各位业界同仁大家好，非常高兴参加第六届中国医药健康产业信息化高峰论坛。结合罗氏诊断的信息化建设实践，我来分享一下大数据人工智能时代的精准医疗话题。首先来介绍一下罗氏集团及罗氏诊断，方便业界同仁加强交流。

罗氏诊断中国信息技术部总监 徐兵

罗氏集团简介

罗氏集团始创于 1896 年，总部位于瑞士巴塞尔，是全球制药与诊断的先驱，个体化医疗的佼佼者，也是体外诊断和基于组织的肿瘤诊断的世界领导者之一，以及糖尿病管理领域的领跑者。罗氏也是领先的生物科技公司之一，提供肿瘤、免疫、传染病、眼科和中央神经系统疾病领域的真正差异化药物，研发的 30 款药物，包括用于挽救生命的抗生素、抗疟药和癌症药物，被纳入世界卫生组织基本药物标准清单，连续九年被道琼斯可持续发展指数评为制药、生物科技与生命科学领域的行业领导者。罗氏持续寻求预防、诊断和治疗疾病的最佳途径，并对社会做出持续性贡献。目前，活跃于 100 多个国家，2017 年全球员工数超过 93,734，在研发方面投入了 103.92 亿瑞士法郎，销售业绩达532.99 亿瑞士法郎。 位于美国的基因泰克公司是罗氏集团的独资子公司，罗氏也是日本中外制药株式会社的控股方。

罗氏集团拥有医疗行业唯一一个涵盖诊断和制药领域创新领导者的独特地位。其中，罗氏诊断致力于开发和提供从疾病的早期发现、预防到诊断、监测的创新、高性价比、及时和可靠的诊断系统和解决方案，从而帮助医务人员提高患者的治疗效果，改善人们生活质量，并减少社会医疗成本。

2000 年 8 月，罗氏诊断产品（上海）有限公司作为外商独资公司在上海外高桥保税区成立，开展中国大陆的业务。 公司自成立以来业务不断增长，规模也不断壮大，是中国体外诊断市场的领导者。至今，公司拥有 2,400 多名员工，分布在全国 75 多个城市。公司总部位于上海，在北京、广州、成都、南京、武汉、西安、杭州和济南均设立了分公司。 公司产品销售及服务网络遍布全国各地，以其一流的技术产品，配以完善的服务赢得了广泛的市场及信誉。罗氏诊断对中国市场作出坚定的承诺，将以提高检测效率和医学价值来为中国的医疗健康事业和人民生活质量的提高作出卓越贡献。

人工智能在诊疗场景的应用

罗氏诊断秉承“从患者出发“（Doing now what patients need next  先患者之需而行）理念，在过去2-3年里，在医疗大数据方面，进行了一系列的探索和积累。下面来回顾这些实践和想法。

一般来讲，国内外疾病误诊率都在30%左右，有些恶性肿瘤（鼻咽癌、白血病、胰腺癌、结肠癌）误诊率甚至达到40%。即便在医疗技术如此发达的今天，人类对疾病的认识仍然很有限，所以十几年来误诊率一直居高不下。在人的学习与认知能力有限的前提下，人工智能技术可以帮助医生降低误诊、漏诊率。通过AI辅助系统，准确梳理海量数据信息，能够提示人们可能的结果。

一、人工智能诊疗助手的应用

下面来对比说明人工智能诊疗助手的应用，对于精准诊疗的作用：

传统的诊疗过程是这样的：在诊疗室里，医生和家长在有限的时间沟通后，通常情况下，医生鉴于自己习惯性判断，并进一步让患者做血检和影像学检查等，甚至是很多既痛苦且昂贵的检查。

这个过程显示出临床上非常常见的几种误诊因素：1、门诊病人多，医生可以花在每个病人身上的时间有限，医生把有限的时间花在病情采集和分析上。2、来门诊看病的患者病情复杂多样，并不是每个医生都有相同的丰富的经验，医生并没有意识到其他更有可能的情况。这些是临床上不仅常见且是容易导致误诊或漏诊的重要因素。

有了智能诊疗助手帮助下的就诊流程：

在患者用自然语言描述病情的时候，智能诊疗系统会自动的录入和识别临床表现的关键词，在全医学信息数据库里进行大数据分析，迅速匹配并排序最有可能的疾病及其鉴别标准。医生参考提示经过自己的分析给出初步诊断后，智能助手会再次验证该诊断路径是否合理并给出进一步的辅助检查建议。同时智能助手也可以对医生的决策进行验证，并提醒风险。经过医生和智能助手的双重验证，这样可以确保医生在全面分析并证据充足的情况下得出更准确的结论，这其实是“专家团+大数据库”的诊疗模式 。这个过程对于医生和患者都是收益的。

AI在大量的案例积累下会不断自我学习和提升，辅助流程更高效。 智能化在运用过程中，在医疗大数据的量和广度方面，不断积累不同医院、医生的诊疗数据，不断提升闭环的诊疗系统准确率。

二、大数据建设

作为独特的合作伙伴，罗氏依据智能技术，着力推进医疗健康改革 。数据源的不断更新，有助于人类基因组匹配到电子健康档案扩充，也在改变现在和未来的界限。从这些数据资源和复杂的分析中获得的信息，对病患而言有更多目标性的治疗，对病患护理有更好的决断。帮助药品和诊断方面的突破，深入理解分子生物和科学数据。

罗氏在做好大数据人工智能方面，走临床数据的路子，利用临床数据，判断医学价值，记录临床医疗路径，海量统计数据来源。

医疗大数据，数据是至关重要的，精准医疗和人工智能离不开数据的支持。我们主要从国内外比较公认的数据平台和医院管理数据、电子病历获得真实世界数据，并且在临床、患者、研发、药监、医保等一些列的过程中检测，用真实世界证据找到支持和验证。

人工智能应用实践

下面给大家分享几个罗氏在过去一年里所做的一些实践：

临床诊断数据分析预测模型：联合国内的一家三甲医院，针对其15年的医疗数据，推动学术研究，改变固有的基于固定的cutoff值的诊断模式，为临床应用贡献力量。

肿瘤标志物真实世界数据研究：在国内排名前五的医院，提取30000例病例，尝试通过特定肿瘤数据的回顾性研究，助力临床决策，规范诊疗路径 。

数字病理图像分析：携手中华医学会病理学分会，采集了经过标注的大量乳腺癌病例图像，协助提升医生的工作效率，降低人为引起的误诊率，为数字化精准医疗打下坚实的基础，以期为临床提供辅助工具。

如果要真正的把大数据人工智能应用到临床实现精准医疗，这任务的工作量是非常巨大的，需要通过强健的伙伴关系网联合优势来实现，也需要医疗界横向上商业公司与医生之间的合作，以及纵向上商业公司之间的合作。希望今天的分享，能够帮助业界同仁之间加强交流。谢谢！