利用人工智能破解個性化醫(yī)療難題,思派輔助醫(yī)生預測和處理不良反應
現(xiàn)階段,國內(nèi)從事醫(yī)療人工智能的企業(yè)風靡云涌,它們中,大多是圍繞醫(yī)技科室的影像閱片工作開展業(yè)務。不少企業(yè)的產(chǎn)品功能單一,同質(zhì)化現(xiàn)象較為嚴重。
然而,臨床科室作為醫(yī)院的核心,直接關(guān)系到醫(yī)療質(zhì)量與患者健康,在這些企業(yè)里,以臨床科室為服務對象的公司卻屬于少數(shù)派,思派集團網(wǎng)絡便是其中一家直接以服務于腫瘤臨床醫(yī)生為宗旨的創(chuàng)新型企業(yè)。
人工智能是個性化醫(yī)療的基礎(chǔ)
個性化醫(yī)學也被稱為精準醫(yī)學:是指以患者的個性化信息為基礎(chǔ),包括臨床及各種組學信息等相關(guān)信息,通過醫(yī)療決策、實踐和干預措施,為病人量身設(shè)計出最佳治療方案,以期達到治療效果最大化和副作用最小化的一種定制醫(yī)療模式。
現(xiàn)階段,個性化醫(yī)療或精準醫(yī)療已經(jīng)成為世界醫(yī)療界的熱點,國際制藥巨頭早已把個性化診療作為研發(fā)的方向。
一般來說,個性化醫(yī)療包括兩方面的內(nèi)容:
一是個性化診斷與評估:主要涉及多種信息的整合,依托分子診斷技術(shù)、臨床大數(shù)據(jù)及云計算技術(shù)。在當前,因為分子水平的組學數(shù)據(jù)還不完善,因此更好的利用與挖掘臨床數(shù)據(jù)也是精準醫(yī)學的重要部分。通過對單個患者相關(guān)信息的采集檢測,得出相關(guān)診斷與評估結(jié)果,對需要整合多種因素的復雜情況,還要依賴數(shù)據(jù)挖掘算法等人工智能技術(shù)的輔助。
二是個性化治療:可以根據(jù)評估的風險對患者采取個性化的治療,實現(xiàn)“量體裁藥”。
據(jù)思派網(wǎng)絡首席人工智能官陶英博士介紹,個性化醫(yī)療的實現(xiàn),至少需要三個因素的支撐:
1、臨床指南;
2、個體化的患者真實數(shù)據(jù);
3、人工智能的算法和模型。
臨床指南為個性化醫(yī)療提供了基本的決策參考,目前,各個國家、學科、學會發(fā)表了各種各樣的疾病治療指南和共識。指南和共識,是針對某個特定疾病的治療或者特定藥物的使用,根據(jù)目前已有的研究證據(jù),形成的觀點和意見,用來指導普通的醫(yī)生的臨床實踐。
通常情況下,臨床指南針對的是某個患者群體,總體上比較寬泛。由于每位患者的情況不同,因此臨床指南無法給出一個明確的、覆蓋所有患者的個性化方案。一些不常見的情況往往覆蓋不足,比如高齡患者同時患有多種并發(fā)癥的情況。
目前,大多數(shù)情況下,針對指南沒有覆蓋的病例醫(yī)生需要根據(jù)自己的經(jīng)驗判斷,進行個性化治療。然而,這樣存在著很多問題,包括醫(yī)生的經(jīng)驗未必足夠,整合多種因素準確科學地計算各種風險的概率對人類醫(yī)生難度很大等。
在此背景下,結(jié)合患者真實數(shù)據(jù),通過機器學習等算法進行數(shù)學建模,利用數(shù)學模型對患者進行風險評估,最終形成臨床決策,成為了輔助醫(yī)生個性化醫(yī)療的重要方向。
如何建立一個個性化預測模型?
據(jù)陶博士介紹,思派網(wǎng)絡正在研發(fā)腫瘤化療所致的不良反應的風險預測,項目命名為“福爾摩斯”。陶博士還說,個性化預測模型的建立,需要如下的幾個步驟:
首先需要確定預測的內(nèi)容,解決的醫(yī)學問題;然后根據(jù)預測內(nèi)容,收集相關(guān)患者的個體真實數(shù)據(jù),而非群體的統(tǒng)計型數(shù)據(jù)。截至目前,思派網(wǎng)絡已經(jīng)建立了約45萬份患者的腫瘤數(shù)據(jù)庫。這些數(shù)據(jù)來源于300多家醫(yī)院的700多個腫瘤相關(guān)科室。
數(shù)據(jù)庫形成之后,下一步需要對數(shù)據(jù)進行清洗、建模,包括選擇一些數(shù)據(jù)算法,根據(jù)算法反復優(yōu)化模型參數(shù),使得模型的預測效果最好,例如,使得ROC曲線下的面積(AUC)最大。
以思派的化療惡心嘔吐預測模型為例,該模型收集的數(shù)據(jù)庫包括12000例肺癌患,23292個系統(tǒng)治療周期,橫跨12個省份的19個腫瘤相關(guān)科室,通過多輪的測試,最終選擇了泛化能力最強、最健壯的樸素貝葉斯算法進行統(tǒng)計分析。
這種算法可以給出一個比較準確的風險概率,醫(yī)生根據(jù)這個概率結(jié)合臨床指南就可以給出個性化的化療嘔吐的預防方案。
例如,對風險大于90%的患者需要給予三種止吐藥,對風險小于10%的患者可以不予給藥,對二者之間的可以給予一種或兩種藥,這樣的個性化處理可以最大程度的預防不良反應的發(fā)生,同時又可避免過度用藥。
對模型的評價,如果是二分類問題,最常用的方法是ROC曲線下面積,以真陽性率(靈敏度)為縱坐標,假陽性率(1-特異度)為橫坐標繪制的曲線。
一般來說,ROC曲線下的面積值在1.0和0.5之間。在AUC>0.5的情況下,AUC越接近于1,說明診斷效果越好。AUC在 0.5~0.7時有較低準確性,AUC在0.7~0.9時有一定準確性,AUC在0.9以上時有較高準確性。AUC=0.5時,說明診斷方法完全不起作用,無診斷價值。AUC<0.5不符合真實情況,在實際中極少出現(xiàn)。
當模型初步建好后,模型還需要在醫(yī)院的真實場景下進行驗證,才能確定最終模型。在此過程中,模型還可能會出現(xiàn)一些過擬合的問題。得益于較大的數(shù)據(jù)量,目前,思派的化療惡心嘔吐模型在醫(yī)院的實際驗證中,AUC達到了0.87,在業(yè)內(nèi)屬于較高水平。
見下圖:
由于一些腫瘤的病例數(shù)量較少,因此思派主要針對一些大的癌種如肺癌、結(jié)腸癌設(shè)計模型。據(jù)透露,除化療惡心嘔吐不良反應外,思派還正在研發(fā)對醫(yī)生和患者更為重要的化療導致的骨髓抑制預測模型,并且已經(jīng)獲得比較好的初步結(jié)果,正有待在醫(yī)院場景下的進一步驗證。
思派的決策工具主要依托于微信公眾號和APP進行產(chǎn)品開發(fā)和驗證。目前,微信公眾號平臺已經(jīng)有1000多位醫(yī)生在使用。只要是思派腫瘤數(shù)據(jù)庫的使用者,都可以開通APP產(chǎn)品,對醫(yī)生而言,這相當于開通了一個“移動數(shù)據(jù)庫”。
人工智能產(chǎn)品能否用在臨床上?
人工智能能否在現(xiàn)階段應用于臨床科室的個性化醫(yī)療?最有發(fā)言權(quán)的,當屬臨床醫(yī)生。對此,動脈網(wǎng)采訪了兩位國內(nèi)頂級醫(yī)院的腫瘤專家,希望能從他們那里得到問題的答案。
據(jù)北京大學腫瘤醫(yī)院腎癌黑色素瘤科副主任醫(yī)師崔傳亮介紹,現(xiàn)階段腫瘤的治療主要分為三大類:包括免疫治療、靶向治療以及傳統(tǒng)化療。
醫(yī)生在選擇治療方案時,首先是確定大的治療方向,確定是使用免疫治療藥物、靶向藥物或是傳統(tǒng)的化療。方向確定后,醫(yī)生會根據(jù)患者的臟器功能、轉(zhuǎn)移位置結(jié)合藥物的不良反應等,選擇一些具體的藥物。
在這一過程中,臨床指南的作用在于藥物大的方向選擇,例如哪一類患者適合用免疫治療或者靶向治療以及化療,然后醫(yī)生再結(jié)合患者的一些個體化指標,比如位點突變、靶點、臟器功能情況、是否有治療的禁忌癥等,最終選擇藥物或者治療方式的種類、劑量以及療程。
關(guān)于這點,浙江大學醫(yī)學院附屬第一醫(yī)院腫瘤內(nèi)科副主任醫(yī)師鄭玉龍給出了同樣的答案。他認為,在腫瘤治療上,臨床指南只能給醫(yī)生一個參考作用,具體的治療方式,還需要根據(jù)患者的肝腎功能、基因數(shù)據(jù)等差異化數(shù)據(jù)進行個性化治療。
據(jù)動脈網(wǎng)了解,藥物的適用范圍一般是根據(jù)證據(jù)級別來判斷。如果某種藥物已經(jīng)有很高的證據(jù)級別用在某一類患者,醫(yī)生就只需要按照推薦的劑量和療程給患者使用。一般來說,證據(jù)級別越高,就越有可能加到藥物的使用說明書里。
正因如此,說明書給出的往往是藥物的推薦使用劑量和范圍,但藥物的治療范圍普遍更廣,很多適應癥并沒有能夠?qū)懙秸f明書中。只有在有明確的RCT實驗證據(jù)的情況下,醫(yī)生才可以選用其作為某種疾病的治療藥物。
一旦在腫瘤治療過程中患者出現(xiàn)了不良反應,醫(yī)生便會根據(jù)其毒性反應程度做出不同的處理措施。一般情況下,輕度(1級)和中度(2級)的不良反應可以繼續(xù)觀察。如果是很嚴重的不良反應,如嚴重(3級)、潛在的生命威脅(4級),就會進行停藥或者減量的處理。
“通常,我們在治療的過程中都會涉及預處理,比如根據(jù)患者的狀況經(jīng)濟條件,讓患者服用一些預防性的止吐藥物!贝拗魅握f。
由于一些醫(yī)生在不良反應方面的經(jīng)驗比較少,因此很可能會把少見不良反應遺漏,或者是當成其他原因進行處理。
對此,鄭主任表示:“如果人工智能系統(tǒng)能夠?qū)ι僖姷牟涣挤磻M行提示,就能讓臨床醫(yī)生更全面地考慮患者的用藥和治療方式!
針對人工智能產(chǎn)品的個性化診斷和治療方面的應用,兩位主任提出了深層次的思考:
鄭主任認為,人工智能產(chǎn)品一定要能反應患者的現(xiàn)實狀況,因此模型的準確性和數(shù)據(jù)的真實性很重要。由于現(xiàn)階段醫(yī)院數(shù)據(jù)的相對割裂,單靠病程記錄還無法完整地反映患者的具體情況,還需要加入隨訪、基因組等數(shù)據(jù),才能保證結(jié)果可信。
崔主任則認為,目前類似思派的人工智能模型更適合常規(guī)的患者治療,以保證醫(yī)生診療不出現(xiàn)大的錯誤。但對于一些病例數(shù)較少的疾病,由于缺乏樣本量,即便通過模型給出預測結(jié)果,醫(yī)生也很難根據(jù)它下結(jié)論,所以現(xiàn)階段可能還不太適合去切入。因此,企業(yè)可以先通過嚴格地觀察一個群體的患者,測試模型是否能夠準確預測其藥物的療效和不良反應。
醫(yī)院、醫(yī)生、藥企、患者多方受益
據(jù)陶英介紹,思派的人工智能產(chǎn)品主要服務于醫(yī)院和藥企,患者則屬于最終受益方。
醫(yī)院的需求在于根據(jù)風險預測的標準,幫助醫(yī)生進行診療決策,幫助醫(yī)護人員預防和處理患者在化療和藥物治療過程中的不良反應,減少無謂用藥或者用藥疏漏。
對藥企而言,藥物產(chǎn)生的不良反應事件越多,對藥的市場推廣越不利。思派的人工智能產(chǎn)品,可以更早提示、上報和減少不良反應事件的發(fā)生。
另外,利用人工智能還可以提高患者對藥物的依從性。例如當患者出現(xiàn)惡心、嘔吐前,醫(yī)生可以根據(jù)風險預測,事先讓患者服用一些止吐藥物,降低其停藥的可能性,保證藥物的療效。
此外,思派的預測模型還可以用來確定新藥的禁忌癥。通過模型分析,提示企業(yè)哪類患者的不良反應較大,從而更新其產(chǎn)品使用說明書。
對于每一家合作的醫(yī)院科室,思派都會派遣數(shù)據(jù)錄入員,幫助醫(yī)生收集和整理數(shù)據(jù)。思派獲取到的每一位患者的數(shù)據(jù),都會經(jīng)過醫(yī)院的脫敏,所以里面不包含任何患者的敏感信息。
陶英向動脈網(wǎng)透露,思派將方向定位在腫瘤相關(guān)科室,而非目前大熱的影像或者病理科室,是因為公司認為臨床科室才是醫(yī)院的核心,看好人工智能在臨床科室的應用。
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