打开肿瘤诊疗“黑匣子”，“零氪”以科研级标准挖掘数据价值

医疗大数据由于行业准入门槛高、前期积累时间长、个性化需求强、市场验证困难等因素影响，通常被视为大数据行业应用中难度较高的领域，医疗产业与大数据的融合应用似乎还有漫漫长路。

作为国内较早一批探索医疗大数据应用的企业，肿瘤医疗大数据公司零氪科技已为超过500家综合及专科三甲医院提供大数据解决方案，深度处理肿瘤科研级病历近200万份，帮助集成及清洗区域医疗数据超千万份，处理医学影像数据超千万份。

在获得了广泛的科研级数据后， 零氪科技2017年开始已经推出了如临床科研解决方案、影像诊疗辅助、行业洞察报告、行业决策辅助、金融支付咨询等更多维度拓展，以满足肿瘤患者“看准病”、“用对药”、“可支付”、“少风险”等多方面的医疗需求。

由科研服务起步，操练数据处理能力

众所周知，中国健康医疗大数据曾面临孤岛现象严重、数据标准尚待统一、大数据技术未能有效利用三大问题。打破数据孤岛需要自上而下的推动，而作为创业公司最初所能做的则是实现数据标准的统一与结构化，这也是实现医疗大数据应用的基础。

医疗数据结构化后最直接的应用是为医院医生提供科研服务。国内新屿科技、思派网络、医渡云、医鸣数据、博识医疗云、医号线等公司都在该领域做出了尝试。

医疗临床数据的精准程度决定着其对医药行业的价值。零氪的优势在于一开始就是按照科研标准获得的高质量的临床数据。从2014年成立之初，零氪就聚焦在肿瘤领域，通过与医院合作，对病历数据进行结构化处理，从科研服务切入，并把出院后患者的随访/康复数据与临床数据相对接，形成有科研价值的结构化数据。

中国医院从不缺少患者，但缺少能从患者病历中沉淀下来的高价值数据。因为临床科室往往缺少将患者多源头医疗数据、治疗方案、用药情况、治疗效果等信息全面整合的工具，所以也就难以完成更深入的研究。“我们是要帮助临床医生从有病人但无数据，变成有病人就有数据。”零氪科技创始人兼CEO张天泽称。

零氪采用人工精准标准+机器自动化、智能化方式完成病历录入与结构化处理，并辅助医生进行科研方案设计、数据统计，最终产生科研成果。这部分业务零氪已经开展了三年，覆盖超过500家综合及专科三甲医院。

张天泽表示，由于科研课题的公益性，并不适合作为商业化的方向，而基于在数据的处理和应用方面已经积累了大量实践经验，完全可以进一步扩大和推广其科研应用价值。如近期零氪与阿斯利康合作的肺癌脑转移项目，研究探索真实世界中肺癌脑转移治疗方案和疗效分析，其第一次分析结果已经入选2018欧洲肺癌大会壁报展示。

以连贯肿瘤数据为基础，研发辅助决策和智能诊疗方案

在获得科研级医疗数据基础之上，进一步向推出辅助决策和临床诊疗的智能化延伸成为必然。

零氪科技的发展路径与美国Flatiron Health有着相似之处。在长线布局智能化临床辅助解决方案的同时，从2017年起公司也开始向AI领域拓展，而这些恰恰可能与商业化变现更接近。

据了解，零氪在肺结节的良恶性判断，淋巴结跳跃转移及清扫的预后预测，以及药物不良反应预判、商业市场洞察、医疗保险等方面都已经初步成型。2017年4月，零氪科技正式发布了Hubble医疗大数据辅助决策系统，从医院管理、科研与临床三方面为医院与医生提供辅助工作。目前该系统已经运用到临床科室和制药企业真实世界研究，而辅助临床解决方案将在今年扩大临床科室应用范围。

“我们能够看到的并非某一个或几个诊疗环节，而是更深层和整体全面的结局。这不仅基于我们具有强大的数据积累和技术团队，而且配备了专业的临床医学团队进行需求对接。”张天泽称。零氪的优势在于肿瘤医疗大数据的纵向连贯：从基因数据、影像数据、到病理数据、手术方案、术后反应、病人随访等，形成了连贯肿瘤患者数据。所以，也不仅是从影像诊断的单领域入手，而是为医技科室与临床科室提供综合服务，给出治疗决策、相关政策决策、相关业务模式决策，零氪还通过与保险公司、DTP药房的合作，完成“可支付”、“少风险”。

除医院外，零氪也在向医药企业拓展。目前医药行业对于医疗大数据的需求在于几个方面：

一是在药品研发阶段，如何利用数据让临床研究更高效，让药品更快速的完成注册。

二是在药品上市后，如何使药品加入临床指南，成为医生诊疗的金标准；如何获得安全性评价；如何进一步拓展药品适应症，延长药品生命周期；以及如何获得药物经济学认可，纳入医保等。

肿瘤治疗效果往往存在很大的个体化差异，同类药物、同种治疗手段对不同患者有显著区别，这在免疫治疗上尤其明显。所以，药企也希望能通过医疗大数据筛选出有效目标患者，保险公司也希望能涉足肿瘤等重疾险用户的医疗管理，给出肿瘤患者最佳的医疗解决方案。要达到这些目标不仅需要患者的通用数据，更重要的是基于中国正式情况的病例数据。

张天泽认为：“通过精耕的这些大数据，我们想打开肿瘤诊疗的黑匣子，为患者、医疗机构、药企、保险公司等给出最恰当的解决方案，并实现医疗大数据公司的商业化价值。”