异构数据采集：医疗大数据的“高速列车”

2018-08-31 09:16:34 来源：亿欧网抢沙发

2018-08-31 09:16:34 来源：亿欧网

摘要：一家医院，数十种软件系统，“数据孤岛”问题怎么破？异构数据采集技术的出现，帮助医疗大数据搭上了“快速列车”，同时也碰了厂商的“蛋糕”。技术壁垒高，为何商业上不给力？是哪里出了问题？
关键词：数据采集列车高速

　　中国拥有非常庞大的医疗数据，它们来自十多亿中国人，跨越数十年的沉淀。正因如此，以数据驱动的人工智能技术，被广泛应用于医疗服务、医药研发、医学研究等各个环节，国内创业热情高涨，IBM、飞利浦、微软、强生等医疗领域的科技巨擘也纷纷在中国建立研发中心。

　　然而，中国医疗数据存在两大问题：

　　第一，非结构化的医疗文本数据，无法直接用于机器处理和分析。今天中国的部分地区，病历的电子化程度甚至还没有达到100%。

　　第二，HIS、LIS、PACS、RIS…国内一家医院的软件系统，少则几个，多则几十个。这些系统出产的厂商，全国有不下3000家，各自为营，导致系统间数据无法互联共享，造成严重的医疗“数据孤岛”现象。

　　这两大问题中，第一个问题的技术解决难度相对要小。目前出现的解决办法有二：一种是运用自然语言处理技术，可以将非结构化数据转化为结构化数据，国内不少企业在这一领域耕耘，包括森亿智能、零氪科技、思派、依图医疗、大数医达等等。另一种解决办法，是以IBM Watson为代表的认知计算技术路线，能够直接对非结构化的医学文本进行理解和推理。

　　第二个问题，即“数据孤岛”问题的解决则难度较大。如果要将各系统临床数据进行整合，传统的办法只有在征得医院的同意下，挨个联络供应商请求提供数据接口，需要极大的人力、资金与时间投入。

　　而近两年来，这一问题正在逐步被解决，其解决办法的核心就是：异构数据采集。

　　从这家新三板企业讲起

　　从公开资料看，博为软件可能是第一个吃螃蟹的企业。这家2016年在新三板挂牌的长沙企业，最先研发出“101异构数据采集技术”，能够在各软件厂家不提供接口的情况下，实时精准地抓取各软件的数据，存储指定数据库中。如此，医生可以从数据库中获取各个系统的数据，达到与数据接口一样效果。此外，该技术还能够实现历史数据的迁移，即自动采集旧系统中的完整数据，按照配置逻辑自动写入新系统，保证系统数据完整性。每个小时可以处理上万条数据，并且可多台机器同时运行，处理速度快，节约人工成本。

　　除博为软件外，国内具备这一技术能力的企业仅有寥寥数家，其中包括依图医疗、上海翼依、北京数见科技、普元技术等。

　　技术壁垒的巨人，商业变现的矮子？

　　异构数据采集的技术研发壁垒较高，但商业上的表现却并不理想。以博为软件为例，2015年至今虽营业收入增长了4倍，但年营收数据还未破千万元大关——2017年全年数据有望完成这一突破。从净利润来看，自博为软件2016年挂牌新三板以来，始终未达到盈亏平衡，2017年上半年净利润为-6.43万，创造历史新低。

　　去年，博为软件董事长梁威曾经对外披露，截止2017年10月，博为软件已累积了200家医院的临床数据，100多万的病人数据。从产品落地医院的数量来看，可知生意难做，恐怕多数是与医院开展试用合作，抑或是议价能力差，客单价低得让人心累。

　　医院是封闭的环境，医疗是封闭的圈子。具备异构数据采集的企业，多数是软件服务类企业，并非专注于医疗垂直领域，这就意味着产品向医院推广过程中，会遇到新旧供应商和渠道的碰撞和摩擦。那么，深耕医疗大数据的企业，或许会多一分优势？事实上，对于软件服务类企业，其服务的客户类型具有多元化特征，以博为软件为例，其客户涵盖了政府、医院、互联网企业、保险企业等等。相比之下，医疗反而是门槛最高的领域。

　　其次，就异构数据采集技术本身而言，势必遭到软件厂商的掣肘。过去若想将数据从软件中导出，需要向厂商交付一定的费用才可以提供接口。而这项新技术的出现，无疑是动了厂商们的“蛋糕”，阻力在所难免。

　　即便如此，异构数据采集技术的价值是受到认可的，它真正解决了“数据孤岛”问题，打通了医院各个系统之前的界限，让医疗大数据平台的建构更加方便，效率更高。

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