藥學(xué)知識(shí)庫(kù)發(fā)展與建設(shè)

楊 珺 郭 強(qiáng) 史文釗 陳 偉 楊 媛 吳 琛 馬建輝

(中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院腫瘤醫(yī)院 北京 100021) (神州數(shù)碼醫(yī)療科技股份有限公司 北京 100080) (中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院腫瘤醫(yī)院北京 100021) (神州數(shù)碼醫(yī)療科技股份有限公司北京 100080) (中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院腫瘤醫(yī)院北京 100021)

1 引言

隨著信息技術(shù)飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)在醫(yī)藥領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。有機(jī)結(jié)合人工智能與數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)的人工智能數(shù)據(jù)庫(kù)促進(jìn)了藥學(xué)知識(shí)庫(kù)產(chǎn)生和發(fā)展。知識(shí)庫(kù)(Knowledge Base,KB)是用于知識(shí)管理的特殊數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)有關(guān)領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行采集、整理及提取，包括基本事實(shí)、規(guī)則和其他有關(guān)信息。從存儲(chǔ)知識(shí)角度來(lái)看，知識(shí)庫(kù)以描述型方法存儲(chǔ)和管理知識(shí)[1-3]。知識(shí)庫(kù)概念來(lái)自?xún)蓚€(gè)領(lǐng)域：一是人工智能及其分支——知識(shí)工程領(lǐng)域；二是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域。人工智能(Artificial Intelligence，AI)和數(shù)據(jù)庫(kù)(Data Base，DB)兩項(xiàng)計(jì)算機(jī)技術(shù)有機(jī)結(jié)合促成知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)產(chǎn)生和發(fā)展，藥學(xué)知識(shí)庫(kù)是基于藥學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)與人工智能的智能臨床用藥輔助決策知識(shí)庫(kù)。

2 必要性及意義

2.1 必要性

2.1.1 具備臨床需求和技術(shù)基礎(chǔ) 藥物治療是疾病治療最常用手段，保障患者用藥安全是醫(yī)患雙方共同追求的目標(biāo)。然而復(fù)雜的臨床用藥與藥品管理程序存在一定程度安全隱患，不合理用藥不僅會(huì)造成經(jīng)濟(jì)浪費(fèi)，還會(huì)導(dǎo)致無(wú)效治療甚至藥源性疾病，直接危害患者健康[4]。如何在臨床治療過(guò)程中保障藥物安全合理使用已成為臨床醫(yī)師和藥師面對(duì)的重要課題。一方面以生物醫(yī)藥和基因診斷為代表的各種創(chuàng)新診療手段日新月異，對(duì)于如何熟練、有效、安全地使用新藥品和新技術(shù)，臨床醫(yī)師和藥師擁有更多選擇且面臨更大挑戰(zhàn)；另一方面規(guī)范治療必須首先建立強(qiáng)大、可靠、以循證醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的藥學(xué)知識(shí)庫(kù)。隨著生物藥學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)和電子健康檔案(Electronic Health Records，EHRs)的廣泛應(yīng)用，藥學(xué)數(shù)據(jù)越來(lái)越豐富[5]。知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)的可發(fā)現(xiàn)性、可訪(fǎng)問(wèn)性、互操作性和可重用性指導(dǎo)數(shù)據(jù)生產(chǎn)者和發(fā)布者跨越障礙，從而最大程度地利用信息學(xué)技術(shù)服務(wù)知識(shí)庫(kù)[6]。

2.1.2 有助提高用藥有效性和安全性 美國(guó)醫(yī)學(xué)研究所(Institute of Medicine，IOM)報(bào)告表明[7]，美國(guó)每年有44 000～ 98 000人死于醫(yī)療過(guò)失，其中超過(guò)7 000例與藥物使用相關(guān)；哈佛醫(yī)學(xué)院研究指出[8]，紐約4%左右的住院患者曾受到因醫(yī)療引起的傷害，其中近20%是藥物使用引起的；另有研究表明藥物使用引起的不良反應(yīng)現(xiàn)象十分普遍[9-10]。IOM指出超過(guò)一半的藥物不合理使用源自不正確的醫(yī)囑[11- 12]。為解決這一臨床問(wèn)題，IOM推薦醫(yī)生使用具有決策支持功能的信息系統(tǒng)。隨著國(guó)內(nèi)醫(yī)院信息化程度不斷提高，處方、病歷填寫(xiě)等傳統(tǒng)醫(yī)療業(yè)務(wù)都已實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)化、無(wú)紙化，電子病歷系統(tǒng)(Electronic Medical Records，EMR)[13-16]，計(jì)算機(jī)化醫(yī)囑錄入系統(tǒng)(Computerized Physician Order Entry，CPOE)，臨床決策支持系統(tǒng)(Clinical Decision Support System，CDSS)等醫(yī)療信息系統(tǒng)不僅協(xié)助醫(yī)護(hù)工作者提高業(yè)務(wù)效率，而且改善醫(yī)療安全性[17-19]。通過(guò)建立由臨床藥師維護(hù)的計(jì)算機(jī)化藥學(xué)知識(shí)庫(kù)，能夠使臨床醫(yī)生隨時(shí)查閱最新藥物知識(shí)及輔助臨床決策，進(jìn)而提高用藥有效性和安全性。

2.2 意義

建立臨床藥學(xué)知識(shí)庫(kù)既方便醫(yī)護(hù)人員了解藥品信息，也可輔助醫(yī)生臨床用藥[20]。利用藥學(xué)知識(shí)庫(kù)綜合全院醫(yī)藥信息，打破信息壁壘，方便醫(yī)護(hù)人員快速查詢(xún)、認(rèn)識(shí)和了解新藥。臨床藥學(xué)知識(shí)庫(kù)中可收集臨床不良反應(yīng)，以數(shù)據(jù)和觸發(fā)模式幫助醫(yī)護(hù)人員掌握用藥原則。電子病歷等信息系統(tǒng)可利用該數(shù)據(jù)庫(kù)建立處方或醫(yī)囑核對(duì)審查模式、檢查處方或醫(yī)囑合理性，指導(dǎo)臨床工作。總之藥學(xué)知識(shí)庫(kù)可將不同病種、個(gè)體藥物使用與患者病情發(fā)展等進(jìn)行動(dòng)態(tài)歸納、整理并總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，進(jìn)行藥物、患者、醫(yī)師、科室、醫(yī)院之間的數(shù)據(jù)挖掘研究，從而形成具有特色的臨床藥學(xué)知識(shí)庫(kù)，以提高醫(yī)院臨床用藥精準(zhǔn)化。

3 發(fā)展

3.1 分類(lèi)

3.1.1 概述 醫(yī)院藥學(xué)信息化已經(jīng)從單機(jī)應(yīng)用和單純的藥品管理發(fā)展到計(jì)算機(jī)聯(lián)網(wǎng)輔助管理和數(shù)據(jù)庫(kù)輔助決策系統(tǒng)，進(jìn)而與醫(yī)院信息系統(tǒng)(Hospital Information System，HIS)高度無(wú)縫銜接，實(shí)現(xiàn)藥學(xué)服務(wù)全程信息化[21]。現(xiàn)有藥學(xué)知識(shí)庫(kù)可分為4類(lèi)，即綜合型藥學(xué)知識(shí)庫(kù)、基本藥物信息藥學(xué)知識(shí)庫(kù)、藥物基因組學(xué)知識(shí)庫(kù)與本體數(shù)據(jù)庫(kù)，見(jiàn)圖1。

圖1 基本藥學(xué)知識(shí)庫(kù)分類(lèi)

3.1.2 內(nèi)容 綜合型藥學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)(或化合物知識(shí)庫(kù))包括ChEBI數(shù)據(jù)庫(kù)、ChEMBL數(shù)據(jù)庫(kù)、KEGG Compound數(shù)據(jù)庫(kù)等，其中包含藥學(xué)信息及其他數(shù)據(jù)信息。在藥學(xué)專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，代表性的有DrugBank、KEGG Drug、PharmGKB等，其中包括藥物名稱(chēng)與類(lèi)別、分類(lèi)、描述、分子式、同義詞、產(chǎn)品重量、藥理、交互作用、藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)、臨床實(shí)驗(yàn)、屬性、光譜對(duì)應(yīng)關(guān)系。Binding DB、CTD、TTD等藥物靶點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)提供已知或正在探索的可用作治療的蛋白質(zhì)靶點(diǎn)和核苷酸靶點(diǎn)信息，以及與其對(duì)應(yīng)的靶疾病、靶通路和相應(yīng)的藥物/配體信息，包含這些靶點(diǎn)在其他數(shù)據(jù)庫(kù)中的相關(guān)鏈接，靶點(diǎn)的功能、序列、3D結(jié)構(gòu)、配體結(jié)合性質(zhì)、酶的命名以及相關(guān)文獻(xiàn)等信息的鏈接。ATC、UMLS等本體數(shù)據(jù)庫(kù)作為醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)系統(tǒng)，涵蓋臨床、基礎(chǔ)、藥學(xué)、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)管理等醫(yī)學(xué)及相關(guān)學(xué)科，收錄眾多醫(yī)學(xué)概念和詞匯。

3.2 國(guó)內(nèi)發(fā)展情況

3.2.1 現(xiàn)狀 我國(guó)正在建立臨床用藥數(shù)據(jù)庫(kù)，其中Drugs是由醫(yī)藥學(xué)專(zhuān)家依據(jù)國(guó)家食品藥品監(jiān)督管理局批準(zhǔn)的藥品說(shuō)明書(shū)、《中華人民共和國(guó)藥典》、《臨床用藥須知》、《中國(guó)國(guó)家處方集》、《國(guó)家基本藥物目錄》以及國(guó)家食品藥品監(jiān)督管理總局發(fā)布的相關(guān)信息、權(quán)威期刊發(fā)表的研究成果，按照一定規(guī)范整理而成。為了更好地規(guī)范中藥使用，建立中藥知識(shí)庫(kù)[22-23]是基礎(chǔ)藥物信息與循證醫(yī)學(xué)初步結(jié)合的藥學(xué)知識(shí)庫(kù)。

3.2.2 問(wèn)題 當(dāng)前國(guó)內(nèi)藥學(xué)知識(shí)庫(kù)主要集中于藥品基礎(chǔ)信息，滿(mǎn)足醫(yī)生初級(jí)臨床需求，缺少循證醫(yī)學(xué)證據(jù)與藥物基因組學(xué)數(shù)據(jù)，對(duì)指導(dǎo)臨床用藥缺乏實(shí)質(zhì)意義，僅能支撐有限的基于規(guī)則的臨床輔助決策，缺乏腫瘤用藥臨床支持決策的藥學(xué)知識(shí)庫(kù)[24]。為滿(mǎn)足臨床實(shí)際需求，國(guó)內(nèi)迫切需要在知識(shí)整理基礎(chǔ)上融合大數(shù)據(jù)對(duì)患者實(shí)際治療結(jié)局進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，為指導(dǎo)臨床實(shí)際用藥、藥品研發(fā)及基于數(shù)據(jù)的臨床輔助決策系統(tǒng)奠定基礎(chǔ)。

3.3 國(guó)內(nèi)外常見(jiàn)藥學(xué)知識(shí)庫(kù)(表1)

表1 國(guó)內(nèi)外常見(jiàn)藥學(xué)知識(shí)庫(kù)

續(xù)表1

4 構(gòu)建

4.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究在藥品說(shuō)明書(shū)、中國(guó)國(guó)家食品藥品監(jiān)督管理總局、美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局、藥物相互作用數(shù)據(jù)庫(kù)、藥物靶點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)、信號(hào)通路數(shù)據(jù)庫(kù)的用藥禁忌、藥物治療方案、藥物相互作用、基因突變信息等相關(guān)內(nèi)容基礎(chǔ)上組建數(shù)據(jù)庫(kù)，由有關(guān)專(zhuān)家反復(fù)論證，選擇科學(xué)性、操作性、指導(dǎo)性和實(shí)用性較強(qiáng)內(nèi)容，利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)特點(diǎn)建立臨床用藥知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)。通過(guò)不斷更新的疾病臨床診療指南、臨床路徑、權(quán)威文獻(xiàn)等醫(yī)學(xué)資料以及相關(guān)診療信息，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘與人工整理審核相結(jié)合的方式對(duì)藥學(xué)知識(shí)庫(kù)內(nèi)容進(jìn)行結(jié)構(gòu)化、元素化梳理。

4.2 模型構(gòu)建

在臨床用藥知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上，根據(jù)醫(yī)院精細(xì)化管理要求構(gòu)建臨床藥學(xué)知識(shí)庫(kù)模型。通過(guò)獲取藥物基本信息、藥物說(shuō)明書(shū)、美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局用藥標(biāo)準(zhǔn)、藥物相互作用、藥物基因組以及臨床試驗(yàn)相關(guān)信息組成知識(shí)庫(kù)基本結(jié)構(gòu)，在PubMed下載相關(guān)文獻(xiàn)，經(jīng)過(guò)篩選與審查注入數(shù)據(jù)庫(kù)。將患者臨床數(shù)據(jù)通過(guò)自然語(yǔ)言處理(Natural Language Processing，NLP)等方法進(jìn)行處理并歸納入庫(kù)，見(jiàn)圖2。

圖2 藥學(xué)知識(shí)庫(kù)具體構(gòu)建與應(yīng)用流程

4.3 設(shè)計(jì)要點(diǎn)及應(yīng)用

系統(tǒng)旨在以用藥管理及輔助用藥為整體思想，分析和總結(jié)用藥數(shù)據(jù)，更好地指導(dǎo)臨床醫(yī)生用藥。設(shè)計(jì)要點(diǎn)包括藥品信息維護(hù)、入組數(shù)據(jù)篩查、人工智能與知識(shí)庫(kù)結(jié)合、風(fēng)險(xiǎn)提示、證據(jù)等級(jí)、證據(jù)控制與評(píng)價(jià)和免責(zé)聲明等，滿(mǎn)足患者治療、臨床輔助決策、臨床科研、藥物研發(fā)等應(yīng)用需求。

5 展望

5.1 推進(jìn)藥學(xué)知識(shí)庫(kù)建設(shè)應(yīng)用實(shí)踐

我國(guó)已經(jīng)著手開(kāi)展與國(guó)際接軌并符合中國(guó)國(guó)情的藥學(xué)知識(shí)庫(kù)建設(shè)。童榮生在題為《基于知識(shí)圖譜技術(shù)的智能臨床用藥決策支持系統(tǒng)》的專(zhuān)題報(bào)告中指出，iPharma用藥助手系統(tǒng)以云服務(wù)方式面向醫(yī)務(wù)人員和患者解答臨床藥物使用疑問(wèn)，給出個(gè)體化精準(zhǔn)用藥建議，預(yù)測(cè)藥物療效和不良反應(yīng)等，規(guī)范用藥行為，提升臨床整體合理用藥水平。京東健康與北京大學(xué)第三醫(yī)院宣布聯(lián)合開(kāi)發(fā)PharmCoo人工智能藥學(xué)知識(shí)圖譜。PharmCoo是基于藥學(xué)知識(shí)庫(kù)和真實(shí)世界數(shù)據(jù)，結(jié)合語(yǔ)義理解、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)構(gòu)建的藥學(xué)知識(shí)圖譜，產(chǎn)品開(kāi)發(fā)成功后將為各方提供高效便捷的合理用藥和智能處方審核等服務(wù)。

5.2 開(kāi)拓醫(yī)療數(shù)據(jù)應(yīng)用新路徑

中國(guó)擁有海量醫(yī)療數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘循證醫(yī)學(xué)證據(jù)具備先天優(yōu)勢(shì)[25]，可推進(jìn)兩項(xiàng)研究實(shí)踐：一是醫(yī)院內(nèi)部對(duì)過(guò)去幾十年產(chǎn)生的醫(yī)學(xué)資料進(jìn)行深度挖掘，通過(guò)回顧性分析、歸納、推理和應(yīng)用篩選有價(jià)值的循證醫(yī)學(xué)證據(jù)，用于制定和更新臨床診療規(guī)范，指導(dǎo)臨床合理用藥。二是建立有效的信息化平臺(tái)，幫助臨床醫(yī)師和藥師第一時(shí)間獲取國(guó)內(nèi)外最新循證醫(yī)學(xué)證據(jù)和臨床用藥的基本信息，為臨床用藥決策提供依據(jù)。