说实话，大部分人根本不知道“医院数据”是什么。

大多数人在喊“医院数据”的时候，根本不知道医院数据是什么、长什么样、有多脏、能干嘛。

一、你以为医院数据是“金矿”

实际上90%是“土、石头、废渣”。

外行心中的医院数据：

全量病例、结构化、包含了专家的判决决策结果和过程，给AI喂进去就能长出奇迹。

真实的医院数据是：

  • 大量字段为空
  • 医嘱靠自由文本堆
  • 大量复制粘贴的重复文本
  • 诊断一堆同义词+错别字
  • 护理记录全靠“复制粘贴模版”
  • 检验报告的单位还会变来变去
  • 检查报告全身”待排除“”建议随访“

一句话：是垃圾AI都要挑着吃的那种。

二、你以为医院数据里有“智能”

实际上只有流程痕迹和运营痕迹。

真实的医院数据包括什么？

  • 挂号记录（患者来了）
  • 诊断编码（医生随手点的）
  • 医嘱（按路径点点点形成的）
  • 收费项目（跟诊疗关联有限）
  • 住院途中各种护理记录
  • 科室交接班记录
  • 手术麻醉文书
  • 病例（自由文本+模版）

真正能直接用于AI建模的部分有多少？不到10%。剩下的都是噪音。

三、医院数据不是“直接可用的数据”

而是“需要巨额成本清晰的数据”。

大模型要吃的数据，是：

  • 结构化
  • 连贯
  • 可解释
  • 标签可靠
  • 噪音可控

而医院的数据是什么？

  • 去重困难
  • 跨科室不统一
  • 用一个疾病不同医生写不同说法
  • 报告厂商多版本不统一
  • ICD-10和路径完全不贴合
  • 自由文本冲榜模版化垃圾段落

想把这些清洗干净？ 一个中等规模三甲，光数据治理能烧掉你一年以上的runway。

建议：

  • 用外部专业知识库
  • 用少量高质量临床案例训练
  • 用结构化指南
  • 用真实临床提问来构建数据
  • 用医生的标注来做强化学习
  • 用“拓展型数据”，而不是“医院原始数据”

你以为靠“医院数据”成功，其实靠的是体系化的专业知识+高质量小样本+医生对齐。

创业公司最致命的误区

是把“医院数据”当成是唯一的价值来源。

单真正应该问的是：

  • 你要的数据到底是什么？
  • 是用来训练模型？还是验证模型？
  • 是医生的决策逻辑？还是患者的状态轨迹？
  • 你要的是病例文本？检验趋势？还是病种路径？

五、总结

99%的医疗AI产品，并不需要把HIS接的很深。

想要帮医生决策？医生问出来的问题本身就是数据。

想做临床路径优化？指南+医嘱逻辑比医院原始数据干净多了

想做疾病助手？病例示例+专项小样本更有效。

想做科室助手？场景行为、流程节点比全量HIS更重要。

换句话说： 真正有价值的数据在“场景”，不在HIS，在“医生行为”，不在数据库字段。

六、提醒

医院数据不是医疗AI创业的护城河，是创业公司的死亡迷宫。

越迷信医院数据，约会忽略真正重要的东西：

  • 产品价值
  • 临床场景
  • 医生的真实工作流
  • 知识结构
  • 时效性的决策支持
  • 高质量小样本
  • 医生-产品的共生关系

医院数据不是方向，医生需求才是方向。