刘海一：关注数据的质量，就是关注产生这些数据源的系统质量

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2018/5/7

AI发展非常快，面对这种趋势，医院IT应该积极应对。清华长庚医院信息中心主任刘海一认为：

我们需要花功夫来完善现有的基础，落地一些实用技术，尤其是要有AI所需要的数据。这就需要产生数据源的系统必须是高质量的系统。

刘海一刚踏入医院大门是在1985年，那时候我们国家医疗IT刚刚起步。

“当时医院使用Apple II，只能做一点点数据处理。”他回忆道。当时刘海一实际在做两件事情：第一件事情就是医院用计算机来做管理，第二件事是用计算机帮助医生做一些研究工作。真正用计算机来做图像分析、数据分享，则是上世纪八十年代末期、九十年代中期的事情。那时候医生还是用平片来处理影像，而不是使用计算机做图像分析。当时做染色体识别分析的时候，医生拿显微镜讲细胞放大一百倍、将细胞核打碎做出染色体，然后将染色体拍成照片，一个一个剪下来，这样的染色体识别分析一天只能做一两个。

后来刘海一所在的信息部门帮助医生用计算机自动识别染色体条纹，一天可以做将近十个。“这个过程当中，我深切体会到，用计算机完全代替人也不行，但是计算机大部分把人工代替了，效率大大提高了，会对整个医疗有非常大的帮助。同样今天技术发展很快，过去处理那么一点点图像，大概3~5分钟处理，现在几乎可以实时处理，几十毫秒、多少微秒，AI发展会促进医疗发展得更快。”刘海一说道。

如今三十多年过去了，医疗IT在这三十多年中发展非常快。CIO们在医院的工作最重要的依旧是保证信息系统稳定可靠运行，面对AI的到来，除了关注技术，还要关注数据，把医疗数据整合好形成医学研究要用的基础，也是CIO们一直在努力做的一件事。想要医学科研比较好信息方面一定要有好的数据。即便规划好了一个一个数据采集，数据的整合、数据的完整性、数据本身的质量，依然需要提高。

选择什么样的信息系统是医院信息部门面临的一个普遍问题，因为要花费很多精力、很多时间做各种选择，了解技术、了解系统构造、搭建系统，要满足临床功能，满足某些方面提出的功能需求，还要从整个医院系统的架构和构造来的考虑这些问题。这种平衡利弊往往会花费很多代价。

“CIO除了关注技术，还要关注数据。”刘海一认为，过去CIO只关注信息系统功能、并不太关注数据，导致最后没有足够的精力去做整合出来的数据。而现在的AI对数据的质量要求非常高，所以除了关注技术，还要关注数据。历史数据整合是非常困难的事情，要想整合好，需要花很多精力。两代系统整合，会损失很多数据，虽然很遗憾，但为了解决后续数据质量的问题，也只能忍痛整合。

刘海一认为：“关注数据的质量，就是关注产生这些数据源的系统的质量。”而一个好的系统需要具备六方面的特点：

1. 系统质量要好，功能要全，性能要好，这样才能覆盖医疗过程、采集好的数据；

2. 系统有好的功能，还得让它用起来，应用要高；

3. 系统里的数据要比较完整、数据质量要好；

4. 系统要能保持很好的运行，维护支持要做好；

5. 系统符合整个流程，让用的人满意；

6. 整个系统应用让医院获益，提高效益，提高医疗质量。

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