参与“大湾区”健康平台，Hitachi Vantara整合数据迎AI

来源：HIT专家网    记者：朱小兵  孙鹏

7月4日晚，刚刚从香港飞抵厦门，趁着参加2019年中国医院协会信息网络大会(CHIMA2019)的间隙，马明才先生时隔近3年再次与记者碰面畅谈。现任Hitachi Vantara医疗及生命科学CTO的马明才先生带来两个重要信息：其一，Hitachi Vantara最近正积极参与大湾区健康数据平台的建设；其二，Hitachi Vantara从数据存储到如何丰富数据、再到数据利用，更加强调针对数据的整合分析和管理，而不只停留在数据存储层面。

“AI在医疗行业一定会发生，但是还需要时间；目前更为现实的是针对医疗数据的分析和管理。”马明才说。正是基于这样的现状考虑，Hitachi Vantara现阶段的重点是先帮助合作伙伴更好地开展医疗数据分析，为AI打下基础。

2017年9月，业内所熟知的数据存储厂商Hitachi Data Systems（HDS）与大数据公司Pentaho以及咨询公司Hitachi Insight Group整合，成立了新的公司Hitachi Vantara（日立数据）。2018年11月，Hitachi Vantara又收购云服务厂商REAN Cloud，形成了更为全面的云和数据服务产品组合和解决方案。

积极参与粤港澳大湾区健康平台

2019年2月，《粤港澳大湾区发展规划纲要》正式出台，其中提到了“塑造健康湾区”的目标，密切大湾区医疗卫生合作。粤港澳大湾区包括香港特别行政区、澳门特别行政区和广东省广州市、深圳市、珠海市、佛山市、惠州市、东莞市、中山市、江门市、肇庆市（以下称珠三角九市），总面积5.6万平方公里，2017年末总人口约7000万人，是我国开放程度最高、经济活力最强的区域之一，在国家发展大局中具有重要战略地位。

马明才敏锐地意识到，数据将在“健康湾区”中发挥重要作用。

“移动物联网设备要及时做出反馈和提供服务，大湾区要想实现这些服务，前提是把居民之前的健康档案和病历有效地整合在一起。”马明才表示，“健康湾区”未来将至少有三个平台，分别针对科研、医疗和健康管理。其中，健康平台的重点任务是通过物联网来收集居民“零零碎碎”的健康数据和资料，并及时提供给居民反馈和服务。

他透露，Hitachi Vantara正积极参与到粤港澳大湾区健康平台的建设中。目前，Hitachi Vantara已经与特区内多家医院达成合作，并在香港科技园成立了创新中心，与合作伙伴开展生命科学和医疗领域的创新。

“从医院的角度出发，以前HDS主要提供存储平台，而现在是数据平台。要想走向数据分析和AI，首先要将数据整合在一起。”马明才介绍，“在大湾区的健康平台项目里，Hitachi Vantara希望能成为数据治理平台的提供者，平台将会开放给合作伙伴，并提供给最终用户，大家一起使用和创造更多价值。”

仅做好存储不能满足大数据和AI的需要

在马明才看来，从技术的角度看，其实目前医院内的大部分医疗数据是档案，其中最多的是医学影像——不仅存在于医院放射科，还散落在心内科、病理科、肿瘤科等科室。

“现在医院产生和使用医学图像的科室、医生有很多，但这些医学影像的后处理和应用却做得很少。”马明才认为，医疗机构不同的存储服务器往往独立服务于不同的医疗应用，存在大量数据孤岛。比如，PACS系统和RIS系统从一开始发展到现在，两者都是分开的独立系统。PACS医学影像和RIS判读报告，从开始产生到最后归档，基本都没有关联。

“AI的算法再厉害，如果没有高质量的数据用来学习，也无法发挥作用。比如，肿瘤判读报告在RIS中，影像存在PACS中，如何将这些数据提供给AI学习？一定要把两者先整合起来。”马明才表示，“虽然以前HDS提供的解决方案能把医学影像档案和数据都归到同一个数据池，存储也能做到100%不停机，但是类似PACS、RIS等业务系统的数据还是‘孤岛’，没有实现整合。我们现在做的就是把数据整合在一起，产生新的价值。”

具体而言，Hitachi Vantara在医疗行业主要做三件事：

第一，利用对象存储平台HCP（Hitachi Content Platform）将大量不同的医学影像等数据进行在线归档存储，并提供应对所有物理故障和逻辑故障场景的免备份的数据保护。

第二，医学影像的标准是DICOM，相当于档案，而PACS、RIS、EMR可被视为数据库，要想将其进行整合，需要把DICOM 影像中的重要元数据抽取出来，Hitachi Vantara的HCI（Hitachi  Content Intelligence，内容智能管理工具）可以完成该工作。

第三，由于医学影像数据的判读和报告都在RIS系统中，需要再通过ETL完成数据整合。Hitachi Vantara的PDI（Pentaho Data Integration）支持HL7，可将非结构化元数据和结构化数据通过HL7标准作信息交换，并生成数据湖，能实现通过智能手机随时查看患者的数字影像检查信息。

马明才认为，当前医院的数据主要有三种类型：一是医学影像数据，主要来源于PACS、RIS等系统；二是检验数据，主要来自LIS等系统；三是临床数据，产生于EMR、CIS、HIS等系统。这三类数据在各自的业务系统的存储层面“相安无事”，有必要将这三类数据加以整合，实现“1+1+1大于3”的效果，之后才有希望实现AI。顺应这一趋势，Hitachi Vantara不仅提供存储，而且提供数据工具和平台，帮助医疗机构整合不同类型的数据和应用。

为什么整合数据对于大数据、AI如此重要？

 “如果明确要开展肿瘤研究，那么就要先搞清楚需要哪些数据。不同的地区和医院针对肿瘤研究的流程也有可能不同。”马明才举例介绍，RIS有MR报告，那么根据哪些指标才能判定肿瘤的性质？这些指标也就是生物标志物。所以，开展大数据、AI研究需要明确三件事：一是到底要开展什么性质的研究？二是究竟需要哪些数据？三是研究课题所涉及的生物标志物都有哪些？

“如果没有生物标志物作为诊断疾病的线索或依据，数据就不能有效整合在一起，所以这三件事必须都要明确。”马明才建议。在此过程中，Hitachi Vantara能提供数据平台和工具，与医疗机构深度合作，共同开展大数据研究。医疗机构需要有懂数据和技术的专家，不仅仅是应用层面，而是在数据层面创造价值。

“以前业界有人认为有了Hadoop，才能有大数据和AI。结果现在一些专家已经意识到，Hadoop并不是医疗大数据的必需品。”马明才说，“还是要回到研究的初衷，即到底临床想做的研究方向和目的是什么？比如一名肿瘤科医生想要看一张影像已经做了哪些判读和结果，这就与Hadoop没有关系，只需要把RIS、LIS里的报告信息‘写回’到影像里。”

马明才解释，在为大数据、AI做好数据准备的过程中，Hitachi Vantara的思路是“丰富”数据，即把原来的元数据丰富起来。比如，原来影像只有姓名、年龄、检查项目等基本信息，而Hitachi Vantara提供的数据平台和工具可通过RIS、LIS把已经判读的结果和资料“写回”到影像并进行管理，丰富整个医学影像的档案数据。

马明才坚信：“越来越多的医疗机构管理者发现了数据价值，对此抱有更大期待，包括对疾病的科学诊治、医院管理、人群健康管理等。医疗健康领域依托大数据持续改善的空间很大，尤其在人群健康管理方面，数据分析将产生更大价值。”

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【责任编辑：谭啸】