原标题：利用人工智能预测冠心病

文/广州日报全媒体记者王纳 图/广州日报全媒体记者轩慧

在人工智能时代的大门缓缓开启的时候，我们一方面希望人工智能可以针对我们每个人的数据做出各种订制服务，另一方面却又担心自己的数据公开后会带来各种烦恼。

在上周末举行的深圳国际BT领袖峰会上，有一个比赛吸引了业界的关注，那就是深圳医疗健康大数据创新应用国际大赛总决赛。这次比赛公开了超过40万人临床电子病历的脱敏数据供参赛选手使用，这在国内是非常罕见的。正如与会专家所言，“在安全可控的前提下，探索并实现健康医疗大数据资源共享开放的运营模式”是这次大赛的积极意义所在。

全球首个心血管健康大数据比赛

心血管疾病一直是危害人类健康的重大疾病，发病难以预测，一旦发病救治困难。同时，各大医院、生物医药相关产业虽保有心血管疾病患者的海量数据及影像病历，但对数据的有效利用不够。

如何挖掘海量“尚在沉睡中的”医疗数据，通过大数据和人工智能技术建立有效的疾病预测模型，具有重要的学术、产业、医疗及社会价值。

本次大赛也是全球首个面向国人的心血管健康大数据比赛，大赛组委会采用海量真实、完整、高质量的医院数据，面向全球征集最优秀的医疗大数据团队展开角逐，旨在通过挖掘心血管疾病发生发展情况以及发病高危因素，对心血管疾病进行早期防控以及分级干预，打造一个融合院内电子病历、医学影像、生理波形数据的医疗健康大数据系统，推动深圳生命健康战略新兴产业的发展。

大赛由深圳市发展和改革委员会与深圳市卫生和计划生育委员会主办，中科院深圳先进院、深圳国家高技术产业创新中心、深圳市医学信息中心联合承办。

参赛者可用40万人临床病历脱敏数据

我们平时体检、看病都会积累下大量的医疗数据，数据体量大、真实可靠、安全脱敏，是此次大赛的特色与意义。据大赛方介绍，在深圳市政府的监督指导下，深圳先进院联合深圳国家高技术产业创新中心、深圳市医学信息中心、华为、迈瑞、国家超算深圳中心、中科金证等多家单位，以超算中心远程虚拟机的形式实现了将有效数据在安全可控的环境下向参赛团队提供接入许可。

大赛举办单位通力合作，针对来自全深圳市60多家公立医院、600家社康中心、累计超过8年、覆盖1800万人的电子病历数据，南山区近10万人100多万份心脏彩超影像数据，迈瑞公司近100万小时ICU监护波形数据，开展数据脱敏、可用性探查、数据清理、关联、质量控制等前期工作,最终为参赛团队提供了极具开发和研究意义的数据平台，超过40万人临床电子病历数据，160万张医院内医学影像数据以及ICU病人连续监测生理波形数据。

大赛程序委员会主席、深圳先进院研究员李烨表示：“大数据在心血管疾病研究上的应用会对科研产生很好的推动作用，也会对产业发展起到促进作用。”据李烨介绍，所有数据都进行了脱敏处理，选手只能远程操作不能下载，实现了对数据安全的控制。“我们历时一年半以上，把零散医疗数据进行串联、融合，最终梳理成可以直接挖掘的数据。”大赛程序委员会副主席、深圳先进院研究员蔡云鹏表示。

获一等奖项目：建立冠心病早期预警模型

获得大赛创新应用组优胜团队一等奖的项目是“冠心病患者ICU数据的高精度连续特征扫描和风险预警”。

据介绍，在ICU多通道生命体征信号中，心电信号携带有大量与冠心病相关的信息，特别是和心梗疾病相关的缺血性信息，在心电波形上有明显表现。该项目聚焦在ICU24小时动态心电特征的高精度连续扫描方法，多时间尺度HRV分析技术，并通过人工智能方法将特征进行有效筛选和组合，建立冠心病早期预警模型。利用人工智能方法实现冠心病的预测和识别是该项目的一个目标。

专家呼吁建健康大数据公共服务平台

在同期举行的医疗健康大数据创新技术与应用论坛上，专家学者聚焦医疗健康大数据热点话题，探讨新模式、探索新方向，呼吁建立健康大数据公共服务平台，以促进产学研资合作交流，推动健康大数据创新技术与应用的发展。

中国科学院院士、中国科学院生物物理研究所研究员陈润生表示：大数据和人工智能技术在生物医学信息领域的应用，能够切实地解决当前生命科学和临床医学界面临的很多重点难点问题。精准医学实际上就是组学大数据在临床当中的应用，通过对各类生命组学和临床医学数据的有效融合，形成高质量、多模态的健康医疗大数据资源，进而应用人工智能技术展开建模挖掘，进一步发掘新型的诊断与治疗技术，最终有效提高当前医学诊疗、疾病防治的效率和准确性。相信不久的将来，精准医学和大数据将可对人类健康事业的发展产生变革式的深远影响。

中科院院士、中国科学院大学副校长徐涛表示：随着中国科学院大学（深圳）校区和国科大深圳医院的建设落地，将进一步聚集中科院系统在深圳的研究力量，深入开展健康医疗大数据的研究、应用与转化工作；同时，也期望在深圳牵头建立起健康大数据公共服务平台，结合深圳市优良的医疗健康发展水平以及创新发展要素，进一步控制健康数据的质量、标准，服务科研工作，共同推动国家医疗健康大数据的应用与发展，进一步探索健康大数据创新应用模式。