讓數據孤島連成大陸
—— 一個由醫療機構檢驗結果互認引發的暢想
【儀器網 生物醫藥】 “重復檢查”“多頭檢查”一直是患者就醫獲得感提升的重要阻礙，剛剛做了多項醫學檢查，換了家醫院又得再做一遍，錢花多了不說，檢驗等候時間也是一項支出，而且這也是一種對醫療資源的浪費。
為了解決長期以來讓老百姓又頭疼“重復檢查”問題，打破不同區域、不同醫院間的“數據圍墻”，浙江省自10月14日起施行《關于全面推進醫療機構間醫學影像檢查資料和醫學檢驗結果互認共享工作的實施意見》，計劃于12月底前完成各市級平臺與升級平臺的對接，全面實現省市縣醫療機構間結果的互聯互通互認。
據悉，首批互認項目包括93個檢驗類項目和180個放射類項目，這些項目都是患者看病就醫過程中的高頻檢驗項目，其中，這80個放射類項目涵蓋了臨床高頻檢查事項的80%。據估算，檢驗結果互認共享工作鋪開后，浙江省市域內醫療機構每年可減少重復檢查檢驗40余萬次，節省醫療費用超2000萬元。
推進檢驗結果互認共享，構建高效、智能、融合的信息化醫療平臺，不僅能夠節約有限的醫療資源、縮短檢驗檢查等候時間，且能減少醫療費用支出、提升老百姓醫療獲得感。
當今的時代是一個大數據的時代，大數據背后蘊藏著巨大的價值，電商行業作為利用大數據立足的代表行業，在剛過不久的“雙十一”以超8894億(天貓5403億元、京東超3491億元)的成績證明了這一點。
在醫療行業，大數據是人工智能在醫療行業領域(AI醫療)的基礎。早在2013年，計算機行業翹楚IBM與世界頂級的腫瘤醫療研究機構MD安德森癌癥中心宣布合作，用Watson輔助醫生開展抗癌藥物的臨床測試，當時IBM Watson將超越人類醫生、解決連人類醫生都撓頭的疑難雜癥當做宣傳目標。但尷尬的是，2019年2月，MD安德森癌癥中心取消了與IBM的Watson項目合約。
據IBM內部報道，Watson for Oncology的應用程序產生了許多“不安全和不正確”的治療建議，其核心算法模型根據相對較少的癌癥患癥的數據進行訓練，病例數量最多的單病種是肺癌，而肺癌的病例數也不過只有635例，其他的疾病數據更是少的可憐，而且給出的建議是根據一些醫生的建議而不是根據既定準則的治療方法進行。簡言之就是，Dr.Watson的“大數據”，不夠“大”。
“大”是大數據的一大特點，而當前醫療行業的醫療數據大部分都是孤島數據，是大數據在醫療行業應用的阻礙之一，此次浙江省實行的醫療檢測結果互認共享，是否能夠看做是“孤島”開始連結的信號？
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