中國擁有非常龐大的醫(yī)療數(shù)據(jù)，它們來自十多億中國人，跨越數(shù)十年的沉淀。正因如此，以數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能技術，被廣泛應用于醫(yī)療服務、醫(yī)藥研發(fā)、醫(yī)學研究等各個環(huán)節(jié)，國內(nèi)創(chuàng)業(yè)熱情高漲，IBM、飛利浦、微軟、強生等醫(yī)療領域的科技巨擘也紛紛在中國建立研發(fā)中心。

　　然而，中國醫(yī)療數(shù)據(jù)存在兩大問題：

　　第一，非結構化的醫(yī)療文本數(shù)據(jù)，無法直接用于機器處理和分析。今天中國的部分地區(qū)，病歷的電子化程度甚至還沒有達到100%。

　　第二，HIS、LIS、PACS、RIS…國內(nèi)一家醫(yī)院的軟件系統(tǒng)，少則幾個，多則幾十個。這些系統(tǒng)出產(chǎn)的廠商，全國有不下3000家，各自為營，導致系統(tǒng)間數(shù)據(jù)無法互聯(lián)共享，造成嚴重的醫(yī)療“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象。

　　這兩大問題中，第一個問題的技術解決難度相對要小。目前出現(xiàn)的解決辦法有二：一種是運用自然語言處理技術，可以將非結構化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結構化數(shù)據(jù)，國內(nèi)不少企業(yè)在這一領域耕耘，包括森億智能、零氪科技、思派、依圖醫(yī)療、大數(shù)醫(yī)達等等。另一種解決辦法，是以IBM Watson為代表的認知計算技術路線，能夠直接對非結構化的醫(yī)學文本進行理解和推理。

　　第二個問題，即“數(shù)據(jù)孤島”問題的解決則難度較大。如果要將各系統(tǒng)臨床數(shù)據(jù)進行整合，傳統(tǒng)的辦法只有在征得醫(yī)院的同意下，挨個聯(lián)絡供應商請求提供數(shù)據(jù)接口，需要極大的人力、資金與時間投入。

　　而近兩年來，這一問題正在逐步被解決，其解決辦法的核心就是：異構數(shù)據(jù)采集。

　　從這家新三板企業(yè)講起

　　從公開資料看，博為軟件可能是第一個吃螃蟹的企業(yè)。這家2016年在新三板掛牌的長沙企業(yè)，最先研發(fā)出“101異構數(shù)據(jù)采集技術”，能夠在各軟件廠家不提供接口的情況下，實時精準地抓取各軟件的數(shù)據(jù)，存儲指定數(shù)據(jù)庫中。如此，醫(yī)生可以從數(shù)據(jù)庫中獲取各個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，達到與數(shù)據(jù)接口一樣效果。此外，該技術還能夠?qū)崿F(xiàn)歷史數(shù)據(jù)的遷移，即自動采集舊系統(tǒng)中的完整數(shù)據(jù)，按照配置邏輯自動寫入新系統(tǒng)，保證系統(tǒng)數(shù)據(jù)完整性。每個小時可以處理上萬條數(shù)據(jù)，并且可多臺機器同時運行，處理速度快，節(jié)約人工成本。

　　除博為軟件外，國內(nèi)具備這一技術能力的企業(yè)僅有寥寥數(shù)家，其中包括依圖醫(yī)療、上海翼依、北京數(shù)見科技、普元技術等。

　　技術壁壘的巨人，商業(yè)變現(xiàn)的矮子?

　　異構數(shù)據(jù)采集的技術研發(fā)壁壘較高，但商業(yè)上的表現(xiàn)卻并不理想。以博為軟件為例，2015年至今雖營業(yè)收入增長了4倍，但年營收數(shù)據(jù)還未破千萬元大關——2017年全年數(shù)據(jù)有望完成這一突破。從凈利潤來看，自博為軟件2016年掛牌新三板以來，始終未達到盈虧平衡，2017年上半年凈利潤為-6.43萬，創(chuàng)造歷史新低。

　　去年，博為軟件董事長梁威曾經(jīng)對外披露，截止2017年10月，博為軟件已累積了200家醫(yī)院的臨床數(shù)據(jù)，100多萬的病人數(shù)據(jù)。從產(chǎn)品落地醫(yī)院的數(shù)量來看，可知生意難做，恐怕多數(shù)是與醫(yī)院開展試用合作，抑或是議價能力差，客單價低得讓人心累。

　　醫(yī)院是封閉的環(huán)境，醫(yī)療是封閉的圈子。具備異構數(shù)據(jù)采集的企業(yè)，多數(shù)是軟件服務類企業(yè)，并非專注于醫(yī)療垂直領域，這就意味著產(chǎn)品向醫(yī)院推廣過程中，會遇到新舊供應商和渠道的碰撞和摩擦。那么，深耕醫(yī)療大數(shù)據(jù)的企業(yè)，或許會多一分優(yōu)勢?事實上，對于軟件服務類企業(yè)，其服務的客戶類型具有多元化特征，以博為軟件為例，其客戶涵蓋了政府、醫(yī)院、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、保險企業(yè)等等。相比之下，醫(yī)療反而是門檻最高的領域。

　　其次，就異構數(shù)據(jù)采集技術本身而言，勢必遭到軟件廠商的掣肘。過去若想將數(shù)據(jù)從軟件中導出，需要向廠商交付一定的費用才可以提供接口。而這項新技術的出現(xiàn)，無疑是動了廠商們的“蛋糕”，阻力在所難免。