中國食品藥品網（記者 落楠） 5月24日，在2019中國國際大數據產業博覽會開幕前夕，國家藥品監督管理局發布《國家藥品監督管理局關于加快推進藥品智慧監管的行動計劃》，提出藥品監管云建設等14項具體任務，探索運用信息化手段提升監管效能。

　　“伴隨5G信息技術的發展，永續連接的時代開啟。在新技術的驅動下，包括藥品行業在內的各行各業都發生了翻天覆地的變化，這呼喚監管手段創新。” 聯通大數據有限公司CTO兼首席數據科學家宋雨倫博士表示，在創新和應用信息技術的同時，監管方要牢記技術只是輔助手段，企業要避免走入“炫技”的誤區，“技術創新不是炫技，有實用性和應用性的創新才是真正有價值的。”

宋雨倫博士（右一）接受中國醫藥報記者采訪。

　　數據驅動產業升級

　　產業轉型靠的是技術升級和商業模式創新，當信息技術成為二者發生變革的驅動力，大數據成為驅動產業升級和數字化轉型的核心驅動技術之一。

　　行業的邊界在被打破，不同產業間在加速融合。一個典型案例是，IBM沃森智能機器人問世后，輝瑞公司等醫藥企業利用沃森智能機器學習、深度學習、自然語言處理和認知推理技術，為免疫腫瘤學領域新藥物的目標識別、組合療法研究和患者選擇策略提供支持。

　　今年3月舉行的中央全面深化改革委員會第七次會議指出，促進人工智能和實體經濟深度融合，要把握新一代人工智能發展的特點，堅持以市場需求為導向，以產業應用為目標，深化改革創新，優化制度環境，激發企業創新活力和內生動力，結合不同行業、不同區域特點，探索創新成果應用轉化的路徑和方法，構建數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟形態。

　　這顯示出我國正行駛在信息化建設升級的快速通道上，國家層面非常重視新技術的應用與實踐效果。在宋雨倫看來，我國人工智能建設和大數據應用發展進入下一個階段所需的四要素（數據，算力，算法和應用）已經初步具備。“我國大數據行業的數據體量特別大，應用場景多，算力技術架構轉變，在機器學習、深度學習等算法應用上已有相關儲備，而且大量資本進入支持創新應用開發。現在需要的就是將技術和各個行業繼續解決的痛點相結合，將痛點抽象成數學問題，并將問題用代碼化，工程化的方式去解決，進而實現信息技術行業的‘智慧’能力。”他說。

　　行業越是熱度高，越是需要冷思考，用極限化的推理方式去預測未來的發展方向。在人們對大數據高談闊論時，“大數據人”恰恰要保持清醒，深入思考產業轉型升級需要大數據帶來哪些新能力。

　　宋雨倫認為，大數據應用目標是給客戶或用戶提供個性化、智能化的產品。與客戶或用戶7*24小時不間斷的聯系，為商業模式和監管模式帶來“質”的變化。他以藥品零售舉例，以前只有患者到藥店以后，患者和藥店、藥品才能建立起聯系，藥店并不知道患者由于同時服用不同藥品可能產生的不良反應。而現在如果藥店取得患者授權，利用相關數據獲取患者的健康畫像，就可以為患者提供更實用的藥品，并可以持續同客戶保持黏性，為用戶提供高質量、個性化的服務。

　　數據是產業轉型升級的基礎。“藥品行業要借助大數據能力轉型升級，要做的第一件事情就是合理合規合法的采集、整理產業各鏈條、各環節的數據，構建藥品行業的‘生態數據’。”宋雨倫說。

　　監管方式因時創新

　　藥品治病救人的特殊性使得人們對產品的價格、質量和安全有更高的要求，甚至在獲取方式的便利性上、可信性上都有新的要求，在行業產生新的業態后，監管的創新要及時跟進。

　　監管部門可以應用大數據相關技術實現兩個目的：一個是依據以往監管經驗，結合相關數據，構建業務和數據模型，對特定環節的異常實現定向排查，并及時進行預警和處置；另一個是預測潛在風險和可能發生的問題，在風險暴露前發現苗頭，及時調整策略或出臺相關政策，避免潛在問題的爆發。

　　“隨著工業和互聯網的發展，藥品行業在生產、銷售和使用的過程中，會有大量的數據產生，把這些數據集中在一個平臺上進行加工和處理的成本是非常高昂的，同時也面臨著巨大的安全風險，怎么辦？”宋雨倫給出的答案是對大數據進行“小集中”，做好數據連接的管理，完成模型固化和預警預測指標設置，將算力分到細分的企業云或行業云里，充分利用分布式計算的方式，讓模型的計算結果多跑路，進而監測相應領域的預警指標，從而起到預警風險和加強行業監督的作用。

　　宋雨倫認為，監管部門借助信息技術手段加強監管的場景下，更要以數據為驅動，成為輔助決策的依據。現階段，伴隨著數據量的激增，5G等新技術的應用，大數據能力主要體現在以下6個方面。

　　數據的連接能力，需要做好數據的連接管理，在分布式存儲和計算的條件下，知道數據存在哪里，存儲的路徑是什么。同時還需要做好用戶對數據的授權管理。

　　數據的治理能力，包括數據質量，元數據，主數據的定義與管理，也包括對數據分門別類的歸納和整理，特征數據的加工，針對不同的產品和應用所輸出不同的塊數據，以及塊數據加工的按時完成。

　　數據的管理能力，包括分布式計算的算力管理，數據庫權限的管理，數據邏輯入庫，物理入庫的管理，數據的標準管理，分享機制管理，更要注重數據安全的管理，對相關用戶和廠商企業之間的隱私數據保護。

　　數據的分析能力，包括對數據的加工、分析、挖掘能力，模型的設計與開發能力，通過對數據的理解和使用，解決現實業務問題的能力。這項能力直接體現數據的價值。

　　數據的應用能力，包括融合數據，開發數據產品，將數據模型融入已有業務信息化系統的能力，是對傳統IT系統的升級改造。

　　“監管所需要的數據來源廣泛，有來自企業的，有來自政府部門報表的，有來自輿情監測系統的。在將這些有用的數據變成信息、變成知識、最終變成‘智慧’的過程中，良好的數據治理能力，是高質量數據的保證，會讓數據的分析和挖掘實現質的飛躍。”他說，這正是數據治理的重要性。

　　對收集的數據，數據持有者一定要加強管理。“所謂的管理不僅僅是技術層面對服務器的管理，更多地是對數據安全的管控，即如何保護企業和個人的信息不被泄露和濫用。” 宋雨倫博士提醒，監管部門要認識到大數據是提高監管效能的輔助工具，避免陷入數據萬能的誤區。

　　實用技術更有價值

　　企業要發展，又要保障數據安全、保護用戶隱私，最好的方法就是通過深層次開發數據創造新的產品和服務項目，而這本質上是數據服務能力的升級和對外輸出。

　　“我們要跟各行各業去探索運營商的數據能在什么場景下提供服務，能解決什么問題。”宋雨倫舉例，聯通大數據為某互聯網企業進行實體門店的選址和品牌效應評估，以運營商數據去洞察周邊人群的需求，對銷售進行預測，為企業門店選址、所售商品、庫存等調整提出建議。

　　這些能力也可以用于市場監管和宏觀經濟預測。“我們可以通過運營商的數據去預測企業的遷入遷出，或去判斷企業是否是空殼企業的概率，進而提升市場監管部門排查效率。”宋雨倫博士說。

　　服務能力的輸出可以將成果經驗移植到其他領域。聯通大數據曾經為某國際快消品企業提供競品價格和銷量洞察，通過洞察不同地區快消品市場價格的變化，結合時空分析大數據技術，在某種快消品價格上漲的時候，聯通大數據可以幫助企業判斷出產品漲價的原因，以及可能波及到的周邊區域，給企業決策提供數據支撐。在宋雨倫看來，這種價格監測和洞察同樣可以應用于藥品領域。

　　“技術和應用的創新不是為了‘炫技’，而是為提升人民群眾的生活質量、產業發展和政府監管貢獻力量。” 宋雨倫反復強調技術的實用性。他說，患者對藥品基本需求就是有效、安全、易獲得，產業界和監管方借助技術手段的目的就是滿足用戶的真實訴求。

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