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【南湖HIT论坛】助推临床效能,让AI的价值“看得见”

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来源:HIT专家网    记者:谭啸

薛颜波森亿智能副总裁薛颜波

一年前,在2017年南湖HIT论坛上,上海森亿医疗科技有限公司(以下简称:森亿智能)创始人兼CEO张少典博士携“学习型医疗系统”首次公开亮相。一年来,森亿智能在资本、市场、人才、产品、应用等方面都取得了长足发展。“我们已落地实施了多家三级医院科研平台,接入了几个专病科研协作网。今年的重心是,借助AI在高质量数据的基础上,直接推动临床效能的提升。”森亿智能副总裁薛颜波在2018南湖HIT论坛上如是说。

HIT在临床业务领域面临的挑战

经过多年发展,目前我国医疗信息化进入到“数据驱动的智能化医疗”阶段。在提升临床效能方面,HIT面临着挑战。“HIT厂商往往认为,自己没有医学运营,没有领域专家背书;医院则认为,在临床业务领域,自己很权威专业,HIT在医学上应该更符合医院的实际情况,所以改动较多。”薛颜波表示,“这样的结果是各项目本地化交付的成本较高。可以理解医院的想法是希望找一个合作意愿强的厂商,最好有丰富、高效的项目经验,但要以医院的实际情况为主。这里可以看到HIT厂商在临床业务领域遇到的现实挑战。”

美国国家卫生信息技术协调办公室(ONC)曾提出“临床质量提升(CQI)路线图”:从临床研究到临床决策支持(CDS),再到临床质量测量(CQM),再返回去指导临床行为,提升临床质量。该路线图很有借鉴意义:临床决策支持(CDS)与临床质量测量(CQM)相互配合,二者合力推动临床质量提升(CQI)。

薛颜波谈道:“以患者为中心的学习型医疗系统,就是通过对患者的临床数据进行治理、挖掘,驱动临床研究,形成研究成果,让临床研究赋能临床,最终实现临床效能在效率和效果两个方面的提升。”

数据治理是医学人工智能应用的基础

“医学人工智能的核心技术包括:医学自然语言处理、医学图像识别和医学语音识别,背后对应的是自然语言处理、知识图谱和机器学习,这三大技术支撑了整个医学人工智能。”薛颜波表示,前期森亿智能的核心是医学自然语言处理

数据治理是医学人工智能应用的基础。数据治理包括四大要素:数据集成、数据结构化与标准化、数据再(重)采集、数据质量控制。”薛颜波说,“我以往有8年时间是在做数据集成、数据标准化方面的工作,深知三级医疗机构中的数据情况。最近1年多来,我们发现,更大的问题已转移到下一个阶段——数据再采集阶段,怎样把数据采集得更全面、如何控制和提升数据质量,这是现阶段需要花更多精力来解决的。”

为什么要做数据治理?实际上是希望把医学知识图谱与数据质量结合起来,如果缺少医学知识图谱的支持,大量隐含的事实性信息将被丢失。薛颜波提到了时下大热的电影《我不是药神》:“在白血病的分类中,就需要有一套体系来识别,比如:急性白血病前体粒细胞型,系统能否理解这些语义?这也决定了后续的应用能否做到一定的深度。”

据薛颜波介绍,在医学知识图谱与术语标准化方面,主要的术语和关联包括:诊断和疾病的关联、超声影像库与疾病库的关联、实验室检查库与疾病库的关联、药物库与疾病库的关联、NGCI临床实践指南主题词与各术语库的关联。目前关联累计达200多万,能实现基于规则和知识库的基本逻辑推断、相关信息关联。

“有了高质量的数据和比较好的知识图谱,打好这个基础以后,再加上机器学习的应用就相对简单了。”在薛颜波看来,机器学习相对来讲比较简单,它实际上是数学算法的计算机化处理。

总结来看,做医学自然语言处理的目的,是将原始医学文本中的关键临床信息提取出来,将各关键信息间的语义关联关系全部提取,对不规范用法、错误用法进行自动纠正、自动标准化。

数据驱动临床效能提升

“数据驱动的医院精细化管理包括三大内容:一是医院精益管理,二是临床质量监控,三是临床辅助决策。今天谈的临床效能提升是指后两项内容的应用。”薛颜波将临床业务典型场景分为三个阶段:第一阶段是预诊,主要是信息收集;第二阶段是诊断、治疗,包括疾病诊断、病情评估、有针对性的治疗方案等;第三阶段是治疗后,主要是随访管理。这是一个完整的链条。

“我们把持续医疗质量提升(CQI)分为三个等级:L1是知识分享,包括指南、最新文献等;L2是围绕疾病和病种做一些规则化、知识化内容,比如规则提醒,并场景化地植入医生日常工作的电子病历系统中,作为知识支持;L3是森亿智能在重金打造的一个内容,它可能超出了单个医生或单个专科的认知,依靠传统的指南或规则很难有效地解决问题,需要大量的数据驱动、算法驱动。”薛颜波说,采用人工智能洞察数据,是指在高质量数据的基础上,加上AI算法、自动建模及可视化,整个体系能够实现实时、自动化运行,这样整个效率就能提升上来。

薛颜波继而谈到“数据驱动的智能型临床路径”,很多医院都在做临床路径,为什么有的医院感觉有用,有的感觉没用呢?“因为临床路径有严格的入组标准,很多患者不能入组,这就应该借助数据和算法,做个性化、智能的临床路径,能够指导诊疗行为,然后通过临床质量测量、比对,把整个临床的变异消除掉,这样效率自然就会提高。”

薛颜波以静脉栓塞(VTE)为例进行了阐释,VTE是国内第三个最常见的心血管疾病,位列缺血性心脏病和脑卒中之后,号称“沉默的杀手”,一旦发生,将给病人及家属带来巨大的灾难,特点是:高发病率、高死亡率、高误漏诊率。如何实现防治管一体化?“以往大多是护士打分,手工填写Caprini血栓风险评估量表;现在可以依托AI技术实现自动量表评分,可大幅提升效率和效果。这看起来很简单,背后需要复杂的技术支持:首先要做自然语言处理,要从既往病史、检查报告、病理报告里面识别出来;其次,识别出来之后要做归一化处理;第三要有一定的逻辑推理,建立风险分析模型。”薛颜波介绍说,目标是期望实现基于AI的VTE监控管理,通过建立智能化的血栓风险预测模型和智能化的血栓辅助诊疗模型,实现连续性、高灵敏度测量,覆盖就诊全周期,自动化监测、实时预警,实现全院跨科室的VTE高危监控。

“如果只是提高效率,那么发挥的作用会比较有限,更重要的是提高效果,有效预警风险。要通过建模,识别更复杂的风险因素,不只是量表覆盖的因素,并做实时监测。为了方便临床理解,我们把模型和算法转换为临床可理解的发病风险概率模型。当模型和Caprini量表检出率一致时,模型的特异度和阳性预测值明显提高。”薛颜波表示,经过一段时间的训练模型逐渐成熟,临床有可能不再依赖于Caprini量表了,因为基于AI的VTE模型可以更好地帮助识别,效率和效果都有大幅提高,可以更有效地预测和防范血栓风险。

最优化每一个医疗决策

薛颜波谈道,国外很多先进的医院都建立了全院调度指挥中心,调度全院资源,比如:美国约翰霍普金斯医院、加拿大多伦多的亨伯河医院等。再比如美国首家虚拟集团医疗中心——Mercy Health,病房里没有患者,医生上班都是对着电脑,他们管理分布在5个州的43家医疗机构。

薛颜波认为,“这是我们的方向,我国医院更应该开展这方面工作,因为我们的医院更大、人均医疗资源更紧缺,亟待提升效率和效果。”

“从集成平台、数据治理平台,到临床研究平台、精准医疗平台,实际上都是构建大的数据中心,支持临床、管理和科研,其核心只有一个:通过对资源的调度,提高运营效率,最大限度地提升临床效能。”薛颜波总结说,“从医疗数据到医学循证,再到临床实践,通过构建学习型医疗系统,加速医学循证转化落地,最终实现——最优化每一个医疗决策。

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【责任编辑:谭啸】

 

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