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| 本文作者： 老王 | 2017-08-24 10:19 |
“我覺得AI這東西，對醫(yī)學(xué)太有誘惑力了?！?/strong>
“當(dāng)人工智能與臨床相結(jié)合后才能感受到它的力量，才會發(fā)現(xiàn)我們能借助它做的事情太多太多。有時候甚至覺得過去十幾、二十年來干的信息化，跟AI所發(fā)揮的作用一比只是冰山一角。當(dāng)你翹開一小部分AI后，一定會發(fā)現(xiàn)它背后所能承載的價值和體量非常之巨大。”
在談到AI對醫(yī)院和醫(yī)學(xué)的作用時，上海華山醫(yī)院信息中心主任黃虹激動地說到。
黃虹所在的復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院，是國家衛(wèi)生計生委委屬醫(yī)院、復(fù)旦大學(xué)附屬教學(xué)醫(yī)院和中國紅十字會冠名的醫(yī)院，1992年首批通過國家三級甲等醫(yī)院評審，是國內(nèi)最著名、最具國際化特征的醫(yī)教研中心之一，也是全國首家通過JCI認(rèn)證的部屬公立醫(yī)院，在國內(nèi)外享有很高聲譽(yù)。
作為信息中心主任，在AI項目上，黃虹曾聯(lián)合其他小組開發(fā)了華山醫(yī)院的個性化給藥系統(tǒng)平臺，并取得相當(dāng)不錯的效果。
“個體化精準(zhǔn)給藥”是目前臨床提高藥物療效，減少不良反應(yīng)和藥物毒副作用形成共識的核心方法，已經(jīng)形成完整的理論體系和技術(shù)模型，是目前“精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)”的關(guān)鍵技術(shù)之一。
雷鋒網(wǎng)了解到，2011年，奧巴馬談到美國要大力推進(jìn)精準(zhǔn)醫(yī)療。為此，美國科學(xué)院先制定定義，根據(jù)每一位患者的特點(diǎn)，很精準(zhǔn)地調(diào)整治療措施，治療措施主要包括用藥和使用的設(shè)備。
我們知道，藥物的推薦劑量往往是群體平均劑量，只有少數(shù)藥物使用推薦劑量才能獲得不錯的效果。
研究顯示，僅有30%-60%的患者藥物治療有效；5%-7%住院患者發(fā)生過嚴(yán)重的藥物不良反應(yīng)，導(dǎo)致平均住院時間延長2天左右。
這里就會發(fā)現(xiàn)，臨床藥物反應(yīng)會出現(xiàn)較大個體差異，主要表現(xiàn)為藥物治療無效和嚴(yán)重的藥物不良反應(yīng)。用藥個體化差異因素包括生理、病理、遺傳和環(huán)境因素以及因素的相互作用。
為何要做這個項目
黃虹回憶到，她原本并不熟悉“個性化精準(zhǔn)給藥”，直到參與項目后，才深深感受到它的價值。
“每個人都生過大大小小的病，用藥是最基本的手段。其實(shí)我以前對個性化用藥不太了解，很多人的認(rèn)知應(yīng)該和我一樣，認(rèn)為吃藥大概都差不多：一天吃幾頓，一頓吃幾粒，但學(xué)習(xí)后發(fā)現(xiàn)并非如此。因為某些藥物對劑量精準(zhǔn)度要求非常高，當(dāng)患者用藥劑量不合理時，會有兩種負(fù)面結(jié)果：要么藥物無效果，要么會引起嚴(yán)重副作用。”
當(dāng)時，臨床也經(jīng)常會提出一些需求，醫(yī)生會詢問藥劑科某個藥怎么給、質(zhì)量怎么測等等。
大家都發(fā)現(xiàn)這個項目挺實(shí)用，認(rèn)為精準(zhǔn)化、個體化給藥是臨床上急需解決的問題，也是精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)步入臨床相當(dāng)現(xiàn)實(shí)的事。
黃虹與開發(fā)討論后，后者也很愿意去做個性化給藥系統(tǒng)這件事。
首先，個性化給藥可分為兩部分：
一是群代動力學(xué)：計算人群使用劑量
二是個體化的預(yù)測。
這兩部分有一定的差異，從個體化給藥角度來講，精準(zhǔn)給藥一定是在適宜的時間去給適宜的量。
而從給藥角度來講，第一頓給藥劑量和持續(xù)性給藥劑量之間的差異需要協(xié)調(diào)。
如何知道給的藥劑量合不合適？
一般以治療藥物血藥濃度監(jiān)測為主要內(nèi)容，運(yùn)用藥代動力學(xué)理論制定個體化合理用藥方案，此方法現(xiàn)在也已經(jīng)被臨床醫(yī)生廣泛接受和采用。
當(dāng)依從性不好時，可做一些調(diào)整，這時候整個項目會牽扯到很多技術(shù)。
黃虹先把最關(guān)鍵的三點(diǎn)技術(shù)進(jìn)行梳理和分工：
第一：如何建模？首先建模不是我們醫(yī)院信息部門干的事，而是研究人員的任務(wù)。
第二：模型怎么做？這也不是信息人員能干的，得找一個數(shù)學(xué)大牛加入到項目里來。
第三：當(dāng)算法有了，怎么配上合適的資源，如何讓產(chǎn)生的結(jié)果能夠落到實(shí)際應(yīng)用系統(tǒng)里去，這是信息中心能做的事。
分工梳理清楚后，第一步需把個性化給藥影響因素大體分為四大類：
生理因素：包括患者身高、體重、年齡等。
病理因素：有無合并癥、器官功能、病程等。
環(huán)境因素：患者食用食物種類，有無吸煙和合并用藥。
基因組學(xué)：發(fā)現(xiàn)患者遺傳結(jié)構(gòu)、種族對藥物個體反應(yīng)差異影響顯著。
在個性化給藥項目中，上述均為參與計算的重要要素，而且都要有方法去獲得這些要素，否則無法進(jìn)行計算。
個性化給藥的目標(biāo)是通過建模預(yù)測患者需要的藥物濃度，通過對藥物濃度的預(yù)測，反饋給臨床這些藥應(yīng)該怎么用。
但并不代表每類藥都要去干預(yù)，如感冒藥肯定無需干預(yù)。但一些治療性的藥，如化療藥和感染類的藥，要求相當(dāng)精準(zhǔn)。
如果依從性不夠好，怎么來調(diào)整？
藥劑科在項目中扮演的角色
華山醫(yī)院藥物體系非常強(qiáng)大，藥劑科專門有一個做給藥研究的實(shí)驗室。
藥劑科也一直在開展特別藥物的研究，由于華山藥劑科同時擔(dān)任上海藥師服務(wù)的質(zhì)控中心，意味著可以拿到很多醫(yī)院的模型、樣本數(shù)和研究結(jié)果。
這些醫(yī)院也希望借助華山醫(yī)院的IT能力，給他們做一套基于IT的藥學(xué)服務(wù)體系。
在做個性化給藥的同時，華山醫(yī)院也在開發(fā)臨床藥師平臺，其中個性化給藥是臨床藥師平臺的子項目。有很多發(fā)燒病人查不出病因，在華山醫(yī)院這里納入感染性的疾病來做。
這個體系從慢性病和感染性疾病來進(jìn)行參與，通過深度和廣度兩個維度，形成完整的服務(wù)體系。
整個項目團(tuán)隊以臨床為主，有很好的方法論和步驟。
華山藥師團(tuán)隊由焦正博士帶領(lǐng)，華山拿到的樣本數(shù)據(jù)包括疾病譜不會很多，焦正博士整合了近一百家的藥師團(tuán)隊，來參與這個項目的制定。
信息中心更多要負(fù)責(zé)組織協(xié)調(diào)開發(fā)力量，包括在項目里用到大量的公有云。（由于算法復(fù)雜，計算量也非常大，項目計算并沒有放在醫(yī)院內(nèi)部，而是把這個工具放在公有云。）
公有云采購方面，華山醫(yī)院有很多選擇，黃虹談到華山最先使用的是微軟Azure，后來把工具遷到亞馬遜AWS，其中一大原因是亞馬遜的價格更實(shí)惠一些。
華山醫(yī)院以混合云的模式展開：系統(tǒng)架構(gòu)臨床數(shù)據(jù)在醫(yī)院內(nèi)部，而計算放在公有云上。
公有云和私有云的之間過VPN來連接，數(shù)據(jù)獲取從數(shù)據(jù)中心來拿，其中個性化計算等都是在公有云上去做。公有云的計算結(jié)果返回到醫(yī)院內(nèi)部系統(tǒng)里來，最后有一個界面反饋到醫(yī)囑系統(tǒng)。
放在公有云上，從信息IT角度來講需要做的幾件事：第一是計算能力的拓展。藥不多的時候，可能覺得當(dāng)前的計算力足夠，但是當(dāng)因素越多，產(chǎn)生的結(jié)果越多時，你一定要關(guān)注怎么放？放在本地好，還是放在異地好，還是放在中間好？
華山在做第一版?zhèn)€性化給藥系統(tǒng)時，數(shù)據(jù)反饋回來是兩分多鐘，臨床醫(yī)生接受不了，后來為此不斷做算法優(yōu)化和未來的分析能力。
個性化給藥建設(shè)方案
個性化給藥模型一共分為兩塊：一塊是群代動力學(xué)研究，當(dāng)群代動力學(xué)的初始給藥方案出來后，臨床醫(yī)生根據(jù)建議的劑量給藥，通過藥物監(jiān)測，看給藥有沒有效。
已達(dá)到給到輸出更好、更精準(zhǔn)的劑量給醫(yī)生。
群代動力學(xué)考察的是整個人群，如整個中國人群。如果現(xiàn)在做不到全中國，至少是上海整個人群。
它缺乏的是變異，研究的是目標(biāo)人群樣本量越大，算法越精準(zhǔn)。
第二步是需要更精準(zhǔn)的計算，得出個體給藥的劑量是多少。
整個工具分成建模和計算兩部分，建模工作更多是由藥劑科來完成，焦正博士為了更好完成這個項目，特地招了數(shù)學(xué)背景的研究生專門給他做算法。
建模本身非常有意思，因為要涉及到人、藥物、疾病三者之間的關(guān)系，還要去查大量的文獻(xiàn)，做一些試算，其次需要把計算結(jié)果給到臨床，這其中會用到大量的非線性計算。
整個群代模型的建立分成兩塊，第一塊是多中心協(xié)作，其中一期做了卡馬西平和丙戎酸鈉多中心臨床研究，包括上海華山醫(yī)院、長征醫(yī)院、兒科醫(yī)院、北京的天壇醫(yī)院、南京的腦科醫(yī)院，給華山醫(yī)院藥劑科做算法研究。有了數(shù)據(jù)之后開始建模，測算它的劑量，尤其像卡馬西平模型的算法相當(dāng)復(fù)雜。
其實(shí)國外有很多免費(fèi)的個性化給藥工具，不花錢也能獲取。有著免費(fèi)的不用，華山醫(yī)院為何花如此多精力去研發(fā)這個工具。
黃虹講到：“國外免費(fèi)軟件的優(yōu)點(diǎn)就是免費(fèi)，操作也比較簡單，整個參數(shù)調(diào)整也還不錯。但最大問題是它沒有一個輸入、輸出的方式，必須先通過手工的方法導(dǎo)進(jìn)去，再用手工把結(jié)果導(dǎo)出來。其次，無法繪制藥時曲線，它是一個單體的計算工具，沒辦法和生產(chǎn)系統(tǒng)整合在一起，所以自從華山做了這個工具之后，很多醫(yī)院現(xiàn)在也慢慢移到我們的計算工具上來做了?！?/p>
個性化精準(zhǔn)給藥輔助工具一共分這么幾大塊：
第一是病人管理；
第二是先驗?zāi)M：試驗這樣一個計算工具、藥品、疾病適不適用。
第三需要做個體參數(shù)估計：根據(jù)群體公式模型，進(jìn)行個體變量的研究。
第四是負(fù)荷劑量：如果首次給大劑量應(yīng)該怎么來做。
第五是自定義輸入：支持非常規(guī)給藥間隔和劑量，更貼近復(fù)雜的實(shí)際場景。
包括個性化的給藥方案，在所有的計算工作完成之后，會給到醫(yī)生和藥師一個個性的給藥報告，同時把曲線繪制出來，所有工作完成后，還有一個最大的工作就是不斷完善藥物公式擴(kuò)展。
如何應(yīng)用到臨床？
黃虹講到，個性化給藥輔助工具的厲害之處在于跟醫(yī)囑系統(tǒng)整合在一起，把系統(tǒng)嵌在醫(yī)囑系統(tǒng)里。
以卡馬西平為例，它更多用在癲癇病人身上，醫(yī)生可以試算一下劑量應(yīng)該怎么給，試算工具界面包括藥物濃度的變異，通過群體模型告訴醫(yī)生藥應(yīng)該給多少劑量。
當(dāng)群體模型建完之后，經(jīng)過監(jiān)測，如果醫(yī)生覺得卡馬西平藥物濃度不理想，即會做個體給藥劑量的計算。包括整個負(fù)荷劑量、首次給大劑量、自定義的輸入。
計算之后把整套給藥方案給到臨床醫(yī)生，同時會把這部分的內(nèi)容放到藥師的管理平臺，除了PC端以外，移動端的應(yīng)用也已搭建完成。
現(xiàn)在藥師拿著pad移動端應(yīng)用就能去看他所關(guān)注的病人。
個性化給藥工具的其他作用和未來展望
“從臨床來講，個性化給藥工具帶給我們的改變非常大。首先能夠提高整個醫(yī)囑的有效性。第二，大家在醫(yī)院里都會知道，醫(yī)院里有一期臨床、二期臨床，新藥要通過人體來做試驗。如果TDM能夠更進(jìn)一步走下去，我們希望將來用在新藥上市，不需要經(jīng)過一期臨床，它的試驗可直接給出結(jié)果，新藥上市速度就會大大提升?！?/p>
“現(xiàn)在團(tuán)隊只是做了幾個藥，整個藥劑科在項目成功之后都很激動。藥劑科告訴我說，其實(shí)臨床上之前更關(guān)心腎功能不全、肝功能不全這些患者給藥的方案，而現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)除了這些之外，整個平臺的拓展性也非常強(qiáng)?！?/p>
華山計劃納入的藥品主要是這幾種：一是免疫類的抗腫瘤藥物，第二就是卡馬西平，包括心內(nèi)科用的華法令藥等，通過依從性的判斷，成為醫(yī)生臨床決策支持的一部分。
黃虹也希望將來通過這個工具，讓醫(yī)生和藥師在所有的用藥環(huán)節(jié)，都有著全局的管控和支持。
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