遲兆艷
人工智能和大數(shù)據(jù)被應(yīng)用到臨床研發(fā)、疾病診斷、醫(yī)療輔助服務(wù)等多個領(lǐng)域,改變了傳統(tǒng)的醫(yī)療模式。
利用大數(shù)據(jù)診斷罕見病
罕見病也被稱為“孤兒病”,因其單一疾病發(fā)病人數(shù)低于普通疾病而鮮為人知,被稱為“無聲的苦難”。
雖然罕見病中有“罕見”二字,但由于罕見病種類繁多,這些疾病的患者其實并不“罕見”。據(jù)統(tǒng)計,全球有4億人患有罕見病,而中國有1 000萬以上的罕見病患者。國際上,目前已經(jīng)確認(rèn)的罕見病約有7 000種,如“瓷娃娃”“漸凍癥”等。雖然患者群體龐大,但醫(yī)生對罕見病的診斷水平并不高。罕見病涉及血液、骨科、呼吸等多個學(xué)科,但臨床醫(yī)生普遍缺乏罕見病的專業(yè)知識,又因其病例稀少,醫(yī)生也無法通過確診案例獲得經(jīng)驗。
由于罕見病發(fā)病率低,病例過于分散,醫(yī)生在臨床上無法積累豐富的個案經(jīng)驗,長期以來,罕見病一直存在無法及時確診的問題。據(jù)調(diào)查,罕見病患者的平均確診時間為5年。不過,科技的進(jìn)步為罕見病的診斷帶來了希望,除了基因檢測技術(shù),醫(yī)生還可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行智能診斷。
在美國,許多大型醫(yī)療數(shù)據(jù)公司積累了豐富的、各個層次的醫(yī)療數(shù)據(jù),擁有上億患者數(shù)十年的診斷、用藥、住院及醫(yī)保記錄,甚至還有患者的家族史信息。通過這些數(shù)據(jù)的積累,公司及政府可以建立起患者的數(shù)據(jù)庫。
人工智能科學(xué)家從這些醫(yī)療數(shù)據(jù)中提取出罕見病患者的相關(guān)信息,利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,建立起罕見病患者的特征模型。例如,科學(xué)家可以將罕見病患者以往的疾病、用藥特征與其他患者進(jìn)行對比,從而建立起罕見病患者的“人物畫像”,一旦有新的患者進(jìn)入數(shù)據(jù)庫,特征模型可以根據(jù)該患者的情況來幫助醫(yī)生進(jìn)行診斷,提高對罕見病的診斷效率。
特發(fā)性肺動脈高壓是一種罕見的心血管疾病,每年的發(fā)病率為百萬分之一,患者平均年齡在30歲左右,女性發(fā)病率高于男性,目前是不可治愈的重度慢性疾病。其病因不明,可能與藥物、病毒感染和遺傳等因素有關(guān)。2018年,特發(fā)性肺動脈高壓被收錄進(jìn)中國的《第一批罕見病目錄》。
特發(fā)性肺動脈高壓早期癥狀并不明顯,常見的初始癥狀包括:呼吸困難、疲乏、胸痛等,存在一定的診斷難度。為了幫助醫(yī)生診斷可能存在的特發(fā)性肺動脈高壓,數(shù)據(jù)科學(xué)家從既有的臨床數(shù)據(jù)庫里調(diào)取出特發(fā)性肺動脈高壓患者和普通患者的相關(guān)診斷和治療的信息,比如患者之前是否患有感冒、肺氣腫等疾病,這些信息被數(shù)據(jù)科學(xué)家稱為“特征”。接下來,數(shù)據(jù)科學(xué)家把這些特征輸入機(jī)器學(xué)習(xí)算法中,算法就會形成一個模型,將特發(fā)性肺動脈高壓患者和普通患者區(qū)分開來。出診醫(yī)生借助算法模型可以判斷該患者是否患有特發(fā)性肺動脈高壓。當(dāng)然,算法所得到的結(jié)果不可能百分之百準(zhǔn)確,但它卻可以為醫(yī)生提供非常有價值的診斷、治療信息。
醫(yī)藥研發(fā)中的大數(shù)據(jù)
傳統(tǒng)的醫(yī)藥研發(fā)依托于小樣本的臨床數(shù)據(jù),如今,大數(shù)據(jù)技術(shù)也被應(yīng)用到醫(yī)藥研發(fā)的過程中。
“真實世界研究”是近幾年醫(yī)療大數(shù)據(jù)領(lǐng)域較為熱門的一個話題。2012年12月,美國食品藥品監(jiān)督管理局(FDA)頒布了《21世紀(jì)治療法案》,要求在醫(yī)療產(chǎn)品審批和監(jiān)管程序中納入真實世界證據(jù)。2018年12月,F(xiàn)DA宣布了《真實世界證據(jù)方案框架》,為實現(xiàn)真實世界證據(jù)支持藥品審批決策的目標(biāo)提供了一個指導(dǎo)方案,由此引發(fā)了真實世界研究在各國的藥品審批決策中的廣泛應(yīng)用和發(fā)展。
真實世界研究建立在真實世界數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,數(shù)據(jù)科學(xué)家及其他醫(yī)療從業(yè)人員將收集到的真實數(shù)據(jù)加以分析,從而提供對診療的結(jié)論和建議。通常情況下,真實世界研究會圍繞病因、診斷、治療、預(yù)后及臨床預(yù)測等相關(guān)問題展開。比如,研究幽門螺桿菌感染與十二指腸潰瘍的關(guān)系,住院新冠肺炎患者的抗病毒治療效果及治療引起的不良反應(yīng)等。
其中,將真實世界研究與新藥品研發(fā)相結(jié)合是真實世界研究的重要應(yīng)用場景。傳統(tǒng)的臨床藥物研發(fā)是在一種區(qū)別于真實世界的實驗環(huán)境中進(jìn)行的,在這種環(huán)境中,患者經(jīng)過了嚴(yán)格的篩選,研究還控制了各種混雜因素?;谡鎸嵤澜缪芯康囊恍└深A(yù)性研究,在精確設(shè)計的基礎(chǔ)上具有更貼近日常診療的特性,比如將電子病歷數(shù)據(jù)、醫(yī)保數(shù)據(jù)引入研究過程。
真實世界研究的應(yīng)用場景包含療效評估、副作用評估等。比如,在癌癥治療或者罕見病治療的過程中,傳統(tǒng)的臨床醫(yī)療面臨成本高昂、缺少樣本的問題,具有大量樣本的真實世界證據(jù)可以作為輔助證據(jù)支持新藥上市。在腫瘤藥物研究中,可以將新藥臨床1、2、3期的療效和全球已有藥品治療的療效進(jìn)行對比,從而驗證新藥的治療效果。
真實世界研究可以避免臨床試驗等傳統(tǒng)方法的樣本數(shù)小、采樣分布有限等問題,它從成千上百萬的患者數(shù)據(jù)中挖掘到與某種藥物相關(guān)的不良反應(yīng),樣本數(shù)大、采樣分布廣,獲得的結(jié)果更具有說服力。
當(dāng)然,真實世界證據(jù)也存在一定缺陷,例如,一些數(shù)據(jù)有可能與某些具體研究的相關(guān)性不大,所以在使用的時候也需要嚴(yán)格限制可以應(yīng)用的場景。
建立全方位醫(yī)療大數(shù)據(jù)
發(fā)展醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)已是全球發(fā)展的大趨勢,無論是國家層面還是企業(yè)層面都在打造更先進(jìn)、更具個性化的醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺。
在國家層面上,美國是大數(shù)據(jù)技術(shù)的先行者,也是醫(yī)療領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊。美國非常重視醫(yī)療大數(shù)據(jù)的收集和使用,擁有完整的醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)庫,建成了覆蓋本土12個區(qū)域電子病歷的數(shù)據(jù)中心、9個醫(yī)療知識中心、8個醫(yī)學(xué)影像與生物信息數(shù)據(jù)中心。
同樣,英國也有發(fā)達(dá)的醫(yī)療體系和診療系統(tǒng)。英國國民醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)擁有龐大而完備的醫(yī)療數(shù)據(jù),包括患者的健康記錄、疾病數(shù)據(jù)等,而且英國還有長達(dá)210年的全國普查健康記錄,這些數(shù)據(jù)可以用來為公共衛(wèi)生服務(wù)、醫(yī)學(xué)研究等創(chuàng)造更多的價值?;谠撓到y(tǒng),研究者及藥企研發(fā)人員可以進(jìn)行豐富的臨床和市場研究。
在中國,我們已初步建立健康醫(yī)療數(shù)據(jù)庫。目前,相關(guān)部門已經(jīng)出臺了一些相應(yīng)的政策,促進(jìn)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的發(fā)展。例如,2016年國務(wù)院辦公廳發(fā)布的《關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見》是針對醫(yī)療大數(shù)據(jù)的首個頂層文件,首次提出醫(yī)療大數(shù)據(jù)是國家級的戰(zhàn)略資源,明確醫(yī)療大數(shù)據(jù)發(fā)展目標(biāo)。
在國內(nèi),由于起步較晚,很多公司還停留在數(shù)據(jù)采集的層面,需要將收集到的數(shù)據(jù)統(tǒng)一化、標(biāo)準(zhǔn)化,離數(shù)據(jù)平臺的搭建及數(shù)據(jù)的挖掘和分析還有一定的距離。
在可預(yù)見的未來,隨著人工智能和大數(shù)據(jù)的迅猛發(fā)展,醫(yī)療設(shè)施的使用將更加便捷和人性化;患者將獲得更可靠、更具有針對性的診療信息;醫(yī)生將在智能系統(tǒng)的幫助下開展更準(zhǔn)確和個性化的診療措施。人工智能、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等高新技術(shù)將為我們創(chuàng)造一個高效、便捷、專業(yè)以及個性化的醫(yī)療環(huán)境,而且隨著技術(shù)的傳播,未來將有更多人享受到科技發(fā)展帶來的健康福祉。
(摘自《百科知識》)