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    智能大數(shù)據(jù)“看病”不一樣

    2021-06-11 13:58遲兆艷
    百科知識(shí) 2021年11期
    關(guān)鍵詞:真實(shí)世界圖譜人工智能

    遲兆艷

    2017年5月,在中國(guó)浙江烏鎮(zhèn),谷歌公司旗下的人工智能機(jī)器人“阿爾法圍棋”(AlphaGo)與當(dāng)時(shí)世界排名第一的圍棋世界冠軍柯潔對(duì)戰(zhàn),以3比0的總比分獲勝。這是在2016年AlphaGo與韓國(guó)圍棋選手李世石對(duì)戰(zhàn)之后,又一次戰(zhàn)勝人類(lèi)圍棋高手,引起了全世界特別是中國(guó)人的廣泛關(guān)注。人們既為技術(shù)的進(jìn)步而歡呼雀躍,也對(duì)機(jī)器人戰(zhàn)勝人類(lèi)感到隱隱不安,唯恐科幻小說(shuō)中“機(jī)器人統(tǒng)治人類(lèi)”的情節(jié)成為可怕的現(xiàn)實(shí)。

    實(shí)際上,目前的智能機(jī)器人要成為高等智能還有很長(zhǎng)的一段路要走,在可以預(yù)見(jiàn)的未來(lái),并不會(huì)發(fā)生機(jī)器人統(tǒng)治人類(lèi)的危機(jī),與機(jī)器人相關(guān)的技術(shù)對(duì)人類(lèi)世界的發(fā)展有著巨大的推動(dòng)作用。人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)這些技術(shù)方法在近幾年飛速發(fā)展,正在廣泛而深入地改變著人們的生活。在醫(yī)療領(lǐng)域,人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用更是炙手可熱,無(wú)數(shù)醫(yī)療領(lǐng)域的公司借助新的技術(shù)和方法而冉冉升起,成為業(yè)界明星。

    人工智能和大數(shù)據(jù)被應(yīng)用到臨床研發(fā)、疾病診斷、醫(yī)療輔助服務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域,改變了傳統(tǒng)的醫(yī)療模式。

    利用大數(shù)據(jù)診斷罕見(jiàn)病

    罕見(jiàn)病也被稱(chēng)為“孤兒病”,因其單一疾病發(fā)病人數(shù)低于普通疾病而鮮為人知,被稱(chēng)為 “無(wú)聲的苦難”。

    雖然罕見(jiàn)病中有“罕見(jiàn)”二字,但由于罕見(jiàn)病種類(lèi)繁多,這些疾病的患者其實(shí)并不“罕見(jiàn)”。據(jù)統(tǒng)計(jì),全球有4億人患有罕見(jiàn)病,而中國(guó)至少有1000萬(wàn)以上的罕見(jiàn)病患者。國(guó)際上目前已經(jīng)確認(rèn)的罕見(jiàn)病約有7000種,例如,“瓷娃娃”“漸凍癥”等。雖然患者群體龐大,但醫(yī)生對(duì)罕見(jiàn)病的診斷水平并不高。罕見(jiàn)病涉及血液、骨科、呼吸等多個(gè)學(xué)科,但臨床醫(yī)生普遍缺乏罕見(jiàn)病的專(zhuān)業(yè)知識(shí),又因其病例稀少,醫(yī)生也無(wú)法通過(guò)確診案例獲得經(jīng)驗(yàn)。

    由于罕見(jiàn)病發(fā)病率低,病例過(guò)于分散,醫(yī)生在臨床上無(wú)法積累豐富的個(gè)案經(jīng)驗(yàn),長(zhǎng)期以來(lái),罕見(jiàn)病一直存在無(wú)法及時(shí)確診的問(wèn)題。據(jù)調(diào)查,罕見(jiàn)病患者的平均確診時(shí)間為5年。不過(guò),科技的進(jìn)步為罕見(jiàn)病的診斷帶來(lái)了希望,除了基因檢測(cè)技術(shù),醫(yī)生還可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行智能診斷。

    在美國(guó),許多大型醫(yī)療數(shù)據(jù)公司積累了豐富的、各個(gè)層次的醫(yī)療數(shù)據(jù),擁有上億病人數(shù)十年的診斷、用藥、住院及醫(yī)保記錄,甚至還有病人的家族史信息。通過(guò)這些數(shù)據(jù)的積累,公司及政府可以建立起病人的數(shù)據(jù)庫(kù)。

    人工智能科學(xué)家從這些醫(yī)療數(shù)據(jù)中提取出罕見(jiàn)病病人的相關(guān)信息,利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,建立起罕見(jiàn)病病人的特征模型。例如,科學(xué)家可以將罕見(jiàn)病病人以往的疾病、用藥特征與其他病人進(jìn)行對(duì)比,從而建立起罕見(jiàn)病病人的“人物畫(huà)像”,一旦有新的病人進(jìn)入數(shù)據(jù)庫(kù),特征模型可以根據(jù)該病人的情況來(lái)幫助醫(yī)生進(jìn)行診斷,提高對(duì)罕見(jiàn)病的診斷效率。

    特發(fā)性肺動(dòng)脈高壓是一種罕見(jiàn)的心血管疾病,每年的發(fā)病率為百萬(wàn)分之一,患者平均年齡在30歲左右,女性發(fā)病率高于男性,目前是不可治愈的重度慢性疾病。其病因不明,可能與藥物、病毒感染和遺傳等因素有關(guān)。2018年,特發(fā)性肺動(dòng)脈高壓被收錄進(jìn)中國(guó)的《第一批罕見(jiàn)病目錄》。

    特發(fā)性肺動(dòng)脈高壓早期癥狀并不明顯,常見(jiàn)的初始癥狀包括:呼吸困難、疲乏、胸痛等,存在一定的診斷難度。為了幫助醫(yī)生診斷可能存在的特發(fā)性肺動(dòng)脈高壓,數(shù)據(jù)科學(xué)家從既有的臨床數(shù)據(jù)庫(kù)里調(diào)取出特發(fā)性肺動(dòng)脈高壓病人和普通病人的相關(guān)診斷和治療的信息,比如病人之前是否患有感冒、肺氣腫等疾病,這些信息被數(shù)據(jù)科學(xué)家稱(chēng)為“特征”。接下來(lái),數(shù)據(jù)科學(xué)家把這些特征輸入到機(jī)器學(xué)習(xí)算法中,算法就會(huì)形成一個(gè)模型,將特發(fā)性肺動(dòng)脈高壓病人和普通病人區(qū)分開(kāi)來(lái)。出診醫(yī)生借助算法模型可以判斷該病人是否患有特發(fā)性肺動(dòng)脈高壓。當(dāng)然,算法所得到的結(jié)果不可能百分之百準(zhǔn)確,但它卻可以為醫(yī)生提供非常有價(jià)值的診斷、治療信息。

    醫(yī)療領(lǐng)域中的知識(shí)圖譜

    如何利用人類(lèi)幾千年來(lái)積累的豐富知識(shí),一直是人工智能的重要研究方向,知識(shí)圖譜就是一種結(jié)構(gòu)化的人類(lèi)知識(shí),它的出現(xiàn)受到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的普遍關(guān)注。

    知識(shí)圖譜的概念起源于2012年,當(dāng)時(shí)谷歌推出了一款產(chǎn)品,其功能是搜索內(nèi)容時(shí)提供附加的衍生結(jié)果,這款產(chǎn)品名字叫作知識(shí)圖譜(Knowledge Graph)。知識(shí)圖譜本質(zhì)上是基于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)庫(kù),旨在描述客觀世界的概念、實(shí)體、事件及其之間的關(guān)系??梢院?jiǎn)單將其理解為一種較為高級(jí)的知識(shí)庫(kù)。

    自2012年以來(lái),知識(shí)圖譜的應(yīng)用領(lǐng)域越來(lái)越廣,其在醫(yī)療領(lǐng)域也有了長(zhǎng)足發(fā)展。知識(shí)圖譜在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用主要體現(xiàn)在兩方面:搜索和推薦功能、臨床決策服務(wù)。

    搜索和推薦功能

    通過(guò)知識(shí)圖譜,可以建立起海量的數(shù)據(jù)庫(kù),包含疾病、病人和醫(yī)生等各方面信息,應(yīng)用場(chǎng)景包括疾病診斷、醫(yī)生推薦等。相對(duì)于傳統(tǒng)的搜索,其結(jié)果更準(zhǔn)確,更深入,更具有針對(duì)性。

    比如,在傳統(tǒng)搜索中,搜索“白血病”將獲得零碎的知識(shí)分享及大量的廣告推廣;在基于知識(shí)圖譜的智能系統(tǒng)中搜索白血病,則可獲取白血病病情的準(zhǔn)確描述信息、全國(guó)治療白血病的專(zhuān)家醫(yī)生及其所擅長(zhǎng)的領(lǐng)域等。目前,國(guó)內(nèi)利用知識(shí)圖譜建立搜索和推薦功能的平臺(tái)有丁香園、百度的靈醫(yī)智惠、中國(guó)平安的平安好醫(yī)生以及阿里巴巴的阿里健康等。

    另外,知識(shí)圖譜可以建立豐富的醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù),可以為醫(yī)務(wù)人員提供可靠的醫(yī)學(xué)知識(shí),比如,擁有可靠來(lái)源的權(quán)威知識(shí)數(shù)據(jù)和臨床指南等。在這個(gè)領(lǐng)域,美國(guó)一直處于發(fā)展的前沿,2013年,美國(guó)的IBM公司制定了一項(xiàng)醫(yī)療領(lǐng)域的“登月計(jì)劃”,該計(jì)劃整合了大量醫(yī)療文獻(xiàn)和書(shū)籍以及各種電子病歷,從而獲取海量高質(zhì)量醫(yī)療知識(shí),并基于這些知識(shí)向醫(yī)護(hù)人員提供輔助臨床決策和用藥安全等方面的應(yīng)用。

    臨床決策服務(wù)

    知識(shí)圖譜可以為病人及醫(yī)務(wù)人員提供更加智能的服務(wù),比如,它可以實(shí)現(xiàn)智能導(dǎo)診、智能自診和病案管理等功能。

    醫(yī)生的問(wèn)診一般會(huì)遵循一套標(biāo)準(zhǔn)化流程,因此可以通過(guò)人工智能的方式來(lái)取代人工問(wèn)診。智能系統(tǒng)模擬醫(yī)生問(wèn)診的流程和方法被稱(chēng)為智能自診。智能自診系統(tǒng)從病人身體最明顯的癥狀開(kāi)始分析,在經(jīng)過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)尼t(yī)療問(wèn)診后,會(huì)為病人分析病因,并提出進(jìn)一步的診療指導(dǎo),如用藥指導(dǎo)、需要檢查的項(xiàng)目和注意事項(xiàng)等。例如,如果病人有發(fā)燒、咳嗽等癥狀,智能系統(tǒng)會(huì)從這些癥狀問(wèn)起,對(duì)可能患有的疾病如感冒、肺炎等進(jìn)行篩選,并最終給出診療意見(jiàn)。

    對(duì)醫(yī)務(wù)人員來(lái)說(shuō),智能系統(tǒng)還可以提供病例分析。智能系統(tǒng)集合了成千上萬(wàn)的病例,臨床醫(yī)生輸入病人的信息,系統(tǒng)便可提供以往所有病史,并提供病例特點(diǎn)、診療方法以及治療效果,從而為醫(yī)生提供診療的思路。

    在這種人機(jī)互動(dòng)的過(guò)程中,機(jī)器扮演了“大腦”的角色,知識(shí)圖譜可以在更高的層次上整合信息,并提供更準(zhǔn)確和有效的服務(wù)。例如,病人在完成掛號(hào)的時(shí)間里,可以在手機(jī)或者電腦客戶端輸入自己的基本信息、癥狀、既往病史、過(guò)敏史等,客戶端將通過(guò)智能系統(tǒng)形成初步的診斷報(bào)告,可以大大縮短問(wèn)診的時(shí)間。未來(lái),科學(xué)家還可以實(shí)現(xiàn)更加高級(jí)的功能,例如,智能系統(tǒng)可以根據(jù)病人的初診報(bào)告,給出需要檢查的項(xiàng)目及治療方案,從而進(jìn)一步縮短醫(yī)生問(wèn)診的時(shí)間,提升臨床診斷的效率。

    醫(yī)藥研發(fā)中的大數(shù)據(jù)

    傳統(tǒng)的醫(yī)藥研發(fā)依托于小樣本的臨床數(shù)據(jù),如今,大數(shù)據(jù)技術(shù)也被應(yīng)用到醫(yī)藥研發(fā)的過(guò)程中。

    “真實(shí)世界研究”是近幾年醫(yī)療大數(shù)據(jù)領(lǐng)域較為熱門(mén)的一個(gè)話題。2012年12月,美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局(FDA)頒布了《21世紀(jì)治療法案》,要求在醫(yī)療產(chǎn)品審批和監(jiān)管程序中納入真實(shí)世界證據(jù)。2018年12月,F(xiàn)DA宣布了《真實(shí)世界證據(jù)方案框架》,為實(shí)現(xiàn)真實(shí)世界證據(jù)支持藥品審批決策的目標(biāo)提供了一個(gè)指導(dǎo)方案,由此引發(fā)了真實(shí)世界研究在各國(guó)的藥品審批決策中的廣泛應(yīng)用和發(fā)展。

    那么,什么是真實(shí)世界研究呢?

    通俗來(lái)講,真實(shí)世界研究建立在真實(shí)世界數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,數(shù)據(jù)科學(xué)家及其他醫(yī)療從業(yè)人員將收集到的真實(shí)數(shù)據(jù)加以分析,從而提供對(duì)診療的結(jié)論和建議。通常情況下,真實(shí)世界研究會(huì)圍繞病因、診斷、治療、預(yù)后及臨床預(yù)測(cè)等相關(guān)問(wèn)題展開(kāi)。比如,研究幽門(mén)螺旋桿菌感染與十二指腸潰瘍的關(guān)系,住院新冠肺炎病人的抗病毒治療效果及治療引起的不良反應(yīng)等。

    其中,將真實(shí)世界研究與新藥品研發(fā)相結(jié)合是真實(shí)世界研究的重要應(yīng)用場(chǎng)景。

    為什么要將真實(shí)世界研究應(yīng)用到臨床藥物研發(fā)中呢?因?yàn)閭鹘y(tǒng)的臨床藥物研發(fā)是在一種區(qū)別于真實(shí)世界的實(shí)驗(yàn)環(huán)境中進(jìn)行的,在這種環(huán)境中,病人經(jīng)過(guò)了嚴(yán)格的篩選,研究還控制了各種混雜因素?;谡鎸?shí)世界研究的一些干預(yù)性研究,在精確設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上具有更貼近日常診療的特性,比如將電子病例數(shù)據(jù)、醫(yī)保數(shù)據(jù)引入研究過(guò)程。

    真實(shí)世界研究的應(yīng)用場(chǎng)景包含療效評(píng)估、副作用評(píng)估等。比如,在癌癥治療或者罕見(jiàn)病治療的過(guò)程中,傳統(tǒng)的臨床醫(yī)療面臨成本高昂、缺少樣本的問(wèn)題,具有大量樣本的真實(shí)世界證據(jù)可以作為輔助證據(jù)支持新藥上市。在腫瘤藥物研究中,可以將新藥臨床1、2、3期的療效和全球已有藥品治療的療效進(jìn)行對(duì)比,從而驗(yàn)證新藥的治療效果。

    真實(shí)世界研究可以避免臨床試驗(yàn)等傳統(tǒng)方法的樣本數(shù)小、采樣分布有限等問(wèn)題,它從成千上百萬(wàn)的病人的數(shù)據(jù)中挖掘到與某種藥物相關(guān)的不良反應(yīng),樣本數(shù)大、采樣分布廣,獲得的結(jié)果更具有說(shuō)服力。

    當(dāng)然,真實(shí)世界證據(jù)也存在一定缺陷,例如,一些數(shù)據(jù)有可能與某些具體研究的相關(guān)性不大,所以在使用的時(shí)候也需要嚴(yán)格限制可以應(yīng)用的場(chǎng)景。

    除了真實(shí)世界研究,醫(yī)藥公司還可以通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)分析公眾對(duì)藥品需求的趨勢(shì),從而提供更好的藥品供給服務(wù)。在醫(yī)藥副作用的研究上,研究者還可以從社交網(wǎng)絡(luò)中搜索人們服用某種藥物的不良反應(yīng)記錄,通過(guò)比對(duì)分析和數(shù)據(jù)挖掘方法,更科學(xué)、更全面地獲得藥物副作用的影響。

    建立全方位醫(yī)療大數(shù)據(jù)

    發(fā)展醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)已是全球發(fā)展的大趨勢(shì),無(wú)論是國(guó)家層面還是企業(yè)層面都在打造更先進(jìn)、更具個(gè)性化的醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

    在國(guó)家層面上,美國(guó)是大數(shù)據(jù)技術(shù)的先行者,也是醫(yī)療領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊。美國(guó)非常重視醫(yī)療大數(shù)據(jù)的收集和使用,擁有完整的醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)庫(kù),建成了覆蓋本土12個(gè)區(qū)域電子病歷的數(shù)據(jù)中心、9個(gè)醫(yī)療知識(shí)中心、8個(gè)醫(yī)學(xué)影像與生物信息數(shù)據(jù)中心。

    同樣,英國(guó)也有發(fā)達(dá)的醫(yī)療體系和診療系統(tǒng)。英國(guó)國(guó)民醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)擁有龐大而完備的醫(yī)療數(shù)據(jù),包括病人的健康記錄、疾病數(shù)據(jù)等,而且英國(guó)還有長(zhǎng)達(dá)210年的全國(guó)普查健康記錄,這些數(shù)據(jù)可以用來(lái)為公共衛(wèi)生服務(wù)、醫(yī)學(xué)研究等創(chuàng)造更多的價(jià)值。基于該系統(tǒng),研究者及藥企研發(fā)人員可以進(jìn)行豐富的臨床和市場(chǎng)研究。

    在中國(guó),我們已初步建立健康醫(yī)療數(shù)據(jù)庫(kù),但還沒(méi)有一個(gè)系統(tǒng)性的、國(guó)家層面的醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺(tái)。目前,相關(guān)部門(mén)已經(jīng)出臺(tái)了一些相應(yīng)的政策,促進(jìn)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的發(fā)展。例如,2016年國(guó)務(wù)院辦公廳發(fā)布的《關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》是針對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的首個(gè)頂層文件,首次提出醫(yī)療大數(shù)據(jù)是國(guó)家級(jí)的戰(zhàn)略資源,明確醫(yī)療大數(shù)據(jù)發(fā)展目標(biāo)。

    在公司層面上,一些國(guó)外醫(yī)療公司在建設(shè)醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)方面已經(jīng)初具規(guī)模,他們主要利用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)為醫(yī)療服務(wù)提供者搭建平臺(tái)、提供服務(wù)。比如,有的美國(guó)大數(shù)據(jù)公司會(huì)收集醫(yī)療保險(xiǎn)數(shù)據(jù),為制藥公司或者保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)提供數(shù)據(jù)服務(wù)。

    在國(guó)內(nèi),由于起步較晚,很多公司還停留在數(shù)據(jù)采集的層面,需要將收集到的數(shù)據(jù)統(tǒng)一化、標(biāo)準(zhǔn)化,離數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建及數(shù)據(jù)的挖掘和分析還有一定的距離。

    在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái),隨著人工智能和大數(shù)據(jù)的迅猛發(fā)展,醫(yī)療設(shè)施的使用將更加便捷和人性化;病人將獲得更可靠、更具有針對(duì)性的診療信息;醫(yī)生將在智能系統(tǒng)的幫助下開(kāi)展更準(zhǔn)確和個(gè)性化的診療措施。人工智能、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等高新技術(shù)將為我們創(chuàng)造一個(gè)高效、便捷、專(zhuān)業(yè)以及個(gè)性化的醫(yī)療環(huán)境,而且隨著技術(shù)的傳播,未來(lái)將有更多人享受到科技發(fā)展帶來(lái)的健康福祉。

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