疾病语义搜索，他做到了！

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背景介绍：想象你是一位医生，正需要了解一位新来的病人，或者想知道新治疗手段对哪些病人有效。但是病人病历散布在医院的各个部门，格式各异，更糟糕的是，各部门都用自己的术语创建病历。一家创业公司Apixio正在试图解决这个问题，Apixio将病历集中到云端，医生可通过语义搜索查找任何病历中的相关信息。

其实，数据驱动技术在医学领域已经算不上什么新鲜事儿了，但Apixio公司的目标是获取更加多元的信息。因为尽管医生在诊断病人的过程中都会保留大量的笔记，有手写形式也有其他形式，但是大部分的数据都被封存在医疗记录中，哪怕是新版的电子表格也很难获取。而剩下那些能够利用的数据内容，要么机器很难读取，要么很难做索引。

Apixio想通过处理很多现有的临床数据来满足这个需求，为医疗机构提供所需的信息来准确评估病人的风险，使保险提供者能够更准确地为他们的服务付费。Apixio使用自然语言处理和机器学习使非结构化的数据产生意义。

Apixio成立于2009年，愿景是从数字化医疗记录中发现可利用的临床知识，帮助医生实现最优医疗决策。Apixio数据科学公司关注焦点在医疗领域，正在利用其新颖的Iris认知计算平台访问大量的临床信息，并利用它为患者建立个性化的护理方案。

具体来说，Iris平台运用强大的数据集成和提取技术，将重组过后的数据转换到机器学习模型中，让医疗服务供应商更好地了解到患者的健康状况。根据公司发布的新闻，Iris 平台使用自然语言处理技术和机器学习算法，访问每年在美国创建的12亿临床护理文件“未被利用的”的近80%的数据。因为这些信息有时是由不同的医生建立的，通常是非结构化的，并且每个病人的医疗记录可能分布在多个系统，这个数据是很难获得的。

Apixio CEO Darren Schulte博士将医疗数据比作一个扔到空中的拼图:“它只是落在不同地方的碎片。数据片可能在许多不同的数据记录系统，可能是由许多不同类型的专家记录的，你需要把它们组装在一起，然后尝试创建某种精确文件作为起点。”Iris的自学习系统，回顾了5亿份文件，可以扫描文档、pdf文件和电子医疗记录(病历)，从中提取数据，这使得分析这些信息成为可能。

Schulte描述Apixio是一个通过分析“试图解决基本问题”的公司，相反， Iris是利用包括病人的临床描述的80%的数据。Apixio基于Iris的平台做出了HCC分析器。HCC分析器可以从临床信息和账单数据准确计算病人风险分数，绘制结果。据该公司介绍，这可以使医疗提供者快速、准确地评估预测病人的特定需要，以及编制医学图表。风险调整奠定了主动护理的基础。HCC分析器已经研究了超过200万份病历，Schulte说，因为Apixio与十多个各种规模的健康计划有合作。健康计划和医疗服务提供者允许Apixio安全访问他们的电子病历(EMR)系统或者安全地手动打印、扫描、传真或发送记录到自己公司。此工具帮助医生和医保提供商更好地了解医疗保险人口的财务风险，可以使预防保健更主动。

“在希尔医生医疗集团，我们把每年近11000名病人图表进行审核。我们之前依赖于繁琐的手动审查图表，医生需要花费大量的人力和时间，”一个政府项目主任Jennifer Pereur，在一份新闻稿中说道，“HCC分析器以难以置信的透明度和效率使我们能开发我们的电子健康病历，扫描图表数据以得到有效的风险调整条件。它不仅自动化验证HCC的编码过程，而且它帮助我们确保准确的临床记录，使我们能够提供高质量的病人保健服务。”

其实这是一个很大的赌注。正如Schulte解释道，这一平台成功与否取决于用户是否愿意分享数据或元数据，来帮助这一机器学习系统获取更优质的见解。简而言之，一方面Iris所给出的潜在看法与见解可以很新颖，但另一方面如果那些大型医疗供应商不愿意分享其数据，那这一系统也很容易失败。

不过，这么多年以来Apixio已经与那些大型医疗供应商（如Scripps Health、HealthNet 、WellCare等）建立起了良好的、强有力的互动网络。这些供应商都拥有对数据科学应用程序至关重要的数据集，如果他们愿意继续分享其庞大丰富的数据的话，那么Iris就有了实现其发展潜能的重要保障。

Apixio的CEO Darren Schulte说：“如今医疗领域的确是有很多的新兴技术，但我们现有的80%的医疗记录都没有被获取和开发。”Bob Rogers是Apixio公司的联合创始人之一，现任英特尔公司（Intel）的首席数据专家。他表示：“这个问题在一定程度上是由医生典型的工作流程所造成的，因为现实表明很多医生工作时并不爱使用电脑，通常只是自己写下来或是口述。”

Apixio的创新之处就在于能够根据这一典型工作流程进行相关操作。它侧重于非数字化数据的获取，通过将自然语言处理技术与机器学习算法相结合来给出强有力的看法及见解。

至于经常与著名的IBM Watson健康被比较，Schulte毫不犹豫地指出了区别：IBM Watson是一个超级数字文件和医学文献阅读器，并能做出临床决策，Iris是挖掘病人记录和个人医疗叙述，为个人临床护理提供方案。也就是说，Watson主要是依据医学文献来将症状与结果关联起来，而Iris平台则是利用医生诊断时的记录和笔记。

更重要的是，因为大部分医疗和循证实践指南不是基于随机临床试验，甚至这些试验不总是可以推广到一个特定的个体，Schulte设想未来虚拟临床试验可以从来自数百万病人护理资料生成真实的临床数据中寻找答案。Schulte说“作为一名医生，我对兴奋这个医学数据驱动的时代感到很兴奋，来让我们摆脱我所谓的医学‘黑暗时代’。”

发展前景

1.关于为循证医学提供证据

当我们访问我们的医生或去医院时，我们有信心让卫生保健专业人士根据行之有效的科学方法治疗我们，或称之为循证医学(EBM)。这意味着他们的处方药物或选择的治疗方法在临床研究中已被成功证明。临床试验都是研究关于疾病的各种可缓解或根除疾病症状的治疗方法。

在全世界，循证医学建立提供医疗保健服务的标准。但是，在大数据时代，这可能即将改变。为了维护参与者和提高可靠性，临床试验必须满足严格的科学标准。然而，这种方法是有风险的，且临床试验中使用的小范围的人群做研究总是会造成一些特定案例被忽略。

而利用大数据可以帮忙解决这个问题。通过基于实践建立的临床电子数据挖掘，基于每个个体状况，什么样的治疗有效果这些信息化数据，我们可以学习到更多个体护理的方式。Apixio坚定地将目光投向使医疗服务提供者能够从基于实践的证据中根据个体状况调整临床护理方式。

Darren Schulte ，Apixio首席执行官解释说，“我们可以了解更多的医学实践，完善我们的临床护理方法。这让我们更接近一个‘学习型医疗保健系统’，我们的想法是从现实世界的数据更新中找出什么护理是有用的，什么是无用的。”（来源：How Big Data Is Transforming Medicine）

2.关于了解实际的医疗保健行为

“我们不仅仅是简单地等待病人进来办公室，”Schulte说，“了解一个病人将要经历的可能存在的潜在成本或潜在的障碍，去理解它并在这些情况下做出最好的决策，更好的帮助病人。”风险评分能使保险公司评估他明年可能需要花费的医保成本。Schulte指出，研究显示，超过50%的推荐治疗实际上并不是每天给病人的。下一步，Iris平台可能最早在2016年能实现向供应商展示什么保健有提供给病人，什么保健没有提供给病人，以便医保得到更好的管理。

3.关于预防

对个人来说，随着时间的推移，这将导致人们更注重预防保健——医生能够预测哪些病人最有可能发展成严重的和花费昂贵的糖尿病和心脏病等健康问题，这样在他们生活和工作早期阶段开始干预，使风险最小化。对群体来说，这也将帮助医院和基层医疗服务提供者针对季节性暴发和流行的疾病，增加病人服务需求的准备。

4.关于新药研发

对实践医疗保健数据的记录，读取和研究，将使新药研发效率更高，也更有针对性。

Bain资本投资和一群硅谷天使投资者向Apixio注入了1350万美元的新资本。新资本给Apixio带来的投资总额高达2260万美元。“所得将用于我们的销售和运营，来支持我们正在强劲增长的风险调整业务，”Apixio的CEO和联合创始人之一Shawn Dastmalchi，在一份声明中说道，“我们还打算进一步发展我们的大数据技术，对临床护理解决方案进行分析。”拥有着世界级数据科学家、工程师、产品专家和医疗保健专家团队的Apixio，已把目光投向由其专利平台支撑的其他应用程序，使卫生保健系统学会将基于实践的数据转化为个性化护理方案。

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【火视观点】

本期是火视大数据篇的最后一期，我们反复提到大数据在医疗中应用的重要性，也在探讨医疗打数据目前所遇到的困境以及可能的市场前景。其中医疗大数据的非结构化为其应用带来很大的困难：

虽然大力推行院内无纸化病历，但是大范围的纸化病历数据依然存在。基层医疗系统无序无规的医疗数据、移动医疗平台非连续性的患者数据、智能诊断系统单一的数据采集...这些都是非结构化的数据，并不能直接应用。目前尚无一家公司具有对非结构化数据很好的处理能力，谷歌没做到，百度也没做到，但是Apixio在医疗数据的应用尚已经走了很远，在智能诊断系统的大早上已经走在了前列。

有赖于大量的电子病历基础，Apixio利用自学习技术开发智能诊断辅助系统，在医疗数据的挖掘机分析方面做的非常优秀，对常见病多发病的诊断、患者疾病的预测开始发挥作用。

Apixio在的创业过程也可以带给国内创业公司一些启发：

1、 百折不挠的气魄、舍我其谁的霸气：医疗数据本身存在的非结构化特性，特别结合我国医疗数据相对封闭的现状，吓退了很多本来打算从事这一领域的创业公司。谷歌未解决的技术，也同样让创业公司望而生畏。Apixio迈出了强有力地一步。

2、 创业团队在某医方面优势突出：一个初创公司不可能面面俱到，每一方面都做到极致，团队也不可能每个方面都很完善，但是需要记住的是创业团队需要在一个方面特别突出，一点带面更好的发展，可以技术特别强，可以市场特别强，决定团队能走多远的是木桶中最长的那块木头。

公司名称：Apixio

公司地址： California

公司网址：http://www.apixio.com

融资情况：

团队介绍：

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