“我们不能只把大数据当做技术活儿，更应该让它形成一种文化。让更多老师和专家进入到医院里讲课，把大数据思维渗透到临床一线、科研一线，渗透到管理者的大脑里去。”
在提及大数据和AI对医院的好处时，黄伟红如此说道。
黄伟红现为中南大学湘雅医院"移动医疗"教育部-中国移动联合实验室副主任，该实验室是教育部唯一一个设在医院里的医疗信息化实验室。
雷锋网了解到，实验室成立的目的，主要是为探索交叉学科如何走向科研和技术前沿，以及成果转化。
医院做AI，人最重要，技术次之
黄伟红首先谈到，医疗大数据这件事很大，医工交叉环节中最重要的一点就是人。
“过去我在英国做大学老师时与同行有不少交流，发现真正进入医院接触最原始的数据，是最近两年发生的事。在这个新环境下，医院需要有复合型知识背景的人。既要具备数据技能也要对医疗有认知，更要有跨界思维。现在跨界人才太少，好的医生几乎没有时间去学习更多数据技能，而IT背景的人才也又对医疗认知太少。”
他不断强调到这一点：不管是大数据还是人工智能，成败的关键最终不是技术，而在于人。
“无论人工智能多厉害，首先病理需要标记，而且要标对。标注片子的病理医生，至少得看五万张病理片子后我觉得才合格。”
成功的大数据应用不是指创造一个新技术，而是要把一系列的技术、人员和流程都无缝链接起来，包括数据获取、数据清洗、数据查询、数据分析、数据可视化。有些事系统可以做，但有些事非得人工来做。
黄伟红继续讲到，很多公司都在谈大数据和人工智能。与医疗行业不同，业界互联网公司有一个好处是，即便数据挖掘没做好，他们也不需要对行业和用户承担太多责任，因为结果影响有限。
但医疗机构对大数据和AI这件事非常谨慎。
今年有些许不同，在各种因素的推动下，大家都开始谈大数据。
医疗领域的基因组学和药物研究诞生一批大数据公司，以及中国健康医疗大数据科技发展集团公司、中国健康医疗大数据产业发展集团公司、中国健康医疗大数据股份有限公司的筹建，都是关于大数据的。
小单位与大单位应用AI的现状与不同之处
大数据的浪潮追逐者里有很多小单位和大单位。
从地市级医院和部级医院的角度来谈，这类单位到底对大数据这件事情是什么心态？
“很多小机构都想着跟新技术沾点边，有钱后聘用新的技术官，CIO（首席信息官）也变成了CDO（首席数据官）。一个数据集不够两个凑，最后搞成数据池。”
“每个小单位都说自己会AI，但秀来秀去这几年真没有看出来有啥结果。我们搞计算机的人都知道弄出来的仅仅是BI，这拿出来多不好意思。大机构就不一样了，它们会想流程有什么问题，预算和项目这么大如何管理，涉及到如此多的部门需不需要找试点，实施、审计和财务事项如何解决？总体比较复杂。”
当下大单位对AI的态度，如同前几年面对云计算时类似，更多是观望。
医院信息中心主任真要上“云”的话，还需好好掂量，谁知道会遇到什么问题，实在不行就放在医院本地自己搭建。
在AI问题上，当下国家对数据安全非常重视，国内各大企业与原生数据产生点医院和原生技术公司这三方合作时，医院到底该怎么做？
一次性上？逐渐上？还是等到国家有扶持政策后再上？
一家公司还是几家公司一起做？一个分院做还是整个大院同时做？
黄伟红提出了这些很现实的问题。
大数据不仅是采用某种新技术，同时也是把技术、工作人员、流程都绑定在一起。这些环节中，有些问题是无法避免的，尤其是临床数据质量问题。
“我回国后，最初进入医院时就特别关注数据质量问题，数据获取、数据清洗、数据查询、数据分析、数据可视化，其中很多事情非得人工来做。直到两年后我才觉得部分任务用AI来解决有戏，数据进化在一点点的发生，技术进化的同时也会引出新的篇章，如技术架构层面从MapReduce过度到了Spark。当数据量足够大，可有效与人工智能融合时，ICD-10（国际疾病分类，依据疾病的某些特征，按照规则将疾病分门别类，并用编码的方法来表示的系统。）编码准确性，可能在未来的一段时间里，或许AI可以帮到忙”
“输入ICD-10的事应让医生来做，但不要让医生很忙时还要去记这些编码，病案科的医生很累，让每一个临床科室的医生记住手底下几百号不现实。”
大数据和人工智能是最好的组合，大数据提供管道，应对核心数据的挑战。机器学习提供一种智慧，从数据中提取价值。
“大数据并不单单是数据，更应该是一种文化，希望有更多的老师和专家进入到医院里做讲课宣传，让大数据的思维渗透到临床一线、科研一线，渗透到管理者的脑袋里去。”
湘雅医院在大数据方面的探索
随后，黄伟红介绍了湘雅医院在大数据方面的实践。
从2014年开始，为了提高患者就诊体验与质量、提升医生工作效率和能力、助力医疗改革深化模式升级、孵化重大医疗信息化成果、支撑健康医疗大数据产业应用、提升政府监管与决策水平等目标，湘雅医院投资几个亿开始建设医疗大数据平台。
平台建设随技术发展和社会进步不断演进，设计、实施和运营以学校为主导，统一制定规章制度和推进计划，在保证安全和隐私的前提下开放共享。平台服务对象不仅是普通的医护人员，还包括公共卫生、企业、管理、病友等。
“301医院的老师很认可我们的建设思路，湘雅的大数据平台内部环境互不影响。医院还有前置区，学校的大数据有IDC。”
湘雅医院的医疗大数据平台的数据区域中，学校的大数据平台专注于科研分析，医院的业务库、备份库、安全的服务器对数据进行采集，通过专网放在不同的大数据里面。
当时投入一点几个亿立102个专科，形成多个专病数据集。
湘雅很多专科属于国家级水平，同时拥有25个国家级重点专科，医生水平较高。在大数据方面，在14年左右LIS数据离线的汇聚已经完成，数据的增量每天会发生。
患者信息达1700多万条，药品8万多条，以及近3.7万余人次门（急）诊量。
给AI公司的一句忠告
最后黄伟红总结到，未来云端的战争将会变得愈加白热化，医院也在观望这一两年内三家国家队大数据公司会做成什么样子，现阶段仅仅开始试点。与此同时，大数据初创公司也在逐渐走向成熟，这对医疗行业是重大利好。
对于AI技术提供商，他认为一个公司不可能在多个场景里包打天下，选好并深耕垂直方向才是做好技术的第一步。
