当医疗健康领域遇上数字革命，一场深刻的行业变革正在发生。2025年8月11日，唐亚梅副院长在《健康报》上发表署名文章《探索医疗大数据应用的无限可能》，深度解读在大数据赋能下，我院如何探索医疗服务的新可能。全文如下：

　　随着大数据和人工智能技术的飞速发展，医疗行业正经历着深刻的变革。自2014年大数据首次被写入政府工作报告以来，我国陆续出台了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》《新一代人工智能发展规划》等文件，为医疗大数据的管理和使用提供了政策指导。

　　医疗大数据的广泛应用为行业发展带来了前所未有的机遇，但也面临数据质量、隐私保护、伦理规范等挑战。作为医疗行业的核心载体，医疗机构在大数据的收集、管理和应用方面肩负着重要责任。中山大学孙逸仙纪念医院从数据全生命周期管理入手，健全院内管理体系，搭建生物医学大数据平台，探索医疗大数据助力行业进步、造福百姓健康的无限可能。

　　在数据管理体系的建设过程中，医院逐步明确了数据管理的目标和范围，着力提升数据的标准化、规范化，加强数据安全性，以支持临床研究、医疗决策和患者管理。数据管理的范围涵盖数据采集、存储、处理和应用的全过程。

　　在数据采集方面，医院汇集多渠道数据，不断丰富数据资源。除传统的电子病历系统（EHR）外，还整合了影像系统（PACS）、实验室信息系统（LIS）、病理系统等多源数据，并与外部机构合作，获取部分公开数据集，进一步丰富了数据资源。为了确保数据的质量，医院在数据采集阶段就植入了质控模块，嵌入自动校验功能，对数据格式、范围和逻辑进行实时校验，确保数据完整性、准确性、一致性；利用AI技术进行自动校验，通过机器学习算法进行质量评估和异常检测，及时纠正错误。此外，医院还建立了数据质量评估指标体系，定期评估和反馈，持续提升数据质量。

　　在数据存储方面，医院采用分布式存储架构，确保数据的安全性和可靠性。医院建立了数据备份和恢复机制，定期对数据进行备份，以防止数据丢失或损坏；建立数据安全管理机制，确保数据的合规使用和隐私保护。同时，医院通过加密技术对敏感数据进行加密处理，确保数据在存储和传输过程中的安全性。

　　在数据处理方面，医院利用先进的数据处理工具和技术，对数据进行清洗、转换和加载（ETL）。通过ETL过程，医院可将多源异构的数据转化为统一格式的数据，为后续的数据分析和应用提供基础。医院还利用数据挖掘和机器学习技术，对海量的数据进行深度分析，提取有价值的信息PG电子网站和知识。

　　在数据应用方面，医院积极探索大数据在医疗领域的各种应用，并高度重视数据伦理和隐私保护。医院将大数据广泛应用于临床辅助诊断、治疗方案制定、药物效果评估等多个领域，在提高诊断效率和准确度、改善临床治疗效果、提升科研效率等方面发挥了重要作用。在数据应用过程中，医院建立了完善的数据安全管理机制，确保数据合规使用；通过匿名化处理等方法，实现了数据的合法共享；通过制定严格的规范、设立伦理委员会进行审查，确保数据使用符合伦理且不会对患者造成伤害；通过多种技术手段，如数据加密、访问控制、审计跟踪等，确保数据的隐私性。

　　为推动大数据应用研究，医院在智慧医院建设部架构下组建生物医学大数据平台，并配备计算机、生物医学、管理学等专业的专职人员负责平台运营和管理。

　　生物医学大数据平台负责全院数据管理的统筹协调，制定政策和流程，确保数据管理工作的顺利开展。目前，生物医学大数据平台已对医院积累的近700万人的临床数据完成整合，并进行了数据清理和结构化处理，成功搭建“逸仙医学大数据平台”。“逸仙医学大数据平台”包括基础数据库、科研数据库、专病数据库、公共数据库等模块，可根据科研需求提供数据检索、数据导出、数据质控、自由创建个人项目等服务。

　　基础数据库对全院患者临床数据进行了清洗和结构化，包含检验、诊断、病理、医嘱、用药、手术、治疗情况、不良反应等数据的结构化信息，从基础数据库可以浏览影像、心电、超声等图像信息，并进行数据导出申请。科研数据库可以满足医生自由创建项目、自主从平台入组病人的需求，可通过定义字段和设立入组标准自动纳入新的符合要求的病人，并在有新病人数据入组时向医生发出提示。专病数据库是结构化程度较高的针对专科疾病的数据库，是与临床医生深入沟通后，根据专科特性定制化的数据库，可自动入组病人，并且从治疗开始全流程记录病人在院数据。公共数据库则整合多个国际公共临床、基因数据库，可供医生调取使用。

　　生物医学大数据平台为全院科学研究、数据分析、数据挖掘提供了高效稳定的支撑服务，已成功协助院内多个科研项目孵化，为临床辅助诊疗与决策支持系统研发、个性化治疗和精准诊疗服务系统等软件系统研发提供了有力支持。

　　做好数据汇集管理与平台建设，其最终目的是促进医疗大数据应用，推动健康大数据社会共建共享，助力诊疗水平提升，让科技红利造福患者。

　　在院内应用上，医院借助大数据模型，进行了多场景应用开发。例如，在人工智能（AI）辅助诊断领域，医院开发的“基于胸部CT人工智能辅助诊断系统”，可快速、准确完成对患者胸部CT图像的检测及诊断；“尿路上皮癌尿液细胞学AI诊断模型”“膀胱镜AI系统”等显著提升了疾病早诊率和诊断准确度。医院构建的“宫颈癌细胞病理AI精准诊断系统”，可助力癌症早诊早筛，并拓展至多类型细胞学数字病理图像辅助诊断系统，该系统已入选2025年广州市卫生健康委人工智能医疗健康行业“揭榜挂帅”活动应用创新项目。另一方面，医院积极探索AI在医学教育中的应用，增设AI工具使用课程，培养新一代“数字原生”医生；通过构建大数据平台、人工智能研究室等平台，为医学生和交叉学科学生提供实践机会，推动医学AI技术的发展。此外，医院还利用大数据技术优化医院的运营管理，如通过数据分析优化医院的资源配置、提高医疗服务效率等。

　　在开放共享上，医院已与多家医疗机构合作，建立统一的数据采集标准，推动多中心临床研究项目的开展，并探索建立数据挂牌交易机制，促进跨机构数据共享，提升数据利用效率。医院牵头建设的“中国乳腺癌标准数据库”，为提升国内乳腺癌临床研究和诊疗水平提供了平台。该数据库联合多家医院，以乳腺癌病历资料为基础，采集患者随访数据、影像数据、数字病理数据等，按照相关标准构建医院本地多维立体乳腺癌数据库，并搭建区块链+AI多模态专病科研协作平台，以标准化、高质量、可共享的专病大数据为核心，为全国乳腺癌疾病领域医疗工作者提供面向人工智能的研究环境，助力乳腺癌多中心科研协作水平与诊疗能力全面提升，帮助各级医疗机构更高效、更有针对性地提高乳腺癌诊疗水平，加速科研产出。

　　通过多年的探索，医院不仅提升了自身的数据管理水平，还为整个医疗行业的数据共享和应用提供了有益的经验。未来，中山大学孙逸仙纪念医院将继续完善大数据管理体系，提升数据质量，推动大数据在医疗领域的深度应用，为医疗行业高质量发展助力，为科技红利造福百姓健康寻路。