尊敬的申培红委员：

您提出的“推进落实医联体建设 共筑中原肿瘤健康大数据应用的建议”已收悉，现针对相关问题回复如下：

健康大数据的应用可精准掌握各类疾病的信息，对于分析疾病形成机制、对特定病患群体精准给予健康建议或将相关信息派发给责任的家庭医生而精准给予专业的健康指导等都有非常现实的意义，能够充分发挥大数据的价值，提案内容超前意识很强，且具有很强的实用价值。对于您这样倾心民生、服务人民的态度我们表示非常的赞赏，并致以崇高的敬意。

医联体作为分级诊疗的重要载体，对于优质医疗资源下沉、形成合理的就医格局、有效地管理区域群众健康等都将起到巨大的推动作用。郑州市自2012年起即逐步试点医联体建设，目前医联体建设发展已基本完善，但仍存在成员单位相对松散、提升基层医疗机构服务能力效果不佳、双向转诊尤其是下转无力等问题，我们对此也有较为深入的认识，目前正在规范相关标准，拟强化管理，推动医联体健康规范发展。

拟采取的工作措施：一是对建设布局进行规划，明确各类医联体发展成员单位的相关原则，规范合作关系；二是加强对牵头单位及成员单位的考核，明确牵头单位与成员单位的责任，强化资源下沉与帮带，强化基层成员单位健康管理的职责；三是明确双向转诊及信息化建设等工作的要求，提升这方面建设、管理水平，真正实现医联体的内涵建设。

借助大数据技术，建设肿瘤大数据平台，通过对海量临床数据的处理、分析，为肿瘤疾病的诊治提供决策支持，提高肿瘤的诊治水平，是当前发展的主流趋势，相关部门也有相应的政策支持，建立肿瘤大数据平台的重要性及必要性，申委员分析的比较透彻。

我市目前正在开展郑州市智慧健康工程建设，其中已经包含大数据技术的应用，大数据内容覆盖整个卫生健康领域，也包含肿瘤方面的大数据，具体如下：

一、临床医疗大数据分析系统

临床医疗大数据探索应用方向：采用临床规范诊疗病案库，针对医生正在处理的临床诊疗案例，通过提取临床规范诊疗病案的核心数据，如症状、体征、检查检验结果、初步诊断、鉴别诊断、主要诊断、并发症及伴随疾病诊断，对比临床规范诊疗病案库，分析结果医生医疗行为及医疗决策的合理性，提供不合理、不规范诊疗行为及医疗决策的信息在线实时提醒服务，辅助临床医生诊疗决策；提供医生联机检索临床规范诊疗病案知识库功能，通过输入症状、体征、检查检验结果、疾病诊断等条件，检索规范化临床规范诊疗病案，提供联机调阅功能。

基于症状的自我诊断：基于健康医疗大数据，建立症状与疾病的关联关系以及症状于疾病的判断权重，基于此知识，可以提供基于患者主观症状的自我诊断，给出可能的疾病范围及概率。

基于分类模型的诊断：在对病例数据进行特征分析的基础上，可以基于多种算法建立疾病诊疗分类模型，用于辅助临床诊疗决策。

基于案例相似性的诊断：分析究竟哪些患者输入因素在影响医生的诊断结果，哪些治疗方案项目在影响治疗效果。基于对这些因数的分析，建立病例库，作为辅助诊断的经验知识。

二、健康服务大数据分析系统

随着项目建设的推进、健康大数据的累积，面向城乡居民的健康服务平台将基于居民健康档案，居民电子病历信息，以及来自不同渠道的健康信息，汇总为健康大数据，基于智能分析引擎，为居民提供一系列的健康服务，其目的是解决健康服务的可及性，实时性和精准化，专业化。

三、人工智能+辅助诊疗

人工智能+辅助诊疗，即将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。在诊断中，人工智能需要获取患者病症，进而解释病症，通过推理判断疾病原因与发展趋势，最后形成治疗方案。

将基础能力与人类医生的一般医疗诊断模型进行融合，形成了在提供辅助诊疗的处理逻辑。其实质是融合了自然语言处理、认知技术、自动推理、机器学习、信息检索等技术，并给予假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价的人工智能系统。在形成数据库之前，阅读大量医学文献、论文、期刊，用到了机器学习；在理解患者口述病症的时候，运用了自然语言处理技术；在对语言的理解和推理中运用到认知技术和自动推理；在推理后寻找诊断结论和治疗方案时用到了信息检索。

最后，感谢您对卫生工作的支持，希望您一如既往地关注我市卫生工作，并提出宝贵意见。

                                                                                                                               2018年12月29日