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2022-08-29
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精準醫(yī)學(xué) & 智慧影像
在醫(yī)療數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長的大數(shù)據(jù)時代，現(xiàn)代醫(yī)療模式正在經(jīng)歷一場創(chuàng)新性革命。面對快速涌現(xiàn)的多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)，如何實現(xiàn)醫(yī)療領(lǐng)域“數(shù)據(jù)大”向“大數(shù)據(jù)”智慧化轉(zhuǎn)型，讓大數(shù)據(jù)與醫(yī)療深度融合助力醫(yī)學(xué)發(fā)展，這成為許多專家學(xué)者都在思考的問題。
近日，神州醫(yī)療“以數(shù)論道 助推醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展”系列學(xué)術(shù)研討會，分別以“大數(shù)據(jù)時代的精準醫(yī)療與數(shù)字化病理”、“釋放醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)價值 助力?？茖２〗ㄔO(shè)”為主題，探討和交流了大數(shù)據(jù)在驅(qū)動精準醫(yī)學(xué)與智慧影像發(fā)展等方面的價值，分享了在實際應(yīng)用中的心得。現(xiàn)整理論壇精彩回顧，以饗讀者。
大數(shù)據(jù)時代的精準醫(yī)療與數(shù)字化病理
人工智能和大數(shù)據(jù)的結(jié)合，解決了病理診斷中很多臨床難點和痛點。人工智能診斷減少了病理專家普通看病的診斷周期，提高病理診斷效率，實現(xiàn)數(shù)據(jù)流和技術(shù)流的閉環(huán)。
目前，智能病理診斷行業(yè)的技術(shù)難點在于綜合數(shù)據(jù)庫的建立以及AI模型的優(yōu)化。數(shù)據(jù)庫的建立是決定AI模型指標的根本，我們應(yīng)該系統(tǒng)地建立病理圖片數(shù)據(jù)庫、標定數(shù)據(jù)庫，以及預(yù)后生存數(shù)據(jù)庫等大規(guī)模綜合數(shù)據(jù)庫，并將此納入AI學(xué)習(xí)的范疇。
由于乳腺癌細胞的表型不同，從而對藥物治療的敏感性不同，分期相同的患者和相同治療方案治療的預(yù)后差別非常明顯。早期乳腺癌的多基因檢測使得以分子分型為基礎(chǔ)的乳腺癌診療策略更加精細化。它通過特定基因表達水平的檢測，揭示了特定臨床乳腺癌患者亞群的分子特征，能夠輔助乳腺癌患者術(shù)后化療、放療及內(nèi)分泌治療的臨床決策，避免早期乳腺癌患者的治療不足或過度治療。而轉(zhuǎn)移性乳腺癌旨在延長患者生存時間，結(jié)合基因檢測結(jié)果，制定更合理的后線治療方案。
單一基因檢測結(jié)果的解讀具有一定的局限性，多模態(tài)臨床數(shù)據(jù)分析能夠更好地完善患者的診療決策。多模態(tài)分析需要以基因檢測為基礎(chǔ)，綜合考量多維度的患者病理數(shù)據(jù)，進而提高病理診斷的精準度。神州醫(yī)療與飛利浦聯(lián)合開發(fā)的多學(xué)科聯(lián)合會診系統(tǒng)（MDT），以知識庫為依托，集成來自不同系統(tǒng)的影像數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)、患者表型數(shù)據(jù)等多維度數(shù)據(jù)，有助于協(xié)同診斷、治療及后續(xù)決策。
截至目前，神州醫(yī)療iCMDB知識庫已收錄2,501個基因，2,126種疾病，3,040種藥物，8,039個變異及17,497條臨床診斷、用藥及預(yù)后相關(guān)注釋，用于支撐從篩查、診斷、治療和隨訪等全流程解決方案的制定。
釋放醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)價值，助力?？茖２〗ㄔO(shè)
倪主任從缺血性腦梗死疾病為切入點，分享了影像數(shù)據(jù)在診斷、試驗和科研中的應(yīng)用。他表示，日益發(fā)展的影像分析技術(shù)和影像大數(shù)據(jù)技術(shù)，帶我們進入了臨床診療方式變革的大數(shù)據(jù)時代，我們也在思考，技術(shù)如何為放射科醫(yī)生提供增益。
展望大數(shù)據(jù)時代的中風(fēng)診療，借助云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，在云端就可以處理患者信息，實現(xiàn)院前診療，為基層醫(yī)院患者、轉(zhuǎn)診患者爭取更大的生存機會。
近年來大數(shù)據(jù)技術(shù)與醫(yī)學(xué)影像輔助診斷的有機融合，產(chǎn)生了新的影像組學(xué)方法，影像組學(xué)融合基因信息和影像多模態(tài)信息，助力疾病診斷前移，為實現(xiàn)精準診療提供了新機遇。影像組學(xué)為大樣本的研究，因此要從數(shù)據(jù)量和入組規(guī)范中尋找一個折中點，保障基本的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)質(zhì)量，為大樣本、多特征、多序列和多方法的研究提供保障。
分類和預(yù)測是影像組學(xué)方法最終要實現(xiàn)的結(jié)果。目前，川北醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院借助CT影像組學(xué)，已經(jīng)完成了在食管癌領(lǐng)域的多項研究，將影像組學(xué)應(yīng)用于臨床實踐。
南方醫(yī)院大數(shù)據(jù)與人工智能平臺是一個涵蓋多模態(tài)醫(yī)療數(shù)據(jù)匯聚、智能質(zhì)控與檢索、患者全流程智能診療服務(wù)以及醫(yī)院運營管理決策等方面的支撐臨床、科研和管理的綜合性應(yīng)用平臺。目前已整合醫(yī)院自1999年以來橫跨數(shù)十個系統(tǒng)、23年、七百多萬患者的數(shù)據(jù)，并實現(xiàn)了數(shù)據(jù)實時更新。
其中，影像多模態(tài)大數(shù)據(jù)平臺，在神州醫(yī)療的技術(shù)支持下，將臨床、影像、基因等多組學(xué)數(shù)據(jù)有機融合，包含了多模態(tài)數(shù)據(jù)標準規(guī)范體系、數(shù)據(jù)全生命周期管理體系、質(zhì)量管理體系、安全管理體系、多模態(tài)數(shù)據(jù)智能檢索及可視化。
在質(zhì)量管理方面，可靈活配置質(zhì)控體系，擁有監(jiān)控管理系統(tǒng)、自動預(yù)警機制，數(shù)據(jù)集成狀態(tài)可視化，充分保障多模態(tài)數(shù)據(jù)的質(zhì)量；在智能檢索方面，可以實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)智能檢索與匹配，患者數(shù)據(jù)可視化展示。多模態(tài)AI分析平臺支持多種科研場景，實現(xiàn)高效科研產(chǎn)出，提升臨床應(yīng)用產(chǎn)品轉(zhuǎn)化能力。
神州醫(yī)療結(jié)合大數(shù)據(jù)及智能影像技術(shù)形成了影像大數(shù)據(jù)平臺解決方案，致力于解決醫(yī)院目前廣泛面臨的醫(yī)技影像數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分享以及科研方面的難題。
通過影像大數(shù)據(jù)平臺，可對醫(yī)院內(nèi)部分散的、異構(gòu)的影像數(shù)據(jù)進行整合，提升數(shù)據(jù)可管理性以及安全性，并可統(tǒng)一向臨床發(fā)布，實現(xiàn)真正“以患者為中心”的臨床數(shù)據(jù)倉庫。同時，通過大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，實現(xiàn)多模態(tài)、多組學(xué)數(shù)據(jù)的挖掘及分析，助力高質(zhì)量科研及成果轉(zhuǎn)化。
通過神州醫(yī)療系列學(xué)術(shù)論壇，來自政產(chǎn)學(xué)研用各方的專家因為“健康大同”的目標匯聚于此，共同為業(yè)內(nèi)呈現(xiàn)了一場場思維與智慧的盛宴。作為醫(yī)療大數(shù)據(jù)領(lǐng)域受到廣泛關(guān)注的獨角獸公司，神州醫(yī)療“以終為始”，致力于讓醫(yī)療科技真正普惠患者。
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