精(jīng)準醫(yī)學(xué) & 智慧影像

在醫(yī)療數據量呈現爆發式增長(cháng)的大數據時代，現代醫(yī)療模式正在經曆一場創新(xīn)性革命。面對快速湧現的多(duō)源異構大數據，如何實現醫(yī)療領域“數據大”向“大數據”智慧化轉型，讓大數據與醫(yī)療深度融合助力醫(yī)學(xué)發展，這成為(wèi)許多(duō)專家學(xué)者都在思考的問題。

近日，神州醫(yī)療“以數論道 助推醫(yī)院高質(zhì)量發展”系列學(xué)術研讨會，分(fēn)别以“大數據時代的精(jīng)準醫(yī)療與數字化病理(lǐ)”、“釋放醫(yī)學(xué)影像數據價值 助力專科(kē)專病建設”為(wèi)主題，探讨和交流了大數據在驅動精(jīng)準醫(yī)學(xué)與智慧影像發展等方面的價值，分(fēn)享了在實際應用(yòng)中(zhōng)的心得。現整理(lǐ)論壇精(jīng)彩回顧，以飨讀者。

大數據時代的精(jīng)準醫(yī)療與數字化病理(lǐ)

人工(gōng)智能(néng)和大數據的結合，解決了病理(lǐ)診斷中(zhōng)很(hěn)多(duō)臨床難點和痛點。人工(gōng)智能(néng)診斷減少了病理(lǐ)專家普通看病的診斷周期，提高病理(lǐ)診斷效率，實現數據流和技(jì )術流的閉環。

目前，智能(néng)病理(lǐ)診斷行業的技(jì )術難點在于綜合數據庫的建立以及AI模型的優化。數據庫的建立是決定AI模型指标的根本，我們應該系統地建立病理(lǐ)圖片數據庫、标定數據庫，以及預後生存數據庫等大規模綜合數據庫，并将此納入AI學(xué)習的範疇。

由于乳腺癌細胞的表型不同，從而對藥物(wù)治療的敏感性不同，分(fēn)期相同的患者和相同治療方案治療的預後差别非常明顯。早期乳腺癌的多(duō)基因檢測使得以分(fēn)子分(fēn)型為(wèi)基礎的乳腺癌診療策略更加精(jīng)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(fēn)子特征，能(néng)夠輔助乳腺癌患者術後化療、放療及内分(fēn)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。而轉移性乳腺癌旨在延長(cháng)患者生存時間，結合基因檢測結果，制定更合理(lǐ)的後線(xiàn)治療方案。

單一基因檢測結果的解讀具(jù)有(yǒu)一定的局限性，多(duō)模态臨床數據分(fēn)析能(néng)夠更好地完善患者的診療決策。多(duō)模态分(fēn)析需要以基因檢測為(wèi)基礎，綜合考量多(duō)維度的患者病理(lǐ)數據，進而提高病理(lǐ)診斷的精(jīng)準度。神州醫(yī)療與飛利浦聯合開發的多(duō)學(xué)科(kē)聯合會診系統（MDT），以知識庫為(wèi)依托，集成來自不同系統的影像數據、基因數據、患者表型數據等多(duō)維度數據，有(yǒu)助于協同診斷、治療及後續決策。

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(wù)，8,039個變異及17,497條臨床診斷、用(yòng)藥及預後相關注釋，用(yòng)于支撐從篩查、診斷、治療和随訪等全流程解決方案的制定。

釋放醫(yī)學(xué)影像數據價值，助力專科(kē)專病建設

倪主任從缺血性腦梗死疾病為(wèi)切入點，分(fēn)享了影像數據在診斷、試驗和科(kē)研中(zhōng)的應用(yòng)。他(tā)表示，日益發展的影像分(fēn)析技(jì )術和影像大數據技(jì )術，帶我們進入了臨床診療方式變革的大數據時代，我們也在思考，技(jì )術如何為(wèi)放射科(kē)醫(yī)生提供增益。

展望大數據時代的中(zhōng)風診療，借助雲計算、大數據和人工(gōng)智能(néng)技(jì )術，在雲端就可(kě)以處理(lǐ)患者信息，實現院前診療，為(wèi)基層醫(yī)院患者、轉診患者争取更大的生存機會。

近年來大數據技(jì )術與醫(yī)學(xué)影像輔助診斷的有(yǒu)機融合，産(chǎn)生了新(xīn)的影像組學(xué)方法，影像組學(xué)融合基因信息和影像多(duō)模态信息，助力疾病診斷前移，為(wèi)實現精(jīng)準診療提供了新(xīn)機遇。影像組學(xué)為(wèi)大樣本的研究，因此要從數據量和入組規範中(zhōng)尋找一個折中(zhōng)點，保障基本的數據量和數據質(zhì)量，為(wèi)大樣本、多(duō)特征、多(duō)序列和多(duō)方法的研究提供保障。

分(fēn)類和預測是影像組學(xué)方法最終要實現的結果。目前，川北醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院借助CT影像組學(xué)，已經完成了在食管癌領域的多(duō)項研究，将影像組學(xué)應用(yòng)于臨床實踐。

南方醫(yī)院大數據與人工(gōng)智能(néng)平台是一個涵蓋多(duō)模态醫(yī)療數據彙聚、智能(néng)質(zhì)控與檢索、患者全流程智能(néng)診療服務(wù)以及醫(yī)院運營管理(lǐ)決策等方面的支撐臨床、科(kē)研和管理(lǐ)的綜合性應用(yòng)平台。目前已整合醫(yī)院自1999年以來橫跨數十個系統、23年、七百多(duō)萬患者的數據，并實現了數據實時更新(xīn)。

其中(zhōng)，影像多(duō)模态大數據平台，在神州醫(yī)療的技(jì )術支持下，将臨床、影像、基因等多(duō)組學(xué)數據有(yǒu)機融合，包含了多(duō)模态數據标準規範體(tǐ)系、數據全生命周期管理(lǐ)體(tǐ)系、質(zhì)量管理(lǐ)體(tǐ)系、安(ān)全管理(lǐ)體(tǐ)系、多(duō)模态數據智能(néng)檢索及可(kě)視化。

在質(zhì)量管理(lǐ)方面，可(kě)靈活配置質(zhì)控體(tǐ)系，擁有(yǒu)監控管理(lǐ)系統、自動預警機制，數據集成狀态可(kě)視化，充分(fēn)保障多(duō)模态數據的質(zhì)量；在智能(néng)檢索方面，可(kě)以實現多(duō)模态數據智能(néng)檢索與匹配，患者數據可(kě)視化展示。多(duō)模态AI分(fēn)析平台支持多(duō)種科(kē)研場景，實現高效科(kē)研産(chǎn)出，提升臨床應用(yòng)産(chǎn)品轉化能(néng)力。

神州醫(yī)療結合大數據及智能(néng)影像技(jì )術形成了影像大數據平台解決方案，緻力于解決醫(yī)院目前廣泛面臨的醫(yī)技(jì )影像數據管理(lǐ)、數據分(fēn)享以及科(kē)研方面的難題。

通過影像大數據平台，可(kě)對醫(yī)院内部分(fēn)散的、異構的影像數據進行整合，提升數據可(kě)管理(lǐ)性以及安(ān)全性，并可(kě)統一向臨床發布，實現真正“以患者為(wèi)中(zhōng)心”的臨床數據倉庫。同時，通過大數據、人工(gōng)智能(néng)等技(jì )術，實現多(duō)模态、多(duō)組學(xué)數據的挖掘及分(fēn)析，助力高質(zhì)量科(kē)研及成果轉化。

通過神州醫(yī)療系列學(xué)術論壇，來自政産(chǎn)學(xué)研用(yòng)各方的專家因為(wèi)“健康大同”的目标彙聚于此，共同為(wèi)業内呈現了一場場思維與智慧的盛宴。作(zuò)為(wèi)醫(yī)療大數據領域受到廣泛關注的獨角獸公(gōng)司，神州醫(yī)療“以終為(wèi)始”，緻力于讓醫(yī)療科(kē)技(jì )真正普惠患者。