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高質(zhì)量醫(yī)療資源缺乏且分布不均，對于每年400多萬新增的腫瘤患者而言，意味著大量的患者很難獲得適合他們的醫(yī)療服務(wù)。
醫(yī)療資源分布不均，即使在一線城市也要面臨醫(yī)療機構(gòu)難以提供持續(xù)性的、高標準醫(yī)療服務(wù)的問題——如何解決診療資源的緊缺，以及如何實現(xiàn)全國范圍內(nèi)盡可能多的診療規(guī)范化的擴展覆蓋？這些都是在診療領(lǐng)域亟待解決的問題。
技術(shù)的發(fā)展為我們提供了解決這一痛點的契機。隨著人工智能的不斷成熟，行業(yè)正探索通過人工智能技術(shù)讓機器實現(xiàn)可復(fù)制化的服務(wù)，讓機器實現(xiàn)對每一個患者服務(wù)的標準化，且將服務(wù)成本降到足夠低的規(guī)?；姆?wù)能力。這個共性問題正在逐漸得到解決。
CSCO AI就是這樣一個解決方案。它是由中國臨床腫瘤學(xué)會（CSCO）攜手國家高新技術(shù)企業(yè)浙江海心智惠科技有限公司（以下簡稱“海心智惠”）聯(lián)合開發(fā)，結(jié)合CSCO臨床診療指南、專家臨床實踐經(jīng)驗、腫瘤知識圖譜、高等級臨床證據(jù)、不良反應(yīng)管理體系等多維度專業(yè)領(lǐng)域知識，協(xié)助臨床醫(yī)生制定更規(guī)范、更精準的治療方案。
目前，海心智惠已成功建成國內(nèi)領(lǐng)先的腫瘤智能服務(wù)新平臺，為患者提供包含診療、康復(fù)的全病程一站式管理服務(wù)。這其中，海心智惠構(gòu)建出的領(lǐng)先行業(yè)的知識圖譜能力是一切的基石所在。
知識圖譜是Google在2012年提出來的一個知識網(wǎng)絡(luò)體系概念，簡單地說就是將散落的信息通過語義關(guān)系連接起來，轉(zhuǎn)化成可視化的知識網(wǎng)絡(luò)。知識圖譜技術(shù)可以對醫(yī)療數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一建模、組織和管理，不僅能夠有效地描述、挖掘醫(yī)療知識間的關(guān)系，而且也為更高層次的醫(yī)學(xué)應(yīng)用比如輔助臨床診療決策、醫(yī)療問答等提供了強有力支撐。
有了知識圖譜這樣一種知識表現(xiàn)方式，該如何去利用它，就成了擺在海心智惠面前的一道選擇題。即便是聚焦到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，去建一個通用醫(yī)學(xué)知識圖譜，也只能是把一些疾病的知識、定義梳理整合。
“通用醫(yī)學(xué)知識圖譜在臨床應(yīng)會有很大的局限性，它只適合去做一些簡單的科普、導(dǎo)診以及初步判斷，如果將深入到疾病和臨床診斷過程，甚至整個疾病的管理、跟蹤、隨訪的細節(jié)里面去，便會遇到各種各樣的問題：每種疾病自身的差異和整個臨床治療相關(guān)的知識體系變化延展開來，相互關(guān)聯(lián)又相互影響，使得通用型知識圖譜體系在藥物選擇、后期康復(fù)體系決策等方面都會遇到困難。海心智惠創(chuàng)始人李穎赟這樣說道。
因此，海心智惠選擇用“做深做細”的方式結(jié)合人工智能去構(gòu)建一個腫瘤治療全病程服務(wù)體系的知識圖譜，它要將所有和腫瘤相關(guān)的知識清晰定義出來，這無疑是知識圖譜最完美的應(yīng)用方向。
“我們在前期花了幾年時間把腫瘤從確診開始到腫瘤進入治療，再到病人全程管理的知識定義出來，這才把一個比較全面的腫瘤知識圖譜建立起來。之所以選擇腫瘤這個領(lǐng)域，在于這個疾病的特征是其整個診療體系相對其他疾病來講更加復(fù)雜，持續(xù)治療過程時間跨度更長，知識圖譜在腫瘤治療領(lǐng)域能最大程度發(fā)揮其作用”，對于為什么選擇將知識圖譜應(yīng)用于腫瘤賽道，李穎赟這樣解釋。
第二個原因則是腫瘤的診斷和治療的知識每年都在不斷更新。
隨著科技的發(fā)展，某些疾病已經(jīng)被完全研究透徹，十年前跟十年后的治療策略并沒有本質(zhì)差異。相比之下，人類仍然未能完全了解腫瘤的發(fā)病原理和機制，其治療是一個日新月異的發(fā)展過程。放眼全球來看，醫(yī)療機構(gòu)對于腫瘤治療的規(guī)范性程度并不算高。
醫(yī)務(wù)人員面臨非常大的挑戰(zhàn)——如何能緊跟國內(nèi)外的學(xué)術(shù)前沿發(fā)展，并能精準的掌握最新的臨床研究進展和治療方式的擴展，準確地掌握最新的藥物和治療方式，并且運用在最適合的患者身上？
“如果一個城市30年都沒有修過新路，那么在這個城市中生活的人其實是不需要地圖和導(dǎo)航的——因為什么都沒有變。但是，如果這個城市飛速發(fā)展，‘三年小變樣，五年大變樣’，那即便是從小就在這個城市中生活的人在出行時或許也需要導(dǎo)航來指引”，李穎赟用一個簡單的例子來說明腫瘤治療的日新月異。
抗腫瘤全身治療手段在近十年來已經(jīng)發(fā)生了翻天覆地的變化。十年前可能會以化療為主，但今天，臨床已經(jīng)有了更多的選擇：靶向藥治療、免疫治療、再到最新的CAR-T細胞治療等，不勝枚舉。這也說明了國內(nèi)一直在努力嘗試建立起更加現(xiàn)代化、規(guī)范化的診療服務(wù)體系，能夠讓腫瘤患者得到最恰當、最規(guī)范、最標準和最合適的治療。
輔助決策系統(tǒng)就是幫助醫(yī)生實規(guī)范化治療的最佳工具。CSCO AI的智能輔助決策系統(tǒng)在患者通過APP上傳各類醫(yī)療診斷資料后，AI自動生成診療建議報告并提交至高級別專家審核反饋，AI模型又能根據(jù)專家審核結(jié)果持續(xù)得到閉環(huán)訓(xùn)練。在這一套運作系統(tǒng)的背后是海心智惠凝聚專家實力打造的腫瘤領(lǐng)域知識圖譜與神經(jīng)支持決策算法的結(jié)合。
透過知識圖譜全面的知識體系，海心智惠通過CSCO AI除了在智能輔助診療方面實現(xiàn)治療規(guī)范化和均質(zhì)化外，還實現(xiàn)了院外患者全程管理，從而多方共贏——醫(yī)院提高治療總生存率，患者提高生存時間、生存質(zhì)量和治療依從性，制藥企業(yè)也通過數(shù)據(jù)賦能和數(shù)字化平臺結(jié)合，提高了對患者的支持能力，實現(xiàn)精準診療，精準康復(fù)支持。
同時，基于全病程管理的臨床新藥服務(wù)體系為患者精準匹配臨床研究，提供給患者一個更多的選擇可能性。
以精準病情為依托，建立面向患者全治療周期的內(nèi)容服務(wù)能力，從用藥心智建立、正向經(jīng)驗激勵、關(guān)鍵節(jié)點的強效服務(wù)等多維度手段實現(xiàn)高價值的社群平臺。這些都是海心智惠服務(wù)的特色。
知識圖譜是輔助診療決策的基礎(chǔ)，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和專業(yè)的知識體系又是知識圖譜的基石，因此如何搭建數(shù)據(jù)層和知識體系，就成了知識圖譜質(zhì)量高低的關(guān)鍵。
CSCO AI的知識圖譜并不是憑空創(chuàng)造的，而是把目前臨床專家們正在運用的知識進行有效的計算機結(jié)構(gòu)化沉淀以便于再次運用。
這個過程中最重要的就是辨別什么是影響臨床決策的知識依據(jù)。只有先把這個知識定義清楚之后，才能針對這些知識設(shè)計對應(yīng)的模型。
腫瘤治療是一種循證醫(yī)學(xué)，必須有充足的證據(jù)支撐才能夠影響臨床決策行為。
然而，腫瘤種類繁多且特異性強——每種腫瘤至少具有3000個臨床治療決策的高等級臨床證據(jù)。將這些證據(jù)結(jié)合，才能基本將腫瘤相關(guān)的診療體系和知識體系構(gòu)建起來。
“什么樣的人群、特征、分子分型、基因位點、在什么情況下接受什么樣治療，能夠獲得更好的療效，這是第一層面基礎(chǔ)”，李穎赟說道。
在建立第一層面基礎(chǔ)后，接下來就需要考慮臨床治療方案與患者體質(zhì)的契合度，比如，患者身體是否能夠承受，其基礎(chǔ)疾病和既有并發(fā)癥是否會對治療選擇產(chǎn)生影響。這是第二層面表現(xiàn)，即臨床運用中擴大的知識體系。
在這個過程中，海心智惠CSCO AI是以病情的整個治療知識為核心構(gòu)建單個腫瘤最底層的核心知識體系，然后在臨床應(yīng)用中進一步擴展知識體系的建設(shè)。這樣既能保證有核心證據(jù)的專業(yè)度，又能顯現(xiàn)臨床運用過程中醫(yī)療的專業(yè)度。
鮮為人知的是，“溝通”是知識圖譜搭建過程中的最大難點。知識圖譜想要從大數(shù)據(jù)里邊提煉知識和關(guān)系，需要有不同專業(yè)的人員協(xié)調(diào)配合。
因此，將知識圖譜技術(shù)運用在特定的業(yè)務(wù)領(lǐng)域里其實就是一種跨界行為。其難點在于到底由誰來把跨界的知識融合在一起，這是第一個難點。
這意味著，腫瘤知識圖譜的構(gòu)建者需要掌握工程算法并了解腫瘤的所有術(shù)語定義及基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)知識?！叭绾伟阎R圖譜這項技術(shù)運用到一個新的業(yè)務(wù)領(lǐng)域里去，會有一個天然的障礙，叫知識壁壘。掌握知識圖譜技術(shù)的人是理工科系的，掌握醫(yī)學(xué)知識的則是醫(yī)學(xué)系的，兩者都有各自的思維定式，很難進行專業(yè)的學(xué)科對話”李穎赟對此表示。
第二道壁壘則是對于專業(yè)知識的理解和梳理。
李穎赟認為，只有對知識進行體系化的梳理后才能進行知識圖譜的初步搭建。之后，在這個圖譜之上進行業(yè)務(wù)建模；在業(yè)務(wù)應(yīng)用時又有新的專業(yè)的臨床知識輸入。計算機如何去運用這些新知識，如何將新知識放在一個具體的患者案例身上進行有效地推理和決策則是第三道壁壘。
因此，醫(yī)療知識圖譜的搭建最大的難點在于跨學(xué)科融合，融合的難點則在于整個過程對兩個學(xué)科的要求都比較高。
這也正是海心智惠的優(yōu)勢所在——其為中國臨床腫瘤學(xué)會CSCO的人工智能戰(zhàn)略合作伙伴。在學(xué)會的推動和幫助下，國內(nèi)的頭部腫瘤專家們基于對于社會責任的高度認知，花了大量時間和精力幫助海心智惠的技術(shù)人員理解臨床路徑并厘清體系脈絡(luò)。
CSCO AI是第一個基于中國的診療指南和診療實踐開發(fā)出的智能輔助決策產(chǎn)品，是從中國的國情出發(fā)的具有中國特色基礎(chǔ)的，也因此更契合中國的診療應(yīng)用場景。CSCO AI才能在全國數(shù)十個省份數(shù)百家醫(yī)院落地，數(shù)萬名患者因此獲益。
不僅如此，CSCO AI在多場景的應(yīng)用也能實現(xiàn)其更高的臨床價值。比如上下級醫(yī)院的互聯(lián)互通——患者通過APP線上咨詢，醫(yī)生通過使用CSCO AI作為上下級醫(yī)院的聯(lián)動的工具，帶動不同層級醫(yī)院的規(guī)范化診療。
CSCO AI也可以是科研工具，通過真實病例開展臨床研究，從多個角度探索智能決策系統(tǒng)對患者治療和臨床應(yīng)用的幫助。此外，CSCO AI提供的治療方案建議遵循循證醫(yī)學(xué)，可以作為科室、醫(yī)院、醫(yī)聯(lián)體、政府等規(guī)范化治療的質(zhì)量控制工具，提高區(qū)域規(guī)范化治療的綜合水平。
教學(xué)醫(yī)院還可以將CSCO AI作為住院醫(yī)生的病例分析學(xué)習(xí)和考核工具。作為腫瘤患者的治療決策參考及管理工具，CSCO AI也可以同時在MDT討論、醫(yī)生學(xué)習(xí)、查房、病例討論等多場景結(jié)合應(yīng)用，從而提升整體臨床效果。
海心智惠的腫瘤知識圖譜的底層雖然很復(fù)雜，但在易用性上卻有很好的表現(xiàn)。對于患者來說，只需要按照平臺給予的提示步驟進行操作即可，完全沒有上手難度。
對于醫(yī)生來說，海心智惠這套人工智能驅(qū)動的全病程管理系統(tǒng)在患者長期治療管理過程中，實現(xiàn)了系統(tǒng)跟蹤能力、監(jiān)測能力、隨訪能力和數(shù)據(jù)管理能力，最終達到在醫(yī)生、護士和患者之間的效率平衡。
這套依托于知識圖譜的個案管理服務(wù)的另一亮點在于引入個案管理師角色，在醫(yī)生和患者之間搭起溝通橋梁。個案管理師既能協(xié)助科室完成日?；颊吖芾砉ぷ鳎帜芨櫠酱倩颊咄瓿芍委熂翱祻?fù)等相關(guān)事項，還能監(jiān)測并協(xié)助醫(yī)生介入院外不良事件的處理。有了個案管理師的跟進，對患者的診療管理也從院內(nèi)延伸到了院外，將診療行為連續(xù)化。
對此李穎赟認為：“腫瘤診療這個領(lǐng)域未來一定會進入到一個以患者服務(wù)為中心的時代。通過人工智能的幫助，多方角色高效率協(xié)同幫助患者完成整個治療管理服務(wù)。當然，這個體系目前沒辦法一蹴而就，還需要在實際使用中不斷進化?！?/p>
雖然構(gòu)建了底層如此復(fù)雜的知識圖譜，但對于知識圖譜以及輔助診療系統(tǒng)的能力邊界，海心智惠是有清醒認知的。
目前，無論是在病理、醫(yī)學(xué)影像、診療等領(lǐng)域基于AI技術(shù)進行的模型構(gòu)建、定量分析、特征關(guān)聯(lián)、決策建議、療效預(yù)測等方面的嘗試，都只是幫助醫(yī)生提高診療效率、準確率以及預(yù)測療效的能力，賦能醫(yī)療行為，并不會干涉到醫(yī)生的判斷決策權(quán)。
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