本文由CIO发展中心根据迪安诊断CIO吴维严在“共建数字生态 CIAPH 2023医药数字化中国行（金华站）”线下交流会上的分享整理

医疗健康关乎民生福祉，推进医疗数字化在一定程度上能够弥补基层医疗服务能力不足、医疗资源短缺的问题。如今，以AI、5G为代表的数字技术融入医疗领域，开启智慧医疗服务新体验。

在“共建数字生态 CIAPH 2023医药数字化中国行（金华站）”活动中，迪安诊断CIO吴维严首先介绍了迪安诊断的集团概况和战略定位。其次分享了行业背景和痛点分析，针对临床科研大数据应用面临的挑战以及衍生的需求，迪安诊断打造了临床科研大数据平台——探索者。最后，他提到了面向省级大三甲、地市级三甲医院、省级大三甲头部专家的解决方案，并介绍了相关案例。以下文字为演讲实录，内容略有删减。

吴维严 迪安诊断 CIO

一、迪安诊断简介

迪安诊断以第三方诊断服务为核心业务，立足产业生态链优势，致力于提供医学诊断整体化解决方案。公司创立于1996年，以“让国人平等地分享健康”为使命，公司积极布局产业生态链，业务涵盖医学诊断服务、诊断技术研发、诊断产品生产及营销、CRO、司法鉴定、健康管理、冷链物流等领域。

迪安诊断打造具有自身特色的“服务+产品”业务模式，引领国内诊断外包服务行业。荣获国家高新技术企业、中国检验医学优秀医学独立实验室、2010上海世博会国家认可医学独立实验室、浙江省服务业重点企业、中国十佳创新商业模式等荣誉，拥有由硕士、博士及国内外医学诊断领域顶尖学者组成的专家团队。

二、行业背景和痛点分析

随着政策体系的创新、科研转化、新数据技术的应用，在临床科研方面，大家的需求也越来越强。在医疗健康大数据应用于临床科研的场景下，以患者为中心的临床科研多组学大数据平台，实现了医研融合，临床技术创新转化：新方案、新模式、新标准、新规范。

早期的迪安，更关注的是治疗周期中诊断和治疗这一部分，但是随着现在国家健康2030、各方面政策出台以及居民健康意识的提高，病因性的诊断性研究、治疗以及预估性研究范围越来越广。在这些研究过程中，我们会发现研究的发起者或医生专家，他们所面临的最大问题会有以下四个方面：数据整合难、数据不完整、数据分析缺少工具、数据隐私和安全难以保障。基于临床科研大数据应用面临的挑战以及衍生的需求，迪安诊断经过一年的沉淀，完成了探索者临床科研大数据平台的搭建。

三、探索者临床科研大数据平台介绍

临床科研大数据平台解决方案架构：前端由数据采集、数据探查、数据建模、数据集成和标准化治理组成，这是很重要的一部分内容。同时以云计算底座、数据底座、安全底座、AI底座为基础，针对医院多中心、多学科、多课题以及科研项目管理引进了访视中心。

数据安全和隐私保护：众所周知，临床数据的处理涉及伦理、法律隐私问题，所以数据安全和隐私保护是非常重要的，我们的平台做了非常完善的数据安全保护，包含了从访问、存储、传输、处理，到后续的一些隐私计算。在这方面我们有两种做法，一个是完全参照各类政策、机构的安全合规以及安全体系的证书。第二个是跟蚂蚁、华为等信息安全的服务厂商合作，专门开发了一些针对医疗大数据方面的安全引擎。

大数据开发治理架构：开发治理架构包括，前期的源数据通过ELT系统进行数据采集和集成，形成统一储存的数据湖、仓、集，最后进行场景分析。区别于其他的数据建设，我们的特点是能根据各种的专病或亚壮科来分门别类的建设，节省数据集成的时间，提高效率。

大数据开发治理平台：基于大数据技术，支持多种任务类型，集成AI识别模型提升治理效率。支持30余种结构化、非结构化数据库的异构同步，覆盖国产类数据库，如达梦；基于标准数据元和医疗基础数据字典构建多模态，通用数据模型和特定病种的标准数据集；内置25+种任务类型，支持离线、实时等各类数据开发任务，包括Shell、SQL、Spark、Python、Flink、DataX、HTTP、SeaTunnel、Jupter等；详情可看下图。

构建多模态数据标准：医学术语集映射通用数据主题模型，根据疾病特点扩展多病种数据集模型。比如说刚才提到的影像、文本、手术的数据，我们是在采集原始数据之后，通过多病种标准主题模型，形成各种标准数据库。

多模态AI模型应用：通过对原始数据的预处理，进行大量预训练后再进行特定任务训练，最后应用到宫颈癌TCT辅助诊断、宏基因病原体识别、自动化报告单生成等临床场景。

科研中心：包含患者档案、研究项目、日常访视和数据探索的管理体系。能够将来自多个来源系统的患者通过EMPI(患者主索引)进行关联和识别，实现患者信息的统一管理，同一患者可纳入多个申办方发起的研究项目；支持多种研究类型，支持模糊检索，支持多种复杂条件组合；支持填空题、数字填空题、日期填空题、自定义表格等，满足研究者采集数据的不同需求；以微信小程序平台为载体，针对不同阶段患者定制访视计划，减轻医护人员工作负担，完善院外数据。

四、场景驱动的解决方案

探索者临床科研大数据平台的应用包括两个维度：第一个是针对省级大三甲、地市级三级医院，面对院内大量病历数据和检测数据没有整合利用、各科室科研课题缺乏高质量的临床数据、缺乏开展科研项目全流程管理的数字化工具、多组学数据与临床表型数据分析费时费力的痛点，我们提供多模态、多组学数据采集与集成，医学术语标准化治理体系和引擎，科研全流程管理平台，多组学pipeline联合分析工具的高效、便捷的解决方案。

第二个是针对多中心、省级大三甲（头部专家），面对数据采集存储和使用安全难以保障、多中心数据不规范、重大科研专项联动分中心如何快速上线的痛点，我们利用迪安成熟的科研云网络、迪安数盾等多个隐私安全工具，为其解决难点痛点。

未来，迪安诊断将以技术创新和应用为核心，通过数据驱动和业务协同，持续探索数智化转型路径，打造智慧医疗的新模式，提供医学诊断数智化解决方案，为实验室管理、质控、比对、评价等提供高效、便捷、专业的支持，满足医院、终端患者和社会的健康需求。

以上就是我分享的全部内容，谢谢大家！