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| 本文作者： 李雨晨 | 2021-06-22 15:28 |
雷鋒網(wǎng)消息，近日， 2021全球人工智能技術大會（GAITC 2021）在杭州舉辦。
在“數(shù)基生命與智能健康專題論壇”中，中山大學腫瘤醫(yī)院副院長孫穎教授圍繞人鼻咽癌AI放射治療、真實世界研究等話題進行了主題分享。本次論壇由中國人工智能學會（CAAI）生物信息學與人工生命專委會主任張學工教授和醫(yī)渡云集團聯(lián)合創(chuàng)始人、開心生活科技CEO徐濟銘擔任論壇主席。
醫(yī)工交叉，共建鼻咽癌專病智能平臺
鼻咽癌是發(fā)生于鼻咽腔頂部和側壁的惡性腫瘤，也是我國高發(fā)惡性腫瘤之一。據(jù)2018世界衛(wèi)生組織的調查顯示說明，世界上80%的鼻咽癌發(fā)生在我國。
鼻咽癌在臨床以放射治療為主，但由于臨床醫(yī)生存在對鼻咽癌腫瘤發(fā)生發(fā)展規(guī)律了解甚微、解剖位置毗鄰多個重要器官、臨床理論與實踐很難相結合等問題，在放射治療過程中往往存在放療精準度低、大范圍放射性損傷等嚴重不良事件。
由于醫(yī)療數(shù)據(jù)具有主觀性、質量參差不齊和標準不統(tǒng)一等問題，計算機幾乎不能識別以至于讀取這一系列醫(yī)療文本信息和影像數(shù)據(jù)。
針對這一現(xiàn)狀，中山大學腫瘤醫(yī)院與醫(yī)渡云進行了合作，從共同建立鼻咽癌數(shù)據(jù)標準到數(shù)據(jù)標準化，將人工智能技術和鼻咽癌的醫(yī)學邏輯進行融合，共同建設了鼻咽癌專病智能平臺。
孫穎教授表示，“這樣一方面可賦能臨床研究、分析臨床規(guī)律，另一方面能夠幫助醫(yī)生總結經(jīng)驗、提升疾病診治水平，為臨床實踐提供強有力的數(shù)據(jù)支撐。”
孫穎教授介紹，在醫(yī)學影像方面，通過人工智能技術可仿真出個體腫瘤演進規(guī)律的多形態(tài)影像數(shù)據(jù)，建立自編碼的三位卷積深度神經(jīng)網(wǎng)絡，從而能夠在MRI圖像上模擬識別腫瘤范圍自動勾勒需要放射治療的腫瘤區(qū)域，與專家勾畫的腫瘤區(qū)域吻合度約高達80%，為年輕臨床醫(yī)生提供較為精準的輔助支持，同時也大幅提高了放療同質化水平和效率，極大的解放了臨床醫(yī)生的工作負荷。
此外，基于AI技術，中山大學腫瘤醫(yī)院相繼仿真模擬實現(xiàn)了乳腺癌、直腸癌、宮頸癌等全身69個正常器官在MRI中的自動輔助勾畫。
中山大學腫瘤醫(yī)院副院長孫穎教授
AI賦能智慧建設，提升平臺可及性
開展一系列真實世界研究離不開大量、高質量、高標準的醫(yī)療數(shù)據(jù)建立的鼻咽癌專病智能平臺，其中數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)治理是開展鼻咽癌高質量真實世界研究不可或缺的。因此，基于鼻咽癌專病智能平臺，中山大學腫瘤醫(yī)院進行了臨床科研成果轉化及應用。
中山大學腫瘤醫(yī)院與醫(yī)渡云共同建設了鼻咽癌數(shù)據(jù)標準，形成了“腫瘤通用集”和“瘤種專科集”兩個層次的相互補充的標準。
孫穎教授說：“通過數(shù)據(jù)標準利用人工智能技術對醫(yī)學術語進行規(guī)范化和標準化，有助于形成強大的數(shù)據(jù)治理能力。這樣，對于前瞻性研究，可以在取得授權前提下助力醫(yī)療機構實現(xiàn)數(shù)據(jù)在中心內(nèi)部以及多中心之間的互聯(lián)互通，而對于回顧性的真實世界研究，則有助于從單病種全樣本中快速準確地篩選出某個亞組。”
“在多來源、異構數(shù)據(jù)的集成方面，通過人工智能技術協(xié)助將中山大學腫瘤醫(yī)院對院內(nèi)各個業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行同步，協(xié)助醫(yī)院實現(xiàn)針對醫(yī)院多個信息系統(tǒng)的多源異構數(shù)據(jù)的采集和治理；另外也將鼻咽癌放射治療的17個步驟無紙化。”
“在基于專科知識數(shù)據(jù)治理方面，醫(yī)渡云經(jīng)授權幫助中山大學腫瘤醫(yī)院將影像檢查報告、主訴、現(xiàn)病史、既往史等，通過結構化、歸一化等數(shù)據(jù)技術進行處理，接著再利用自然語言處理技術將長文本自然語言轉化為標準字段和閾值，供專科醫(yī)生、科研工作者統(tǒng)計分析。也就是說，在醫(yī)療數(shù)據(jù)的治理過程中，醫(yī)學邏輯和人工智能技術的深度融合是非常重要的。”
“一站式”平臺，實現(xiàn)臨床數(shù)據(jù)有序排列
數(shù)據(jù)在支撐科學研究方面，以關鍵診療事件的發(fā)生時間為標志的“時間軸” 如對鼻咽癌治療前、治療中、治療后的數(shù)據(jù)處理等，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的邏輯有序排列，從而更好地支持臨床及科學研究。
孫穎教授表示，通過梳理患者重點事件數(shù)據(jù)的全周期時間軸，能夠對患者診療事件按照時間進行可視化展示和分析，直觀了解患者重點診療事件和結局，以及重點指標的時序進展情況，例如重點診療事件(如:首次診斷、主要癥狀、首診病理分型等)、重點診療事件的發(fā)生時間（如：首診時間、首次手術時間等）、同一時間軸跨度下查看多個重點指標的進展情況(如:患者全生命周期中全量化療用藥情況、全量靶向用藥情況、全量檢驗檢查情況等）。
同時，醫(yī)療機構、科研學者等對真實世界數(shù)據(jù)背后隱含的豐富時序依賴關系的異構時序事件進行治理分析，有助于研究者快速形成支撐結論的統(tǒng)計學證據(jù)。
該專病智能平臺還可設置基于時間軸的各類隨訪問卷、不良事件和隨訪任務提醒，并設置病例報告表（CRF表單)的數(shù)據(jù)處理規(guī)則，實現(xiàn)臨床研究的表單自動、半自動填寫，提升隨訪效率。
孫穎教授總結道：“在鼻咽癌臨床輔助放射治療的過程中，創(chuàng)新的醫(yī)療人工智能技術已經(jīng)得到了我院臨床工作人員的高度認可。另外，基于鼻咽癌專病智能平臺可助力研究機構、臨床醫(yī)生和科研工作人員開展一系列真實世界臨床研究，進而可有效地預測及應對不良事件的發(fā)生，為推動我國醫(yī)療事業(yè)發(fā)展提供源源不斷的動力。”雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)
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