临床人工智能(AI)的5种模式.docx

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1、临床人工智能(A1)的5种模式目录1.前言12 .临床人工智能(AI)的5种模式12.1. 基于设备数据12.2. 基于文献数据42.3. 3.基于病案数据52.4. 基于标准数据52.5. 基于模板数据53 .结束语61 .前言AI,忽如一夜春风来，千树万树梨花开！接下来却是乱花渐欲迷人眼。医疗界A1是什么？我们能否给出一个简要的分辨：I)A1的要害，是增值服务；2)临床A1的要害,是诊断。不少人喜欢把计算机+互联网的连接、提速、增效能力均纳入A1范畴，虽有些勉强，但也无妨。2 .临床人工智能(A1)的5种模式A1诊断，总是基于数据信息，不同的类型的数据，会衍生出不同的技术思路。笔者认为目前

2、主要有五种A1模式：2.1. 基于设备数据譬如影像，物理量识别，边界清晰，科技感十足，征服力强。影像识别基于大数据+深度学习，是当前医疗A1的主流方向，属于小开口的垂直应用，专主插入临床医疗工作面上的某专门工作点。其主要问题应该是：物理量与病灶非线性生物特征的关系不易准确把握，由此可能产生误差。该问题尚需理论上有所突破。在过去几十年里，生命科学企业能够获得的数据已经从涓涓细流汇成滔滔江海，这些数据来源包括但不限于患者个人的基因和基因组画像、代谢组学与蛋白质组学概况、从可穿戴设备获取的真实世界数据(如心率、血糖等)，以及电子医疗记录中包含的详细临床病史。今天，全世界大约30%数据量是由医疗企业生

3、成的。到2025年，医疗健康数据的复合年增长率将达到36%o这一数值比制造业高6%,比金融服务业高10%,比娱乐传媒业则高11%o止匕外,从2016年到2023年，临床系统中的患者数据量增长了近500%o数据分析也应运而生并且蓬勃发展。目前，在传统的统计方式外，强大的人工智能(AI)技术已经可以处理大批量数据，也可以管理以非标准格式存储的数据。人工智能有一个分支名为机器学习，它可以在没有任何起始假设的情况下识别数据的模式，这也就意味着人类不必再对数据中隐藏的信息进行事先假设。新的人工智能工具，加上医疗数据的暴涨，将改变临床试验和药品研发的方式。据摩根士丹利分析，人工智能与机器学习的应用会在未来

4、10年时间里带来超过50种全新疗法，并且这些疗法将转化为超过500亿美元的市场收入。通过运用机器学习工具结合统计分析，研究人员已经可以在海量真实世界数据与临床历史库中获得新的见解。以Medidata为例，利用大数据建模技术，Medidata已经找到了能够预测嵌合抗原受体T细胞疗法(CAR-T)患者发生严重细胞因子释放综合征(CRS)几率的实验室标志物。从前，关于严重CRS临床风险因素的研究仅依赖于规模很小的患者群体，通常取自单个CAR-T研究中的患者群体。一般说来，一项CAR-T研究平均只有11名患者参与。而Medidata反其道而行之，从多项CAR-T临床试验中汇集了超过540名患者的临床试

5、验数据集，将CRS风险与常见生物标志物联系起来。生命科学企业也开始使用人工智能技术来确保临床试验产生合规的数据质量，对数据输入中的错误、异常值、前后不一致和错误报告中的不良事件进行排序和分类，以加快药品审批流程。然而，大多数生命科学企业在进行临床数据分析时，仍然没有充分利用人工智能工具和机器学习技术。一部分原因是人工智能尚属新鲜事物，另一部分原因是除了技术的优势外，在技术或监管上获得成功的概率仍然很低。不过，这也反映了人们对人工智能技术仍然缺乏了解，不清楚它与传统统计学的具体区别。简单解释下这两者之间的区别：统计学能做到对人类困难而对计算机容易的事情，而人工智能正相反，能做到对人类容易而对计算

6、机困难的事情。前者需要预先确定假定值P值，后者则着重处理语言识别和图像识别等内容，有一个研究领域可以将人工智能与统计学相结合，处理人类和计算机都难以解决的问题，这就是机器学习。统计学是什么？经典的统计建模技术是在18世纪到20世纪早期发展起来的，用于研究、量化和描述人口、经济和道德行为。但这种研究方式只适用于较小的数据集，比如今可用的小得多的数据集。随着贝叶斯模型的出现，这一学科在20世纪80年代流行起来。统计学家可以通过贝叶斯模型对概率进行估算。1962年KefaUVer-Ha1TiS药品修正案生效，肯定“以科学为基础决策药物上市的黄金标准”。修正案要求药品在批准上市之前都必须证明其功效，从

7、而统计模型也成为药品开发的关键。如今，统计学通常被用来评估某项疗法对患者群体来说是否比安慰剂或标准护理方式更有效。统计学旨在推断变量之间的关系，确定输入变量对输出变量的影响。但这种方式并不适用于变量间关系未知且具有巨量输入数据的大型数据集。从统计学角度评估每个输入变量的意义，既繁琐又困难。统计建模要求统计学家在运行模型之前对所分析的问题或议题，特别是数据分布，做出严密的假设。人工智能是什么？虽然在过去十年里，人工智能已经成为了某种意义上的热门词汇，但它在分析建模领域可并不是什么新成员，可以追溯至现代计算机的发明。人工智能技术旨在理解人类的智能-特别是人类掌握的技能，如识别物体和声音、说话、翻译

8、、进行社会交易或完成创造性工作-以便在机器中复制这种智能。在生命科学领域，人工智能可以被训练在实验室中分辨癌细胞，在X射线等高质量医学图像中识别出对应模式，并分析复杂的基因组数据集。人工智能分析还能快速结合消费数据、治疗数据、诊断、实验室测试和其他以自然语言存储的信息，识别预料之外和新出现的模式，并预测治疗反应和患者行为。机器学习是什么？机器学习是计算机科学和人工智能的一个分支领域，旨在构建一个能从数据中学习的系统，而不仅仅是遵从明确的编程指令。机器学习因便宜的算力和计算机可以“学习”的海量数据的可用性而成为可能。机器学习建立在统计推断的基础上，但它不需要做出预设假设；这使得计算机能够发现和完

9、成人类分析师无法预测的见解和分类，并在预测准确性上超过人类。机器学习有几种类型，包括监督机器学习、无监督学习和强化学习。在监督机器学习中，人们将一些数据包含数据集所提出问题的答案，输入计算机。这种方式能训练计算机对未来的数据集做出预测。无监督学习中一开始不会使用到输出或答案数据，但算法会在数据中自行发现模式，并据此进行决策。强化学习则受到了行为心理学的启发，通过激励机制训练计算机实现特定的目标。无监督学习可能以处理组学数据的形式进行，以生成相关的群组或发现数据中的关联。对于数据质量应用而言，它可以通过在无辅助的情况下查看整个数据库，并识别两个数据点之间关系的方式，为关联映射提供辅助。这样可以识

10、别数据集中未被发现的不一致，如不加以识别可能会导致合规问题。临床试验数据量指数级增长，机器学习算法可以帮助生命科学企业分析数据，决定其中哪些数据具有相关性，并从大规模数据中获得洞察。可以期待统计和机器学习的结合为未来的临床试验提供动力。MedidataA1MedidataAI致力于为制药、生物技术和医疗器械领导者提供无可比拟的临床数据、高级分析与行业专业知识，帮助他们发现更多可能性、揭示突破性的见解、自信地做出决策，并持续推动各类创新。由科学家、医生、技术专家和前监管官员组成的专业团队利用他们深厚的行业知识，努力帮助解决您最关心的问题。MedidataAI依托于Medidata平台，包含超过3

11、0,000项试验与900万名患者。MedidataAI数据的独特之处在于患者层面的数据直接从试验中的所有病例报告提取。我们采集的基于个人层面的临床领域超过100个，可操作协变量超过35项。2.2.基于文献数据譬如UPtOdate、BMJ,属于源远流长的情报检索工作模式。情报检索自然能够用于临床查询，同时，也能够通过增加标引维度、提高检索精度的方式向CDSS概念靠拢。文献/文档是情报检索的数据主体，通过改编文献/文档，实现变更结构、增加层次、充实内容、提高质量等，都相对容易。但是，文献/文档有篇幅性的硬边界，很难支持临床医生与患者两个方向的个性化描述。所以它的CDS应用走向，最好要与其它A1系统

12、结合。2.3.基于病案数据譬如IBMWatSon、惠每CDSS,是文本类型“大数据+深度学习”主流路线的杰出代表。围绕病案结构数据，将病案中敏感关联的词汇集建构成知识图谱,用知识图谱实现对病案的多点搜索。问题：在我国，作为源数据的病案，成型于病历模板，仅当清洗模板冗余，才能保证多点搜索的准确性，这个有难度。从AI得到的结果，不是医生思维结果，而是将他人过往病案的相关内容传递给此患者，形成非逻辑临床事实。任一病案本有针对性，转变针对者后，导致后端处置无法跟随转变。这种情况一般需要借用情报文献/文档的方式进行弥补。中文文本撰写的自由性、地方性、随机性等，大大增加了学习难度，容易产生歧义连环。2.4

13、.基于标准数据譬如我们的博医理A1帮助系统，立足国家标准，采用“语义网+仿真思维”路线，通过建构网状知识库，向医生提供临床观察+思维的要素+规则。我们认为：将任一病患置于全病域视角，有助破除分科壁垒，降低复杂疾病被延误的机会。语义网要素（知识点）按医学逻辑关联起来，就能同时容纳医生与患者的个性化特点，在病患非线性生物过程同时，交织着病情变化与临床判断，都被框定在“标准”的边界之内，并获得有比较概率的判断结果。问题：受框架限制，难度不好控制，指数级增长的运算数据，可能造成系统崩溃。博医理通过硬件并行技术改善决策算法，形成轻量化CDSS,可对接并配合各种不同的EMR运行，完成CDS。2.5.基于模

14、板数据譬如嘉禾美康CDSS,集成了“知识库+深度学习+情报文献”三条路线。嘉禾是EMR龙头老大，拥有大量EMR数据源，而CDSS目标又是EMR,这一闭环造成了近水楼台的便利。将EMR模板的数据字典作为深度学习的标注数据集,再引入病历质控点，构成知识图谱，形成与病案全维度关联。除辅诊外，嘉禾CDSS还提供诸如时间点提醒、医嘱追踪、规则设置、不良反应等全部EMR业务点的决策支持。近期嘉禾引入BMJ,起到防渗堵漏、锦上添花的作用；此落笔之高妙处还在于为闭环体系引入了外部活水。嘉禾用CDSS推高临床EMR的一体化、重量化、工程化，无疑彰显了一统江湖的态势。问题：临床是一种在规范框架内追随病患的自主表达；而EMR+CDSS包含管理意志，实现全盘管控，这有如一架巨大的刚性机器,或将产生：疾患自由表达与框架冲突问题；逻辑链的细节接续与把控问题；医生的从动性与自由度问题；重量化后的运维保障与成本问题等。3.结束语以上五种A1笔者窥斑见豹，是基于22年的A1亲身经历与理论思考，所做的主观评判。各位若有兴趣，可致信讨论。2019CHINC重庆大会期间，或有机会面聊。今后笔者若发现评价不符，笔者将修改本文，记录修改日期，在题头用标识。