眾所周知，中國的超級計算機在世界上處于領先水平，天河二號和神威太湖之光都先后霸占世界超級計算機排名榜首多年，超算技術是中國的驕傲。近幾年，人工智能和區塊鏈技術大火，也得到了很多資本市場的青睞，當超算與人工智能和區塊鏈技術結合，其應用前景將更加廣闊。

　　截至目前，中國共建成了六座超算中心，國家超級計算長沙中心就是其中的一個。在中國醫療科技大會上，彭紹亮教授發表了《基于超算的人工智能和區塊鏈技術》的演講，作為“天河”超級計算機生命科學方向負責人，他為大家詳細介紹了超算與醫療、健康等數據融合在電子病歷和人工智能醫生方面的應用，并闡述了如何從診前、診中、診后全面支持醫生進行全方位精準、高效的診療。

　　國家超級計算長沙中心副主任彭紹亮

　　從醫學影像到電子病歷

　　彭紹亮教授表示，目前國家超級計算長沙中心與華大基因、上海藥物所、軍事醫科院及超過六百家三甲醫院進行合作，所做的這些研究是基于電子病歷大數據，從微觀、宏觀的醫學影像再到電子病歷。他認為，由于對身體機制的不了解，導致人們在面臨癌癥、腫瘤時非常恐懼。

　　如今，智慧醫療的概念很火，但實際落地的情況并不理想。彭紹亮教授表示，當前生命科學領域出現了很多大數據，這不僅是一個醫學難題，也成為了數據分析的瓶頸。他還希望把高性能計算、大數據、人工智能、區塊鏈等最新技術結合起來，并應用到生命科學領域去解決實際的問題。

　　彭紹亮教授表示，目前他正在做腫瘤癌癥精準醫療與下一代超級計算相結合的研究，這里面最關鍵的技術就是數據挖掘，即數據收集和數據標注，目前已經搭建了一個耗資約三千多萬的人工智能集群。

　　醫療大數據、人工智能與超算的結合

　　超算的價值可以從它對醫療大數據的貢獻看出來。彭紹亮教授提到，他的團隊研發了一款健康體檢機器人，主要功能有收集驗血、驗尿數據等，它可以采集多達130項的健康體檢指標，最重要的是可以拿這些健康體檢數據跟后臺幾千萬健康人的數據做對比，從而分析和評測出受檢人的健康狀態。

　　如今，人們去國內三甲醫院看病的一大難題就是掛號，很多時候病人因為掛號耽擱了最佳的糾就診時間。彭紹亮教授提到，其團隊推出第一個國內實現先看病后掛號的機器人，當人們與機器人握手、拍照、問答等，機器人會為患者提供全方位的服務，如當患者不知道掛號的科室，掛號機器人也能清楚地指出來。彭紹亮教授希望將掛號機器人打造成一個全科醫生，讓它擁有所有的疾病知識。

　　如何將醫療大數據、人工智能與超算的結合，并用于實際之中是彭紹亮教授的團隊們在研究的課題。他提到，目前這個人工智能醫生已經在香港、澳門等地做過人工智能診療和醫療大數據分析。

　　人工智能機器人怎么看病？

　　人工智能醫療主要解決兩類問題，一類是全球誤診率最高的十種疾病，另一類是全球患病人數最多的十種疾病。彭紹亮教授認為，隨著鈣的流失，骨質疏松的概率會增加，人們每一次的摔跤或骨折并非偶然。人工智能醫療一個有趣的地方是用數據驅動整個模型，其團隊做了個骨質疏松機器人，這個機器與多家醫院進行合作，展開了多次的大規模免費義診。目前這個機器已經收集了國內幾十萬人骨質疏松的數據。還有一個健康巡防機器人，它可以代替醫生在危重傳染病房進行全天的巡防，防止醫生和危重傳染病人的接觸與二次感染，巡防機器人能學習整個地圖并與病人進行交互和數據采集，機器人看病的過程很簡單，患者首次刷下身份證和醫保卡，下次刷臉就可以完成骨質疏松的篩查。

　　彭紹亮教授表示，他們的核心技術是通過智能機器人的協助來提升診前、診中、診后的效率和精度，希望建立中國人的全數字生命周期健康管理系統，盡可能地收集到各個維度的數據，包括先天性DNA數據、電子病歷、生活習慣等。未來人們的后代可以在互聯網上跟數字化生命對話。

　　在抑郁癥篩查平臺方面，由于抑郁癥患者誤診率高且隱私保障難以保障，通過抑郁癥篩查平臺，結合相應的量表及數據庫，通過給患者進行針對問答，監測患者的腦電、表情數據，然后分析和診斷患者的病情。

　　機器人幫助每個家庭進行疾病的預測與治療

　　深度學習在電子病歷上的應用是通過電子病歷數據進行相關醫療任務的預測，它將臨床數據和基因數據打通實現多維數據的融合。彭紹亮教授表示，他的團隊把患者的先天數據與后天電子病歷數據進行整合，建一個全天候的家庭健康醫生，對每個家庭成員進行健康評估，預測成員未來5到20年的疾病風險，然后針對性地進行干預和呵護。

　　除了在醫療和人工智能上的研究，彭紹亮教授與他的團隊也在做醫療和區塊鏈技術結合的研究，這個研究的目的是打通醫院個基因公司間的數據壁壘，機器學習+精準醫療也是未來研究的重點。