專訪英國 NHS 首席醫療科學官：2024年，NHS將全部實現病歷電子化

• 2019 年 10 月 4 日
• 筆記

「如果從健康、經濟學的角度，減少經費不一定是好的。我希望，在相同的NHS支出下，AI技術可以幫助醫院提高10%的生產力，這對於NHS來說就是減少了經費。」

作者 | 李雨晨

NHS（英國國家醫療服務體系）被稱為全球公共醫療典範。

2012年倫敦奧運會的歌舞表演階段，主辦方展示了最能代表英國的兩項內容：一個是J·K·羅琳與她的哈利·波特；二是為全體英國人提供免費醫療的國民健康服務體系(NHS)，1200位醫生和護士走上運動場，擺出NHS的字樣。

在70年的歷史裡，被民眾視為「驕傲」的NHS為何能夠長盛不衰？其中重要一點就是：創新。當然，在NHS的不同階段里，創新的中心也有不同的外延。如今，創新的關鍵詞就是「數字化」和」人工智慧」。

英國衛生部長漢考克曾表示，「技術世界和醫療保健世界有兩種非常獨特的文化。作為NHS臨床醫生，必須盡一切努力才能在第一時間做到正確。但在技術方面，可以有更大的容錯性和嘗試空間。所以，我的首要任務之一就是將這兩個世界拉近距離。」

因此，2019年2月，英國在HNS家族中宣布誕生一位新成員「NHSX」，負責監管英國醫療衛生系統的數字化發展。今年8月，NHS又斥資2.5億美元，推動人工智慧技術在英國醫療領域裡的應用，其中包括設立一個國家人工智慧實驗室，著眼於更快的癌症診斷、加快新葯開發進程。

在2019世界人工智慧大會期間，NHS首席醫療科學官Simon Eccles也來到中國，分享了NHS在數字化和智慧化方面的投入，並且接受了雷鋒網 & AI掘金志的專訪。

Simon Eccles向AI掘金志表示，NHS在人工智慧上沒有減少經費的目標，英國政府也很推AI這個技術。

AI掘金志了解到，NHSX的主要任務有五個：減少員工工作負擔、為民眾提供獲取資訊和服務的渠道、臨床資訊的安全性和數字化、在NHS體系內提升患者的安全、提高NHS的生產力。

當然，AI時代的一個重要命題就是數據安全，這是民眾非常關注的問題。Simon Eccles也認為，這在一定程度上成為AI應用於醫療行業的一大障礙。與此同時，患者以及醫生在很多事情上的做法非常保守。所以，NHS也鼓勵他們要突破傳統範式的局限。

在技術層面，Simon Eccles也提到，歐洲的法律不允許AI存在「黑盒」現象，因為公民有權利去了解AI處理數據的原理。所以，NHS也鼓勵企業開放演算法，同時提供足夠的證據來證實產品的有效性。「儘管現在有很多的AI產品，但是我們需要有臨床數據和更多的臨床實踐來進行驗證。」

Simon Eccles表示，2024年，NHS將會在每一個醫院以及診所當中實現病歷的電子化。在此基礎上，利用更好的使用技術和數據來服務患者。「人工智慧影響著醫療服務的各個方面，包括要利用多維的數據提升醫療效果，基礎設施要搭建到位，利用轉診系統讓患者進入對應的醫院，滿足老齡化社會的管理需求，這些都是NHS目前需要解決的實際問題。」

以下是AI掘金志與NHS首席醫療科學官Simon Eccles的專訪內容

AI掘金志：您在NHS里的職責橫跨數個職能部門，包括衛生與社會保健部、國民醫療體系改進部和其他主體部門。能否請您介紹您在這些部門裡的具體工作內容？

Simon Eccles：我是NHS的首席醫療科學官，我會以一個醫生（臨床工作者）的角度專業地指導NHS資訊化建設以及資訊化在臨床應用上的發展。我的工作範疇基本上是圍繞資訊化建設，橫跨了整個NHS的組織，所以NHS的一些醫療資訊化改革工作都是由我來主導。

另外，NHS成立了另外一個機構叫做NHSX，它是一個將公民財政用作醫療資訊化改革的載體，政府每年會投入10億英鎊的資金，來促進全國在醫療資訊化方面的發展。

第三點，我是一名急診科的醫生，這個背景可以幫助我從專業臨床工作者的角度，更加了解病人，更加了解資訊化在醫療的應用前景。

AI掘金志：此前，您承擔NHS的IT架構建設工作，負責醫學資訊學在臨床的應用。您能給我們介紹一下，NHS的IT架構的建設過程嗎？

Simon Eccles：NHS的IT架構分不同層級，英國政府財政每年會有大量的財政支出，用於資訊化的搭建工作。

NHS有一個非常重要的機構叫做NHS Digital，這個機構作為一個終端儲存的地方，掌管在醫療體系裡面收集的大數據資訊。通過這些資訊，NHS Digital可以為政府提供很多國家層面的數據統計和安全監測。

此外，NHS Digital還掌管醫生所有薪水的支出，這些數據通過匿名化的處理之後還可以用作研究。

NHS中還有一個非常重要的架構是Spine，這是NHS資訊化的主心骨平台。這個平台上包括了一些患者的隱私資訊。為了保護用戶的資訊，我們必須確保NHS Spine是安全的，裡面還有一些可以確認患者身份的標籤，比如電話、姓名。

Spine在全國21000個護理組織中支援28000個醫療IT系統，為超過6500萬個簡要護理記錄和9200萬個人人口記錄提供安全訪問。

NHS Spine還有一個重要的職能，私密的資訊都是需要有許可權的人審查通過才可以看到。

另外，因為社區醫療里基本上是全科醫生。所以，我們為全科醫生提供了一個全套的基礎醫療資訊化系統，醫生可以做EHR（電子健康檔案），資訊通過國際認證的語言或者編碼進行記錄。醫生電腦上也都會有臨床決策支援工具，幫助他們更好地完成工作。

NHS是世界上唯一一個利用電子影像傳送技術的公立醫療體系，在NHS所有的公立醫院裡面沒有人會再用傳統的膠片方式，病理科的影像也都是用電子方式儲存和傳輸。

另外，NHS還有一個發展比較迅猛的模組——虛擬醫院。醫院除了電子檔案全部用電子化的方式記錄以外，我們還引入了很多確保資訊安全的技術，讓醫院在資訊化的進程當中有安全的保障。

AI掘金志：2018年11月，NHS投入了5000萬英鎊建設人工智慧醫療技術中心，能否分享一下當時，NHS做出這個決定的目的與背景。投入這筆經費，需要經過哪些部門的批准？這個醫療技術中心主要分為哪些部門，需要哪些背景的人才，需要完成哪些方面的工作？

Simon Eccles：這個人工智慧醫療技術中心的目的是聯合學術研究機構，還有英國在AI技術方面實現創新的各類公司，共同推進AI技術在醫療上面的應用。

學術研究機構會在數據安全還有使用倫理的問題上，給出非常專業的指導。當然，公司的作用是非常重要的，他們為了AI在醫療上的應用提供了非常多的機會，還有很多創新的點子。

英國有兩個組織是負責監管和規範AI在醫療領域上的應用。這兩個組織分別是HDR UK（健康數據研究中心），還有AAC（加速資訊化進程合作署）。

這兩個組織對於人工智慧在NHS醫療體系裡面的應用非常重要，其中HDR UK很好地利用了NHS搜集到的寶貴患者資訊，去支援研究的工作。

AAC主要是加速英國在人工智慧技術在醫療方面的創新，加速整個NHS採用新的技術，流程和護理模式。這個組織的主要作用是支援英國具有創新精神的企業，例如一些技術小而精的公司。它們可能只在NHS一兩家獨立的機構裡面被使用，所以它們也希望通過NHS擴展在醫療創新領域裡的業務，我們會幫助他們進行更好的落地。

上個月，NHS宣布投入2.5億英鎊用於推動人工智慧技術在本國醫療領域內的應用，其中包括設立一個國家人工智慧實驗室，以便將這類技術用於改善病患的健康狀況和生活品質。這部分的財政支援也是由NHSX機構負責運營。

目前，NHSX部門也是在緊張的籌備過程中，關於這筆經費如何利用，到現在還沒有詳細的資訊，但是我們的原則是希望能夠好好地利用這些資金。

AI掘金志：AI在NHS的哪些方面的工作中發揮作用？

Simon Eccles：我想要給大家舉幾個例子。

第一就是需求的預測，大家都知道，零售網點都會使用AI來預測需求，比如亞馬遜會在顧客下單之前就把貨運到需求點，因為他們有預測的能力。

每年在聖誕節的時候，我們的醫院卻人滿為患，無法真正地預測聖誕節及以及其他高峰時間的真正需求。因此，我們想要提高外科手術室的利用率、流感預測以及住院病床的需求。

第二點，這幾天，我們聽到許多講者給出了非常好的影像識別與處理方面的例子。我的一個想法是，AI只有真正在完全沒有醫生的輔助下進行工作，才能真正發揮AI的價值。我們希望讓AI完全獨立的進行影像識別，而不是需要醫生一直去檢查。

當然了，醫生還有可能會害怕。所以我們需要手把手的幫助他們來經過這個歷程。

第三點，在倫敦最大的一個醫院裡，我們發現需要ICU、需要血液透析的患者數量越來越少了，因為AI會在臨床住院周期當中，提前發現潛在的腎臟損傷。

同時我們也能夠用語音識別的功能去輔助醫患的互動以及醫生的決策。但是，對於我來說，AI能夠做到最好的作用，就是讓AI能夠去識別很多的資訊，現在許多錄入的一些數據或者資訊，都是紙面上書寫出來的或者用日常語言來寫出來的，如果能夠通過提取知識的話，AI能夠幫助我們做到更多。

另外就是在規劃培訓等方面用到AI，以及疼痛管理。尤其是在分娩的時候，我們發現很多人就用了VR的頭盔進行全面的疼痛管理。

同時，心血管疾病的早期篩查以及心衰的早期篩查，這些都是AI能夠賦能的地方。在胎兒的篩查方面，我們能夠比過去更早的去發現胎兒一些器官的問題。

但是我們要確保AI是安全的，我們怎麼樣能夠證實它是臨床有效並且能帶來經濟效益呢？

首先，我們需要創新者有低的門檻，幫助NHS來提供高價值服務。同時我們的一些支付方他們也應該知道市場上有哪些先進的工具。所以，我們希望有來自企業的一些資源，同時也會去尋求所有和NHS合作的人工智慧公司合作，去了解用戶的需求，而且要細化收益，表明有哪些技術能夠幫到患者。

其次，是使用符合我們指南的數據。我們知道人工智慧裡面有海量的數據，我們需要找到精準的數據群給到用戶使用，同時我們有開放的標準。我們需要公平、公開、公正的數據給客戶進行使用。

而且，我們也需要了解數據的局限性，英國的患者人群是異質性的。我們也希望我們使用的數據也可以能夠用於其他國家和地區的患者人群。

AI掘金志：AI技術可以在醫療的各個方面中發揮作用，例如影像重建、篩查、診斷、患者管理等方面。您認為，AI在哪一個環節的應用前景最廣闊？

Simon Eccles：您的問題非常有趣，AI在影像技術方面的應用已經非常成熟、廣泛，比如我們可以把AI技術應用在皮膚科上的診斷上，還有乳腺癌的篩查。

影像AI用在篩查環節可以造福很多患者。我覺得，現在醫療機構面臨的非常重大的問題是：如何說服醫療工作者使用這些技術？因為他們覺得這些智慧技術的應用會取代他們的工作。

在疾病的早期診斷方面，通過早期診斷，醫生可以更早地介入治療，減少患者的併發症以及公立醫院在疾病上的負擔。

第一、NHS這幾年在主打癌症早篩。除了能夠早期診斷出某些特定種類的癌症，也可以更加精準地預計哪一個族群的患者可能有癌症方面的風險和併發症。

第二、AI還可以通過早期診斷的技術，減少併發症對於患者生存品質的影響。比如在腎病的應用領域，早期地發現腎病的併發症，對於患者來說非常重要。

最後一個是罕見病，早期發現和診斷這些罕見病，是一個非常大的挑戰。罕見病雖然非常少見，但是每個醫生都會在他的從醫過程中碰到這些案例。

問題是，不是每個人都能記得清他們在接受培訓時是如何診斷出來這些罕見病的。這個時候，AI可以幫助醫生去減輕他們的負擔，比如在後台自行抓取一些非常微妙的癥狀，提醒這個患者有患罕見病的風險。

另外一個我很感興趣的領域是自然語言處理，自然語言處理非常有用。以前，許多錄入的數據或者資訊，都是紙面上書寫出來的或者用日常語言表述的。因此，跟同事們交流的過程中會浪費很多時間，資訊也可能會遺漏。

如果能夠通過提取知識的話，AI能夠幫助我們做到更多。以後的方法可能是，對著設備說話就能夠搜集到患者的資訊。採用NLP的方法，我們就可以口述當天搜集到的患者資訊，AI系統可以通過結構化的數據採集方式，還有國際認證的編碼形式，把患者的資訊安全地記錄在電子病歷里。

其次，把患者的健康管理計劃和處方資訊，也放在這些病歷里，這些病歷也可以在我們的同事之間進行流轉。

所以，從醫生的角度來看，NLP可以幫我組成一個非常有力的虛擬團隊。

從患者角度來看，NLP帶來的收益也很大。在英國，現在普通人的手機上都可以記錄健康資訊，比如步數、脈搏等等，以後我希望人們通過自己的聲音來獲得所需要的健康資訊。

亞馬遜的Alexa是英國唯一一個可以接收、傳達NHS允許的專業臨床意見的AI工具。如果患者問Alexa一個問題，它可以在後台抓取這些問題，在NHS的資料庫裡面找到資訊，幫助患者管理自身的健康。

AI掘金志：但是，罕見病的數據量小，這是否是阻礙醫療AI發展的重要因素？

Simon Eccles：我不認為數據量小會阻礙人工智慧在醫療領域的發展。

從醫療的角度來看，發現罕見病的專家們他們的心裡很清楚。而且也有一些已經設定好的圖譜或者是路徑，讓電腦自行抓取醫生認為需要抓取的一些重要資訊。

我覺得，為什麼需要人工智慧技術在罕見病上的應用？作為一個全科醫生和急診科醫生，由於工作節奏的原因，我們實在沒辦法清楚地記得，每個癥狀對應的罕見病並發的情況，所以對我們而言非常需要一個電子助手。

舉一個例子，AI在卵巢癌上的應用非常重要。卵巢癌發病初期非常微小，有時醫生會注意不到。如果利用人工智慧技術，電腦它會抓取到一些經常發生、頻率比較少的一些併發症狀，人工智慧會報告給醫生，醫生會接收到提醒，然後安排適當的檢驗檢查，給患者排除是否有患卵巢癌風險的可能。

如果你問我人工智慧在醫療領域的未來是怎樣的。我希望人工智慧可以作為非常重要的臂膀、非常可靠的同事。它可以像一個院士級別的資深醫生坐在我旁邊，一直給我非常準確的指示，幫助我更好地作出診斷和提供更好的醫療服務。

AI掘金志：你們有沒有估算，在應用人工智慧技術之後，會為NHS減少多少額外支出，運行效率會提升多少？

Simon Eccles：關於控費，NHS在人工智慧上沒有減少經費的目標，英國政府也很推AI這個技術。我們希望可以很好地利用這AI個機會。

我們首相也是給NHS提出了一個目標：未來10年，通過人工智慧增加健康人口5年的壽命。這個也是得益於健康技術在醫療領域的發展，我們也非常重視它的前景。

如果從健康、經濟學的角度，我不認為減少經費一定是好的。相反，我希望用一樣的醫療支出，做更加多的事情，比如提升10%的社會生產力。如何解釋這10%？我們可以從受益於醫療資訊化的機構的產出來衡量。

在維持同樣NHS支出的時候，因為利用了人工智慧技術的手段，這些醫院可以提高他們10%的產出。這對於NHS來說就是減少了經費，因為我們不用再額外投入經費，幫助NHS內的醫療機構、大型醫院。