用人工智能將冰冷數據升華為“健康中國”的民生溫度

健康是人民幸福生活最重要的指標，人民健康至上、健康優先發展，是中國式現代化道路的重要特征。黨的二十大報告提出持續推進健康中國建設，把保障人民健康放在優先發展的戰略位置，這是中國式現代化建設的重大戰略選擇。當前，我國人口老齡化進程加快，對優質醫療健康服務的需求急劇增長；同時醫療資源分布不均衡、基層醫療服務水平不高、優質醫療資源又難以下沉，加之工業化、城鎮化、重大疫情、生態環境及生活方式變化，這些因素疊加給醫療健康服務與管理帶來巨大挑戰。近年來，新一代人工智能技術的快速發展與應用，為解決上述問題帶來了前所未有的契機。“數智賦能是提升我國醫療健康服務水平的必由之路。應緊緊圍繞人民群眾看病就醫中的‘急難愁盼’問題，充分運用人工智能深入開展衛生健康智慧治理，打造自主便捷、公平可及的健康大數據知識服務系統——‘醫療知識大腦’”，作為長期耕耘在數據科學與智慧醫療健康管理領域的一名科研工作者，合肥工業大學管理學院教授、數據科學與智慧社會治理教育部哲學社會科學實驗室副主任顧東曉堅定地說道。

開發利用健康醫療大數據構建人機協同的醫療健康知識服務系統，通過智慧數據資源管理、知識發現和智能服務提升醫療決策水平和資源利用效率，推動國家分級診療政策加速落地，是他的課題組研究工作的重心。人們常說，科學研究要“接地氣”“有溫度”，顧東曉錨準的進發航向恰恰捏準了前沿人工智能發展與醫療民生問題的“命脈”。“未來，我將會繼續充分運用人工智能技術研發更加先進的智慧醫療健康服務系統，進一步挖掘健康大數據價值，用科技提升14億人民生命健康的保障水平。”他說。

“向未來看，往實處做”

探索“數轉智改”，推進“數據要素×醫療健康”，創新打造“數字醫聯體”，規劃建設健康數字大腦……早在21世紀初，顧東曉就在懵懵懂懂中萌發了這樣的想法。2002年，從吉林大學畢業后他來到合肥工業大學（簡稱“合肥工大”）楊善林院士團隊做一名青年教師，正好趕上省立醫院信息系統開發，他就參與了這個項目。“這應該是我從事健康大數據和數字醫療研究的起點，楊院士是我從事智慧醫療健康管理研究的領路人”。誠如顧東曉所言，他與科研的首次“會面”，便是由楊善林院士帶領團隊承擔的省立醫院系統開發這樣的重要課題。

“其實那個年代醫療信息系統與數字健康這個行業在國內算是剛起步，所以往往沒有那么多現成的系統知識來學習，更多都是在實踐中學，在失敗中摸爬滾打地探索前路。”顧東曉說。2007年，他開始攻讀博士學位，在長江學者特聘教授梁昌勇老師指導下從事數據科學與醫療健康智能決策研究。2009年9月他啟程赴美到威斯康星大學做聯合培養博士研究，在合作導師趙惠民教授實驗室從事復雜醫療數據挖掘與疾病預測建模研究。博士畢業后，他前往南京大學信息管理學院從事博士后研究，在長江學者特聘教授孫建軍老師實驗室開展醫療情報智能與健康大數據挖掘研究工作。之后，他又到美國印第安納大學丁穎教授實驗室做訪問學者，面向健康信息學、多模態智能等前沿方向進一步深研……在國內外知名學者的指導下，顧東曉一步一個腳印地逐夢前行，縱使途中偶有荊棘，但他不抱怨、不彷徨，“人比山高，腳比路長”，他總是將這樣的激勵之語掛在嘴邊。成功往往不虧欠腳踏實地之人，他先后在2014和2017年獲得了健康大數據與智慧醫療方面的兩個國家自然科學基金項目。

彼時，顧東曉將銳利目光投向數智驅動的慢性病智能化預防與主動健康問題，以慢病大數據深度聚合與個性化知識推薦為著力點，從健康信息生命全周期和需求動態演化的視角，研究面向老年慢性病的多源異構、多模態和復雜關聯健康大數據的組織、知識挖掘與動態個性化服務，提出了考慮異質性需求和復雜關聯關系的老年慢病信息動態集成與知識挖掘方法。“大量的數據閑置在醫院非常可惜，只有把它們開發利用起來，分析出其中規律，挖掘出其中知識，它們才能轉變為有生命的、切實為人類健康服務的知識寶藏。而我愿意充當這之中的助推者，不斷面向人民健康進行科研探索。”顧東曉說。

“朝尖端走，向頂峰攀”

唯物主義者的天堂不在天上，而在每一次的創新與實踐探索里。自到合肥工大工作后，在“我們擁有共同的事業”的團隊文化激勵下，顧東曉一直積極探索、勤于實踐，在奮斗的洪流中堅守著作為科研工作者的初心與使命。他兩次入選斯坦福大學全球前2%頂尖科學家榜單，是安徽省杰出青年科學基金獲得者、安徽省高端人才引育行動青年拔尖人才。

自“健康中國”戰略被提出之后，顧東曉的研究重心便從未偏離過“全民健康”的目標。他在基于多模態醫療健康大數據的動態知識組織方法、基于多案例庫協同推理的疾病預測與智能決策方法，以及知識聯合驅動的智能化疾病監測預警方法等領域均作出了自己的貢獻。他和楊善林院士等共同在《管理世界》撰文，首次界定了醫療知識的三維內涵，即通用醫學知識、案例知識和推理知識，推動智慧醫療向更高層次發展。

在承研的國家自然科學基金面上項目“基于多模態醫養大數據深度聚合的動態主動服務模式研究（72071063）”中，顧東曉帶領課題組錨準我國經濟社會發展正從“人口紅利”向“健康紅利”轉變的“窗口期”，精準布局，利用人工智能技術深研多渠道跨界醫養數據資源深度聚合和主動健康等全球前沿熱點研究方向。

“現有的各種醫療AI系統受數據質量與規模、算法成熟度、可解釋性等影響，獲取的知識往往難以滿足實際需求。因此，需要研發跨界醫養數據資源的有效整合機制和多模態數據有效融合方法，快速分析挖掘數據，準確、動態獲取全過程知識視圖，提升醫療知識服務的主動性和個性化。”顧東曉說。他及團隊“行之以躬，不言而信”，歷時多年先后提出了醫學文本到表格任務的自適應指針約束生成方法、面向大規模醫療文本挖掘的中文分詞和命名實體識別方法，以及“人在回路”的多模態知識推理模型和多案例協同知識發現方法等，有力賦能數字醫療與智慧醫院的建設和發展。

“新時期衛生健康事業高質量發展需要高度重視醫療數據資源整合、共享和智能化管理利用。應從系統論和全局資源觀視角，建設體系化、醫教研一體化和智能互聯的‘醫療超級大腦’醫聯網大數據知識服務平臺，在醫聯網框架下對醫療健康相關的人、物、數據等各種相關資源進行深度整合和有效配置，通過醫養結合和醫防協同治理全面提升醫療健康和養老服務體系的整體效能。”依托國家自然科學基金面上項目“醫防融合的疾病多渠道協同防治與智能管理模式研究（72271082）”、安徽省重點研發項目“醫防協同的公共衛生監測預警大數據智能服務系統研發與應用（2022i01020003）”和安徽省杰出青年科學基金項目“醫聯網環境下的醫療健康知識挖掘與智能決策方法研究（2408085J041）”，課題組設計了多渠道數據動態監測與采集機制，提出了醫防大數據多主體協同治理與動態聚合方法，構建了醫防跨域數據智能分析模型，建立了動態知識推薦及多元觸發預警模型，發明了基于開集識別的新發傳染病智能識別方法，提出了全流程智慧健康管理模式和人機協同干預決策方法，推動了疾病防控工作從傳統相對割裂的被動式疾病防治向醫防融合的全流程協同防治和智慧管理的主動模式轉變。此外，他與衛寧健康科技集團等單位合作研發了臨床案例驅動的醫療大數據知識服務系統——睿知，提出了多案例協同推理的醫療輔助診療智能決策方法與個性化健康方案推薦模型，應用到各大醫療衛生服務機構，推動著醫療資源的縱向流動和區域資源共享，有力賦能智慧醫院建設和國家分級診療戰略落地，取得了顯著的經濟與社會效益。

“人民健康是民族昌盛和國家富強的重要標志。涉及14億人健康的問題從來不是小問題，它關系到百姓福祉、社會安寧和經濟社會未來長遠可持續發展。因此，我們要堅持‘四個面向’，通過研發更多高質量健康智能與數字醫療技術，推動整合型醫療健康服務體系發展，探索精準便捷的全方位全生命周期健康管理新模式，充分發揮人工智能技術在‘健康中國’建設和衛生健康現代化治理中的重要作用，有效支撐各類醫療服務機構為百姓提供更高質量的優質醫療健康服務。”顧東曉說。對科學知識的渴望，對科研工作的追求，對教育事業的熱愛，這3種純潔但無比強烈的激情支配著他。而他們奮力搏出的一個個幸福和美的場景，正在匯聚成“健康中國”扎實推進的新藍圖，帶來數字醫療與智慧健康科學事業的溫度。

專家簡介

顧東曉，合肥工業大學教授、博士生導師，數據科學與智慧社會治理教育部哲學社會科學實驗室副主任。入選斯坦福大學全球前2%頂尖科學家榜單，安徽省杰出青年科學基金獲得者，安徽省高端人才引育行動青年拔尖人才。擔任包含《信息管理學》等國家級規劃教材在內的6部教材主編/副主編/編委。獲首屆全國優秀教材二等獎（排名第一）和安徽省在線教學成果獎特等獎。主持國家自然科學基金項目5項及其他各類課題20余項。在《管理科學學報》、《管理世界》、《中國科學院院刊》、《信息科學與技術協會期刊》（JASIST）、《信息系統前沿》（ISF）、《國際生產研究雜志》（IJPR）、《知識系統》（KBS）、《專家系統與應用》（ESWA）等國內外期刊發表論文150余篇，包括《科學引文索引》/《社會科學引文索引》（SCI/SSCI）論文70余篇，《中文社會科學引文索引》（CSSCI）24篇。獲授權國家發明專利22項，以及教育部、新華社和省市級政府采納專報8件。擔任國際信息系統學會中國分會（CNAIS）等9個學術組織理事/委員，擔任國際期刊《數據智能》（Data Intelligence）編委、副主編（AE），擔任2015年信息管理中國夏季研討會（CSWIM）國際會議組織事務委員會聯合主席、第六屆中德前沿科學探索圓桌會議青年科學家委員會委員。