醫(yī)療信息化一直以來都是信息化進程中的難點，此前探討過醫(yī)療信息化發(fā)展的現(xiàn)狀和未來趨勢，在本文里，讀者將看到美國一群工程師如何采用人工智能和機器學習促進醫(yī)療信息化。

波士頓Beth Israel Deaconess醫(yī)療中心的急診科醫(yī)生兼工程師Steven Horng，是一個旨在向急診室引入機器學習和人工智能（AI）的一員。

“很多人都在討論如何讓一臺電腦來診斷病人或者取代醫(yī)生，但我認為這是個錯誤的方向，其實際上應(yīng)該是對醫(yī)生的一種增強，把電腦作為一種工具，而不是替代品。”

Horng的10人團隊正在引入一種幾乎被同事們都忽略了的技術(shù)。機器學習算法隱藏在工作流程之下，協(xié)助醫(yī)務(wù)人員以更有效的方式進行操作。要觸及它就意味著發(fā)展新的數(shù)據(jù)科學，運行高度敏捷實驗，并依托Beth Israel首席信息官ohn Halamka的靈活基礎(chǔ)架構(gòu)，組件專家指出，這是企業(yè)引進機器學習和人工智能的核心。

數(shù)據(jù)科學項目

Horng的研究小組正在使用機器學習算法來解決正在困擾全國各地急診室的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：以結(jié)構(gòu)化，標準化的方式獲知病人來訪的原因或“主要訴求”。醫(yī)務(wù)人員需要精確，這使得數(shù)據(jù)采集成為一場戰(zhàn)斗。用文字來記錄主要訴求，例如，說明左路胸部疼痛。

Horng說：“能夠確認胸口痛對接下來的臨床護理和像順序設(shè)定和臨床路徑之類的事情是非常有價值的”，但在大多數(shù)系統(tǒng)中這都很難實現(xiàn)。“難點一直在于如何在人們自說自話的情況下收集這類結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。”

Horng的團隊和他們紐約大學的計算機科學合作伙伴明白，如果人類和機器想要共同努力，在實際應(yīng)用過程中構(gòu)建非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，系統(tǒng)需要完成兩件事情。根據(jù)他們的論文Predicting Chief Complaints at Triage Time in the Emergency Department（在急診科的分診時對主要訴求的預測），“用戶必須覺得這個軟件確實節(jié)省了他們的時間，并且其結(jié)果是可信的。”

引入機器學習。“我們已經(jīng)有了一個無論在后端和前端，將這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)域的機器學習方法，”Horng說?，F(xiàn)在，病人在被護士分診時，收集到的數(shù)據(jù)會通過一個預測分析引擎，其會確定排名前五的患者最有可能主要訴求。

“我們必須建立十分廣泛的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集——從如何表現(xiàn)主要訴求的本體到自然語言處理，”他說。這包括破譯非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的“凌亂”部分：拼寫錯誤，雙重含義和棘手的“否定發(fā)現(xiàn)”問題，或醫(yī)療條件狀態(tài)的可靠鑒定。今天，Horng表示，該計劃極大地提高了主要訴求的數(shù)據(jù)采集率——從25％提高到了95％。

一個專門的研發(fā)團隊

Horng高度評價了Beth Israel的Halamka，他給團隊“自由探索的權(quán)利，使我們在信息系統(tǒng)技術(shù)支持中扮演了有意義的角色，”他說。Horng和他的團隊是IS信息系統(tǒng)技術(shù)支持部門的成員，遵守信息系統(tǒng)技術(shù)支持IS的政策，程序和治理結(jié)構(gòu)，并直接控制軟硬件。“這與大多數(shù)組織機構(gòu)醫(yī)生只作為顧問和事后諸葛亮非常不同，”他說。

Gartner分析師Kenneth Brant認為，首席信息官們在構(gòu)建智能機戰(zhàn)略，利用機器學習完成代替人類的任務(wù)的科技時，應(yīng)該有樣學樣。設(shè)立一個專門的小組，進行研究和開發(fā)，是從文化上為企業(yè)做好準備的良好開端，Brant說。此外，建立一個像這樣的團隊將幫助首席信息官們就推動智能機戰(zhàn)略所需要的技能進行思考 – 那些可能不屬于IT部門的技能。

“如何建立智能機器或管理或部署它們與[運行] ERP系統(tǒng)是非常不同的，”Brant說。 “其需要在比IT知識基礎(chǔ)更深入的人工智能方面的技能。”

由于智能機器技術(shù)還很不成熟，企業(yè)需要可以進行試驗和測試，并能接受快速失敗的員工。

Horng和他的團隊持有快速失敗的心態(tài)。“我們相信醫(yī)生程序員方法，用戶既是醫(yī)生，又是開發(fā)者和測試者，”Horng說。 “這意味著我們會有非常快速的開發(fā)周期。”

構(gòu)建未來，就要靈活思考

基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)也很關(guān)鍵。Horng依賴于Halamka構(gòu)架的靈活性，其被專家譽為確?；A(chǔ)設(shè)施能夠跟上不斷變化狀態(tài)的一種方法。Beth Israel服務(wù)器的虛擬化有多重故障保險，Horng說。Horng和他團隊進行的機器學習項目運行在一個專用服務(wù)器上 - 獨立于臨床環(huán)境的其余部分。 “這意味著，無論機器學習方面發(fā)生什么 - 如果其崩潰，或出現(xiàn)一個問題，又或者服務(wù)器出現(xiàn)故障 - 它不會影響臨床方面，”他說。

Citrix Startup Accelerator首席技術(shù)專家Michael Harries，稱此為在架構(gòu)中建設(shè)“拐點”，這是一個他認為比以往任何時候都更加重要的概念。“我們正處在一個時點上，在過去的十年中行業(yè)中變化的總量已經(jīng)相當顯著，但現(xiàn)實是，我們卻還沒有看到任何東西，”他在由MIT Technology Review麻省理工學院技術(shù)評論主辦的新興技術(shù)會議EmTech上說道。

“我可以集中控制所有的應(yīng)用程序，無論在手機還是桌面電腦，或者任何將要出現(xiàn)的終端上，或者我可以從任何地方對其進行訪問，這一概念是非常重要的，”他說。 “內(nèi)容的交付與IT的交付應(yīng)該被分離出來。”