26.安想智慧医疗：将大数据技术在肿瘤规范化诊疗中的应用实例【CHIMA 2019案例分享】

中国居民致死因素中，恶性肿瘤重回第一位。中国的癌症发病、致死人数居世界第一。肿瘤患者家庭“因病致贫”现象居高不下。中美两相比较，中国的恶性肿瘤新发病率、死亡率呈现出与经济和技术水平相悖的趋势；癌症5年生存率有较大差距。

上述现象成因复杂。但在不断追赶国际先进诊疗技术的同时呈现出这种总体性的不足，与整个肿瘤的防治不规范状况有较大关系。表现在肿瘤诊疗的整个过程：健康教育及健康生活方式普及不足、院前预防及筛查不足、诊断过程不规范及信息不足、检查检验不规范、治疗手段不规范、院后康复随访不规范，等等。

过去的三十年，我国的医院信息化已经初见成效，进入以临床信息化为重点的建设阶段。院内信息系统包括HIS，LIS，PACS，EMR等系统中沉淀了大量数据，然而这些数据由于结构化程度不一、缺乏标准化，应用价值受到很大限制。在临床辅助决策方面，传统架构的临床辅助决策系统和临床知识库等系统大都存在封闭、孤立的架构缺陷，造成应用难以联动、知识不易更新等问题，因而难以推广。通过改善结构化程度提升数据应用价值，以及提高循证依从度，成为我国临床信息化的两个重要课题。

通过建立以诊疗规范知识库、肿瘤专科数据库为核心特征的分布式云平台，构建（数字化诊疗指南的）知识生态。充分利用循证医学成果，发挥信息化对业务流程的固化和调节作用，以及大数据和人工智能技术的辅助决策作用，提高我国肿瘤诊疗的规范化程度，从而总体上持久、全面提高肿瘤诊疗水平。

安想肿瘤规范化诊疗平台（下简称“平台”）旨在构建开放共享的肿瘤领域知识平台，并形成高质量、可持续的国家级肿瘤专病数据库。通过为广大患者、社会公众和专业医务人员提供肿瘤相关的知识服务，以及为医务人员提供肿瘤诊疗全过程的数据监测和流程管理，实现肿瘤的早期干预、精准诊断、规范治疗和持续康复，显著提高肿瘤的诊疗规范化水平和科研水平，为实现《健康中国2030规划纲要》“到2030年，实现全人群、全生命周期的慢性病健康管理，总体癌症5年生存率提高15%”的要求做出应有贡献。

平台连接公众及患者（家属）、医学生、医护人员、管理人员和科研人员等利益相关者，形成供肿瘤相关的知识和数据生态圈，实现肿瘤的早期干预、精准诊断、规范治疗和康复。

社会公众患者（家属）：可以通过APP的图形化呈现，了解最新的肿瘤预防和治疗进展，直观了解治疗方案和患者病情进展情况，实现更好的肿瘤科普、医患沟通和必要的信息采集，连接康复、转诊及医患社群等服务，从而提高肿瘤早发现、早诊治比例，并提高患者的家庭康复效果。

门急诊/住院医生：可以在看诊过程中进行各种诊疗指南的智能化、图形化查询、相似病例查询和方案对照查询，获得治疗方案和用药建议，获得诊断提示、危重预警甚至干预性提示。通过订阅服务，可以获得权威发布并持续更新的数字化临床指南。数字化的临床指南“嵌入”到了相关信息系统如HIS、CIS、RIS等应用系统中，实现对诊疗过程的指导、警示乃至干预，消除或极大减少因医生个体化差异带来的误诊、漏诊，达到提高疾病诊治规范性的效果。

权威医生/医院/组织：通过图形化知识编辑工具，将各种形式的临床诊疗规范编辑成为易于阅读理解、方便传播、可嵌入信息系统运行的知识库。在经过编辑、申请、审核、评估评价（包括可信度、推荐强度）等管理流程后，成为统一发布的数字化临床指南文件。管理平台对订阅者进行有偿使用管理，通过收益分成实现知识贡献者的知识价值。

平台逻辑功能构成如图所示，包括以下子系统：

公众产品APP：包括诊疗指南速查APP、论坛、咨询就医APP等；

知识库产品系列：电子化、可订阅的诊疗指南；

知识库平台产品：包括知识库引擎、知识编辑工具和管理系统；

应用产品：包括各种医院信息系统接口如HIS、CIS等；

肿瘤专科CDR：专病临床数据中心；

肿瘤大数据平台：服务于临床和科研的专病大数据分析平台

分为云端和院端两部分：

云端：集中存放肿瘤知识库和中心端肿瘤CDR；

院端：存放必要的本地数据库/知识库备份。通过订阅等同步更新机制保持与云端数据一致性。

（一）知识图谱

一般认为，人工智能分为计算智能、感知智能和认知智能三个层次。计算智能即快速计算、记忆和储存能力；感知智能即视觉、听觉、触觉等感知能力，当下十分热门的语音识别、语音合成、图像识别即是感知智能；认知智能则为理解、解释的能力。

以知识图谱为代表的知识工程系列技术是认知智能的核心。知识工程主要包括知识获取、知识表示和知识应用。由于以专家为核心的知识获取和应用成本高，传统的知识工程走向了停滞。进入了大数据时代后，谷歌用了知识图谱这个全新名称来表达与传统知识表示毅然决裂的态度。

在知识图谱构建技术挑战中，领域内知识表示建模、实体识别与实体链接、关系事件抽取、隐性关系发现等技术都当前研究的热点。具体到本项目，怎样规范、直观而一致地表达各种临床治疗规范（如NCCN的“肿瘤学临床实践指南”和中华医学会肿瘤学分会的“诊疗规范”），构建完整编辑、管理、查询检索等软件，同时可以与临床应用软件的松耦合互动，是本项目的难点。

（二）肿瘤专科大数据

肿瘤专科大数据内容包括：

结构化电子病历：患者在医院信息系统中沉淀的结构化电子病历信息

非结构化病历：患者在不具备条件的医院所留下的病历信息

健康档案信息：患者电子健康档案记录数据

公共卫生数据：沉淀在各公共卫生系统中的患者数据

影像及经验检查信息：存储在各检验检查中心的患者数据

其他信息，来自个人及第三方机构监测和记录的日常健康数据，包括生理数据、行为数据、社会经济、环境和职业暴露、家族史等。

（三）云计算架构

使用云计算架构来实现“诊疗规范”知识库和肿瘤专科数据库的分布式存储。以知识库为例：

运营平台端集中存储所有规范诊疗知识库，便于维护其权威性，实现知识生态管理；

医院端可以分别根据其需求确定其知识库部署方案；

对于需求量较小、预算不高的基层医院，最小部署可以是完全的云端存储，降低本地配置软硬件要求（但性能会受一定影响）；

对于条件较好、需求较多的医院（特别是知识生产方），配置本地镜像知识库可以获得较好的性能，实现更丰富的应用。

2018年7月，我公司与北京大学首钢医院与联想智慧医疗建立联合实验室，启动“结直肠癌诊疗规范化系统”项目。

2018年底开始平台研发，目前，该项目已经在包括北京首钢医院，北京大学肿瘤医院在内的多个三级甲等医院进行实施。经过对某三甲级医院肿瘤外科的37天实施，215名肿瘤患者的诊疗应用，完成11579条结构化信息与1943条非结构化信息的采集，知识图谱展现1276次，误操作报警4次。

2019年7月，初步形成平台规划。计划通过3个版本的迭代完成产品研发，同时配合国家在肿瘤质控、循证医学和标准规范建设方面的步骤，进行解决方案推广。

安想智慧医疗积极响应国家卫生行政主管部门的相关政策，参与的相关活动，联络行业组织和相关厂商，推动形成临床指南为主要载体的知识生态。我们计划用2-3年时间，首先实现对全国不少于3000家医疗机构的覆盖，实现不少于100万肿瘤患者的诊疗干预。未来5-7年，实现对全国肿瘤患者85%的治疗干预覆盖，为“健康中国”建设做出自己的贡献。