础；算法仍在不断演进，有不可知性。我国在这3方面仍有很长的路要走”。

中国生物医学工程学会秘书长池慧也认为，我国医疗大数据发展还处于起步阶段。“大数据的使用，应该是解决传统处理方式和路径发现不了或解决不了的问题——即通过研究一些真实有效的数据，发现仍未认识到的一些事物或规律，取得一些新的进展。”她说：“需要注意的是，‘大数据’不等于‘数据大’。很多单位会认为自身拥有很多‘数据’，但实际上可能不少数据无效或者不规范、不标准。数据质量不够好，就无法做比较，也无法基于它来做研判。”她以时下热门的人工智能为例：人工智能需要学习，目前学习的“教材”就来源于数据。如果数据本身不准确，就等于教材不准确，学到的东西自然也不准确。

《“健康中国2030”规划纲要》已将健康医疗大数据应用发展纳入国家战略，并指出要推进健康医疗大数据应用，以医疗健康为核心，推动产业间的深度融合，对现有健康产业结构进行优化。中国科学院院士、中国科学院生物物理研究所研究员陈润生表示，大数据和人工智能技术在生物医学信息领域的应用，能够切实解决当前生命科学和临床医学界面临的很多难点。“这种结合与应用，在不久的将来会对健康理念、健康政策、医保体系以及药物评估，乃至对整个人类的健康事业发展产生深远影响。”陈润生说。