编者按
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2024年7月7日，在2024（18th）中国卫生信息技术/健康医疗大数据应用交流大会（CHITEC）的“科研大数据平台与专科数据库建设”分论坛上，中国中医科学院广安门医院信息管理中心主任张红发表演讲。在嘉和美康的技术支持下，广安门医院探索实践了多模态中医临床科研一体化平台，并将进一步探索中医领域大模型。现将演讲内容摘编整理如下。
中国中医科学院广安门医院（以下简称：广安门医院）始建于1955年，是集医疗、教学、科研和预防保健为一体的三级甲等中医医院。医院年门诊量400余万人次，居北京中医医院首位。
目前，广安门医院拥有一院、三区、三分院、13个门诊部，形成集团化发展格局。承担国家医学中心、国家区域医疗中心、国家临床医学研究中心、国家中医药传承创新中心的重要任务。已获得国家科学技术进步奖14项，科研成果400余项。
2023年12月，国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，文件要求：“提升中医药发展水平，加强中医药预防、治疗、康复等健康服务全流程的多源数据融合，支撑开展中医药疗效、药物相互作用、适应症、安全性等系统分析，推进中医药高质量发展。”
在技术方面，多模态是人工智能的发展方向。“多模态表示学习”是指通过利用多模态之间的互补性，剔除模态间的冗余性，从而学习到更好的特征表示。主要包括两大研究方向：联合表示（Joint Representations）和协同表示（Coordinated Representations）。科研数据的多模态包括：图、表、文本融合，文本、图、代码融合，文本、图、图谱融合。
基于高质量科研数据，以数据为纽带，真正打通临床与科研，实现临床科研一体化，赋能高质量科学研究，包括：支持临床研究、评估治疗效果、医学知识管理、临床决策支持等。
从2019年起，广安门医院结合中医专病库建立过程，逐步建设形成统一的多模态临床科研一体化平台，通过集成融合临床数据、影像数据、生物样本库及环境气象等多模态数据资源目录，以中医诊断和中医病症分类统一数据建模，实现数据在科研与医疗之间的有效流通，激活数据要素价值。平台具有多模态数据融合、统一数据建模、多维主题应用的特点。
中医药临床科研一体化平台的总体架构以多模态资源中心为数据底座，进行数据资产整合和转化，通过中医特色自然语言处理（NLP）模型训练及优化，实现中医病历后结构化，建设形成临床大数据分析平台、专病队列库、研究型病房、影像资源平台及生物样本资源共享平台。
平台可提供场景化的模型搭建。依托资源目录，根据科研项目主题内容，创建数据集，通过平台内置的30余种常用的医学模型，如：随机森林、单因素回归分析、决策树、支持向量机、独立样本t检验、单因素方差分析、卡方检验等，搭建场景化的统计模型，为全院临床医生提供通用性科研工具。
在智能专病队列数据库方面，可根据专病科研的标准工作流程，基于自助型研究工具，实现专病研究的病因探索、诊疗方案、生存预测等课题队列建设，驱动专科专病在疾病探索、个性化服务、指南优化等方面高速发展。
1.建设形成全院大数据资源中心，为学科发展奠定数据底座。
建设形成可视化科研全景驾驶舱，可查看科研数据资源分布情况、资源开放情况以及用户使用分析等，对全院数据的使用进行辅助监管。
2.打造中医优势专科，临床研究和临床诊疗协同发展。
依托多模态资源中心，构建代谢病及房颤专病库，实现专病数据自动提取和深度治理，形成高质量研究数据集。
3.打通临床和科研双向通路，实现临床科研一体化。
将科研工作融入实际临床诊疗活动，根据临床研究方案进行患者实时入组推荐、随访状态跟踪、随访计划查看、随访任务提醒等，并将患者院外健康数据、评分以及用药情况等同步展现到工作站，辅助进行诊疗决策、调整诊疗计划等，实现临床科研一体化建设与管理。
4.建设院级生物样本库和样本资源共享平台，加速中医药学科转化和发展。
深度整合生物样本数据，沉淀中医四诊、证候分析等特色治理模型，推进资源共享利用，助力中医药迈入多组学研究新阶段。
5.影像数据与临床诊疗数据融合，构建疾病与影像组学关系图谱，有效支撑中医药循证医学研究。
通过影像数据与临床数据的深度对接，实现了多模态数据融合及多维数据检索，并建立了疾病-影像关系图谱。目前已沉淀检查大类86类，处理影像数据40余万份，检查项目清洗规则300余条。
由此实现传统AI与生成式AI的联动，赋予医院更多的自主创新能力。在提高工作效率的同时，促进智慧临床服务、智慧科研服务与智慧患者服务的全面提升。通过数字化、智能化技术，持续支撑广安门医院高质量发展；以新质生产力的创新应用，赋能中医药事业的传承和创新。
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