中新网浙江新闻1月15日电（张煜欢）如何打破数据壁垒和信息孤岛，使得优质的数据来源能真正为医学人工智能的发展服务是亟待解决的问题。浙江省政协十三届三次会议期间，浙江省政协委员、浙江大学医学院附属第二医院副院长王良静建议，出台医疗数据共享和使用的可操作性文件，建设省级以上的专病数据库，出台数据价值评估和数据要素的相关可操作性文件，推动医疗人工智能的进步。
近年来，人工智能技术与医疗健康领域的融合不断加深，随着人工智能领域，语音交互、计算机视觉和认知计算等技术的逐渐成熟，人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展，提升医疗服务水平的重要因素。尖端的人工智能开发和创新都是依托于大数据为前提，通过对大数据进行大量运算，使计算机运算更加精准。
“数据是医学人工智能的能源。通过大数据技术可以加速医学的猜想、发现到医疗实践的转化：借助于不断增长的私密和公开医疗数据，大数据技术帮助人们存储管理好医疗大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的医疗技术、产品将不断涌现，将有可能给医疗行业开拓一个新的黄金时代。”王良静说。
他坦言，当前医疗数据库分散建设，与国际水平差距较大。核心数据库多头建设，各学科、各专业研究队列根据各自课题内容独立建设，数据处于离散和废用的状态，很难形成多中心、多源、多模态的一致数据中心，国内医疗数据库和国际顶尖医疗数据库有明显差距。
与此同时，现有的医疗大数据共享与利用率低，各医疗机构均往上级部门传输各类数据，包括诊疗数据、医保数据、运营数据、药品数据等等，但未实现汇聚数据的行业共享机制和具体利用规则。
对此王良静建议，应出台医疗数据共享和使用的可操作性文件，对标国际先进做法，例如由国际组织如世界卫生组织（WHO）、国际医学科学组织理事会（CIOMS）等发布的指南和标准《国际健康数据共享准则和标准》，出台的文件具有可操作性和可执行性。建议统一搭建数据+算法+算力一体的专病数据库以及数据研究和应用平台，促进医疗大数据的利用，推动高质量的临床科研。
建设省级以上的专病数据库亦有必要。王良静提出，以医疗行业的学科专家联合数据专家共同牵头，建设基于多中心、多模态的若干个专病数据库，建设过程中明确涵盖的专病种类和相关数据元素，确定统一的数据格式、编码体系和术语标准，确保数据的一致性和可比较性，同时，由各学科专家组织对数据进行数据清洗、验证和纠错，建立数据质量评估指标和监测指标。
“要明确医疗数据的数据价值评估方法和流转方法，尤其要明确医疗机构对数据收益的付出和回报机制，鼓励更多的医疗机构和研究机构挖掘数据、治理数据并积极利用数据，推动医疗人工智能的进步。”王良静说。（完）
