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在首屆ＳＴＩ數字醫療年會上，國家健康醫療大數據研究院（深圳）院長于廣軍作“基于大數據的人工智能研究與應用”主題報告。于廣軍表示，信息化、網絡化奠定了醫療大數據發展基礎，醫療大數據對醫學研究范式、理論范式及資源創新運用帶來變革，有助于從技術層面改善醫療數據治理水平和應用能力。
于廣軍介紹，醫療大數據包含以下六類：
第一類是患者的電子病歷產生的臨床大數據；
第二類是互聯網醫院提供在線醫療服務產生的數據；
第三類是區域衛生信息化電子健康檔案；
第四類是健康物聯網，生物傳感以及物聯網可穿戴設備帶來的數據；
第五類是組學大數據，包括基因轉錄組學、蛋白組學以及微生物組學；
第六類是醫學研究文獻。
“醫療大數據應用場景多樣化，包含優化治療、提升管理、科學研究、藥品研發等。”于廣軍認為，人工智能技術為醫療大數據開創了廣闊應用前景，加快成果產出。新一代人工智能技術具備算力、算法、大數據三大要素，醫療大數據與算力、算法的結合，推動了人工智能技術在智慧醫院的應用，便于開展智慧服務、智慧臨床和智慧管理。
“智慧臨床、智慧管理、智慧服務涉及方方面面。在推動上海醫聯工程過程中，我們為每個患者建立電子診療檔案，實現跨院信息共享。這一平臺已成為上海醫療大數據中心，是名副其實的醫療臨床檔案信息庫。”于廣軍說。
在醫學人工智能發展過程中，于廣軍認為還面臨一些問題，需要進一步提升人工智能輔助診斷系統，產生高質量數據、算法以及高效的群體協作模式，同時還要考慮產品的可解釋性問題，以及質量安全、標準規范、生產成本、商業模式等。
“醫學人工智能發展尚處在初級階段，需要不斷迭代創新。”于廣軍講到，醫學人工智能下一步發展的關鍵路徑是探索高水平應用，建立高質量數據庫、高可信度算法，做到人機融合實現社會認可。
關于醫療大數據的人工智能研究與應用，于廣軍認為，智能臨床決策支持是非常重要的應用場景，智能影像可以成為臨床輔助決策支持的突破口，提高臨床醫生診斷效率，改善影像專家地區分布不均衡，醫療水平參差不齊的現狀。“智能影像方面，截至２０２２年５月已有近４０款醫療ＡＩ輔助診斷軟件上市，整體發展較快。”
會上，于廣軍還介紹了國家健康醫療大數據研究院（深圳）誕生背景、發展成果。“我們做大數據和人工智能要有數據源，要有價值鏈，要依靠算法、算力開展人工智能深度學習。”于廣軍表示，要攜手數字企業形成服務系統，對醫療服務“數”“智”賦能，打造可循環的生態閉環。
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