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近年来，为了合理配置医疗资源、促进基本医疗卫生服务均等化，各地积极推进分级诊疗制度，引导优质医疗资源下沉。然而，基层医疗机构面临医生经验不足、诊疗不规范等问题。因此，提升基层医疗诊疗水平、提高诊疗质量迫在眉睫。电子病历（EMR）是病人在医院诊断治疗全过程的原始记录，是医疗机构在医疗信息化建设过程中形成的重要数字资产，也是AI技术进入医院的数据基础。随着AI技术的快速发展，利用自然语言处理、知识图谱等AI技术，以电子病历为处理对象构建的辅助诊断系统，有望为基层医生提供可靠的临床诊断参考。AI与临床诊断的结合，是医疗智能化建设的必然选择，也是解决民生关切问题的重要途径。
哈尔滨工业大学计算学部教授关毅，是国内医疗健康领域人工智能技术研发的领军人物。从2013年起，关毅教授带领研究室团队开始了利用自然语言处理技术构建医疗领域知识图谱，利用人工智能构建智慧医疗的相应研究工作。目前研究室已经参与、承担了二十多项国家自然科学基金、国家863、国际合作等项目，并且与华为、深圳大数据研究院、航天院所等多家国内知名企业和研究中心合作完成了多项课题。
在7月12日举办的“华为云杯”2022人工智能应用创新大赛开幕式上，关毅教授作为出题方代表表示，苏州工业园区尊重人才、尊重科学，能够遵循产业发展规律数十年如一日地陪伴企业成长；华为不仅有着将研究成果应用到自身产品的能力，还以园区人工智能产业生态为载体，借助行业头部企业和科研机构的影响力与资源优势，积极帮促带动社会上其他创新成果实现落地。而这些正是哈工大积极参与本次医疗大赛的契机。
电子病历成为医疗AI重要突破口
在关毅教授眼中，医疗AI不仅有着无限的想象空间和远大的发展前景，而且是非常现实的、很接地气的运用。“当下我国基层医疗机构普遍面临着医生经验不足、诊疗不规范等问题。在医疗领域中引入人工智能技术，把医生从繁琐的日常工作中解脱出来、帮医生把与创造性劳动无关的事情解决掉，不仅能缓解人均医疗资源稀缺的问题，还能提高医生的工作效率、加快医疗领域创新的速度，使医疗专业技术惠及更多的民众。”
“结合深度学习技术和符号处理的推理技术，正在成为人工智能技术的新热点，而智慧医疗正是这项技术的最佳应用场景。”在关毅教授看来，利用自然语言处理、知识图谱等AI技术，将海量病人的医疗大数据处理成电子病历，让其成为医生辅助诊断、辅助检查、用药推荐的好帮手，是当下医疗AI发展的重要突破口。
电子病历是病人在医院诊断治疗全过程的原始记录，是医疗机构在医疗信息化建设过程中形成的重要数字资产，也是AI技术进入医院的数据基础。通过电子病历构建起辅助诊断系统，有望为基层医生提供可靠的临床诊断参考。如检查辅助诊断，能够随时随地在医生的诊断过程中提出建议和指导，这些都是电子病历今后运用的重点领域。关毅教授也希望，通过本次大赛的“命题作文”，能够激发参赛选手们的创造力，发掘出电子病历更多的实际运用。
落地难仍是医疗AI迫切需要解决的问题
医疗AI技术上实现的成果，老百姓什么时候能用上？对此，关毅教授坦言，尽管医疗AI技术受到政府部门的高度重视，已经广泛地开展起来，并且得到越来越多医务人员的积极参与，但是由于这项技术的特殊性，真正能够落地并改变医生工作习惯和患者就医习惯的技术还是非常少。
谈到落地难的原因，关毅教授表示，首要的难点在获取和利用医疗知识上。由于医疗大数据涉及用户的隐私，开放给学术界使用的医疗大数据会受到方方面面的限制，这就阻碍了医疗AI技术的发展。“我希望能够在国家的统一组织下，逐步向学术界开放医疗大数据的使用，同时进一步加强面向医疗AI技术的医疗资源建设。”关毅教授坦言，参与本次大赛就是想通过和华为的合作，为促进医疗AI技术的落地出一把力。
据悉，从2019年开始，华为对关毅教授团队的智能诊断技术给予了支持。关毅教授深有感触：“我们在医疗AI方面从无到有、由弱变强，到现在自主构建了一个规模较大的医疗知识库，这都离不开华为全方位的支持。由于华为出色的工程实现能力，我们实验室的一些技术已经被华为的同事部署到了四川，变成产品落地。此外，我们实验室研发的一些专业技术也迅速地得到了华为方面的响应和检验，使得我们能够有的放矢地逐渐提高技术表现。”
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