互联网的发展使得大数据引起人们广泛关注。现如今大数据技术早已渗透到金融、物流、通讯和工业等行业领域。大数据在容量、多样性和高增速方面的爆炸式增长全面考验着现代企业的数据处理和分析能力，与此同时也为各个行业带来了准确洞察市场行为的机会。迄今为止大数据技术与产品有哪些创新，大数据如何实现流通变现。围绕这一系列问题，5月24日，由贵州数据宝网络科技有限公司承办的"2017数博会•贵安国际数字经济论坛•数据宝专场研讨会"在北斗湾开元酒店多功能厅盛大召开。
5月24日下午在“2017数博会•贵安国际数字经济论坛•数据宝专场研讨会”上，中国电信医疗信息化运用基地常务副总经理谢青宇先生发表了精彩演讲。
人物简介：
谢青宇，中国电信医疗信息化运用基地常务副总经理。
图为：谢青宇
以下是谢青宇演讲实录：
感谢数据宝公司给了我这样一个机会跟大家做交流，对此我做了很多准备，也问了圈子里的很多人。最后我明确了演讲方向，落脚于智慧医疗。当然如果大家听过我以前的报告，我也用过这样的题目《大数据时代下的智慧医疗健康》。现在这个行业有它特殊的地方，信息化推进大数据和人工智能混合前进，这个产业也非常有特点，所以借这个机会跟大家做交流，分享一些我的看法。
运营商在做这个行业的机理是什么意思？最早我们做行业研究，我们叫通用行业没有意义，在很多窄分领域得到的应用更加突出，数据宝的数据接口也分得非常细。这也是在转型的背景下一步一步推进，从2004年做转型，2013年成立基地，2016年进一步提出转型三年，就提出了现在的方向，叫3C+D=I，未来整个网络会从计算到连接到交互拥有非常大的变化。连接本身是弹性连接，交互过程下一步智能终端可能都没有了，这是整个交互过程，在这里面会产生大量的数据。决策中会产生另外的有机体，这跟生物、健康有密切的关系。
最近医疗一直有个分支，现在这个话题提得比较少了，所谓的“颠覆医疗”，阿里提这个话题比较多。慢慢大家认知到医疗行业面临的是优质资源的稀缺，最近互联网医疗有个征求意见稿，在网上讨论得非常热闹，这里面都有辩证的东西，说互联网是不是真的像其他行业一样会分散他们的压力，其实有时候把资源变得更紧张了，后面我会再讲这个话题。作为中国电信来说，我们比较坚定站在这一侧，后面会继续讲。
智慧城市核心三句话：更好感知、更好连接、更好智能。对医疗行业来讲，最核心的是以人为本，里面有三类角色：健康人群、生病人群、从医者。真正生病人群占总人群的5%，95%的人是健康人群。生病的过程有更好的服务、更好的质量。对医生本身来说，提高了他的社会效益，特别是他的感知。我们从五个方面来说：一是网络与应用全覆盖，二是人、物、系统（服务）无缝连接；三是服务能力随需应变；四是良好运营体系；五是持续创新的生态系统。
覆盖篇，云网覆盖。高品质云计算数据中心，打造坚实“互联网+医疗”基础设施，整合运营377个云数据中心，云资源分布8+2+X，20ms延时覆盖圈，计算能力百万物理核，储存能力EB级，网络能力10TB+。医疗专网，医疗机构就近接入电信网络，庞大且灵活可控，三年目标覆盖全国60公立医院。当我们的网触及到以后，把原来的服务提到外围来以后，怎么样把真正的应用触及到个人，我们的实际体会处在过程中。
从应用视角看，可以感知到医院的很多环节已经往外延伸，比如挂号、支付，数据已经越来越多的往外出来。从应用的视角，这个行业会发生非常大的覆盖，从网络、数据存储到应用，越来越多的行业已经迁移到数据这一侧。
从连接来说，国家卫计委推的“1+1+1”，这是中国医院最矛盾的地方，大家都抱怨国外的医疗服务怎么怎么好，他们从业者是不同意的，比如在美国要先去看全科，他让你转才能转。国内大多数直接跑到三甲医院看病，而且还是不同的三甲医院看病，这也是大数据很难做的因素。在这部分我们在上海医疗改革中做一个基于手机的健康卡，为的是标示病人，这是一个硬的安全机制，可以访问健康档案和电子病历。反过来讲，卫计委希望通过全过程把全科医生和病人连接起来，但这个难度比较大，全科医生现在培养的数量和能力差距是很大的，上海要求一个全科医生负责2500户人家，他能走完吗？
可穿戴。包括健康设备和医疗设备，这个市场非常热闹。当时也碰到同样的问题，就是大家信不信得过，大家知道苹果很早就开发了PSD，现在也没有推出一项产品，通过了美国的医疗认证，真正推出来的很少。一是医院能不能诊断？二是谁来承担责任？这是本质上的两个问题，所以美国做的医疗人工研究当中用的还是影像设备，用医疗设备去做智能数据分析。现在希望随时把它采集到，这种数据也大量的沉淀下来。服务端，测完了数据谁在关注，更多是在运动等方面起到辅助作用，在医疗行业还是有问题。另外，医疗、计生、卫生等数据也开始尝试，特别成型的案例原因在于数据质量有问题。
数据本身已经覆盖，你能获得以后，能把它有效连接起来以后，这部分服务创新也同步在做，这三个事情是并行的，都在同时发生，这是我们今天在做的事儿，去年专门做这个事儿，我们建立一个影像诊断服务中心，在服务模式上数据本身被打上标签，以后形成一个智能数据以后，这样的服务会比较快的增长起来。
随着数据汇集以后，在运营模式上，医院的决策也已经发生了很多变化，大家也需要考虑，原来只是考虑院内系统，现在要考虑怎么推微信号、怎么服务它、怎么考虑一些弱点，上海人民医院花很多钱在里面做WiFi系统，这都是尝试。
创新。包括职能健康监控、慢性病管理、理疗康复、智能辅助诊断。这已经有一些研究了，但是没有真正进入到使用环节，进步非常快。
另外一个部分是院内，刚才讲你把信息整合起来以后，基于医疗行业本身的整理。包括分级诊疗、科研创新、精准医疗、医疗改革、闭环服务、MDT多学科等，大数据应用场景其实就是报告应用，这是医院本身的一些特点。
大数据更多还在医疗科研部分，从最早的全症医疗到现在所谓的精准医疗，这跟大数据的关联都是非常大的，更多是跟健康人群的管理相关。精准医疗更多来自于数据模型，建模倒过来了，本身它具备精准条件，对一个人的健康刻画有非常精准的手段，然后再开展医学研究，对它本身会发生变化，这是比较大的动向，可以去关注。
最后，医疗行业也在做一些尝试，这是美国正在做的健康信息信息交换，他们在尝试这样一种机制，但是还不太成熟。美国的医疗数据做得还是比较扎实的，国内还有很多基础要做。
医疗行业还有一个特点，这个行业我做4年多，这个行业的历史至少有5千多年，历史特别悠长。医疗有两个目标：一是健康管理，二是慢病管理。大数据引进以后，大家看的科幻片，把一个病人扫一下，这个病人就好了。大数据在医疗行业，一般水平的服务会被替换掉，这是完全有可能的。
作为运营商来说，我们希望做好基础设施，中间一个很大的部分是关注医院，院内放不下就把数据放到云端。数据出来以后，我们把更多的标签、智能算法对接上去，对这个产业应该会有比较大的变化，当然这也正在研究当中，希望通过交流，后续有更多的合作，对这个产业有更多的推动。
我就报告到这里，谢谢大家。
