南通大學(xué)智慧醫(yī)療團(tuán)隊(duì):深耕AI患者畫像
醫(yī)療大數(shù)據(jù)與人工智能在近些年來的受追捧程度有目共睹。
以醫(yī)療大數(shù)據(jù)和人工智能為代表的“新基建”政策推動,以及數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素地位的確立,國家、資本市場,以及企業(yè)、院校都在積極探索,從各個(gè)角度推動著其發(fā)展。
《全國醫(yī)院信息化建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范》這一綱領(lǐng)性文件的發(fā)布,也意味著大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的應(yīng)用已成為醫(yī)院信息化建設(shè)的金標(biāo)準(zhǔn),是醫(yī)院新一代信息化建設(shè)的趨勢之一。
南通大學(xué)智慧醫(yī)療團(tuán)隊(duì)自2008年便開始積累醫(yī)療大數(shù)據(jù)和人工智能的相關(guān)技術(shù)。該團(tuán)隊(duì)學(xué)術(shù)帶頭人(PI)王理博士表示:“醫(yī)院信息化經(jīng)過多年建設(shè)后,已經(jīng)積累了海量臨床數(shù)據(jù),但醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲規(guī)模巨大,并且呈現(xiàn)出多樣和冗余的特點(diǎn),但數(shù)據(jù)的“高”價(jià)值還深藏于底。我們的目的就是利用人工智能技術(shù)挖掘醫(yī)療數(shù)據(jù)中的價(jià)值數(shù)據(jù)并且實(shí)現(xiàn)共享!
豪華團(tuán)隊(duì)保障項(xiàng)目推進(jìn)
南通大學(xué)智慧醫(yī)療團(tuán)隊(duì),是一個(gè)以學(xué)術(shù)帶頭人為核心的學(xué)術(shù)研究單元,依托于南通大學(xué)智能信息技術(shù)研究中心,共享南通大學(xué)理學(xué)、工學(xué)、生命科學(xué)等學(xué)科資源,致力于通過產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新,形成技術(shù)創(chuàng)新基地,推進(jìn)相關(guān)行業(yè)發(fā)展。
王理是南通大學(xué)智慧醫(yī)療團(tuán)隊(duì)的PI,畢業(yè)于日本德島大學(xué)智能信息系統(tǒng)自然語言處理方向博士,也是中國南京醫(yī)科大學(xué)博士后、美國德州大學(xué)高級訪問學(xué)者,曾任南京醫(yī)科大學(xué)特邀教授,清華大學(xué)精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)研究院研究員。
王理自2008年在日本從事自然語言處理研究開始,經(jīng)過3年探索后,于2011年回到南通大學(xué),確定了醫(yī)學(xué)自然語言處理技術(shù)的研究方向。2017年,從美國德州大學(xué)休斯頓醫(yī)學(xué)中心訪學(xué)回國之后,他察覺到了應(yīng)用場景逐步豐富、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化可能性更大的人工智能,遂決定依靠人工智能技術(shù)來實(shí)現(xiàn)對醫(yī)療數(shù)據(jù)的獲取、清洗、轉(zhuǎn)化與應(yīng)用。
值得一提的是,2018年5月,王理曾以醫(yī)學(xué)自然語言處理為主題,在醫(yī)學(xué)信息學(xué)頂級期刊《JOURNAL OF THE AMERICAN MEDICAL INFORMATICS ASSOCIATION 》發(fā)表論文,是在此領(lǐng)域獲得國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目與科技部重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃子課題資助的極少數(shù)科學(xué)家之一。
人才是醫(yī)療領(lǐng)域的核心競爭力。南通大學(xué)智慧醫(yī)療團(tuán)隊(duì)陣容豪華,包括了10余位來自國內(nèi)外頂級學(xué)府的專職和兼職教師、博士及博士后等國家級高端人才等,涉及專業(yè)囊括信息科學(xué)、生命科學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)等,呈現(xiàn)出了多學(xué)科交叉融合的特點(diǎn)。該團(tuán)隊(duì)依托于南通大學(xué)的碩士生與博士生,有實(shí)力承擔(dān)各種規(guī)模與難度的研發(fā)任務(wù)和項(xiàng)目,并且正在進(jìn)行2個(gè)國家自然科學(xué)基金和1個(gè)科技部重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目子課題的研究工作。預(yù)期在未來3年內(nèi),還將引進(jìn)約15位的全職高校教師/研究員,以滿足目前研究項(xiàng)目的需求。
在知識產(chǎn)權(quán)方面,該團(tuán)隊(duì)也高筑“護(hù)城河”,現(xiàn)已發(fā)表20余篇SCI論文,擁有4項(xiàng)專利、3個(gè)自主知識產(chǎn)權(quán)軟件著作。團(tuán)隊(duì)關(guān)于藥物知識庫的研究成果還在醫(yī)學(xué)信息學(xué)頂級期刊論文JAMIA、人工智能頂級期刊 IEEE FUZZY system上得到了發(fā)表。
用人工智能挖掘醫(yī)療數(shù)據(jù)價(jià)值
“自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能中涉及到的核心技術(shù)之一,在醫(yī)療數(shù)據(jù)處理中的需求很明顯。目前,中文醫(yī)療NLP難度更大,且國內(nèi)這類團(tuán)隊(duì)非常少,鑒于市場空間和發(fā)展機(jī)會,我們團(tuán)隊(duì)將關(guān)注點(diǎn)放在了中文醫(yī)學(xué)NLP上。” 據(jù)了解,該團(tuán)隊(duì)也是目前國內(nèi)極少長期專注于中文醫(yī)學(xué)自然語言處理的團(tuán)隊(duì)。
王理通過一張圖片對團(tuán)隊(duì)的研究項(xiàng)目進(jìn)行了解釋:
首先,團(tuán)隊(duì)通過從醫(yī)療機(jī)構(gòu)獲取以患者為中心的數(shù)據(jù),亦或是在文獻(xiàn)庫中獲得醫(yī)學(xué)研究的期刊論文、報(bào)道和專利等。
其次,團(tuán)隊(duì)通過建立人工智能自然語言處理模型,通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)建立一套病歷智能分析系統(tǒng),深度挖掘和分析醫(yī)療文本的信息,將電子病歷匯總的臨床特征數(shù)據(jù),包括患者主訴、癥狀、體格檢查、實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)結(jié)果、影像學(xué)檢查結(jié)果、用藥信息等多方面的非結(jié)構(gòu)化文本形式的病歷數(shù)據(jù),變成規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化和結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),以便AI可以準(zhǔn)確完整地“讀懂”病歷,然后映射為空間向量,實(shí)現(xiàn)對患者的精準(zhǔn)畫像。
最后,將數(shù)據(jù)脫敏處理,利用空間向量轉(zhuǎn)化把數(shù)據(jù)應(yīng)用于臨床,包括實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的疾病預(yù)測、患者分類和基因重要度排序等。
“患者可以看成是全息數(shù)字人,我們團(tuán)隊(duì)就是把患者在不同維度上的數(shù)據(jù),包括基因數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)、和環(huán)境數(shù)據(jù)等,精準(zhǔn)轉(zhuǎn)化為空間上的一個(gè)點(diǎn),把患者定位在臨床應(yīng)用場景中的位置,再基于這種位置起促進(jìn)臨床的應(yīng)用!蹦贤ù髮W(xué)智慧醫(yī)療團(tuán)隊(duì)PI王理說。
王理以新冠病毒為例進(jìn)行了詳細(xì)地解釋。“在新冠期間,沒有明確的治療方法與藥物,團(tuán)隊(duì)利用研發(fā)的搜索引擎技術(shù),將與新冠相關(guān)研究文章從PubMed(醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫)上面搜集,利用NLP技術(shù)把與新型冠狀病毒蛋白的癥狀、器官與藥物轉(zhuǎn)化為空間向量,從而實(shí)現(xiàn)對推薦治療新冠藥物的排序!
與新冠病毒相關(guān)的身體系統(tǒng)與疾病
與新冠病毒潛在相關(guān)的基因與藥物
此外,為了使不同系統(tǒng)之間能夠有效地、無歧義地交換藥品相關(guān)信息,智慧醫(yī)療團(tuán)隊(duì)從數(shù)據(jù)源搜集藥物的基本信息,通過借鑒國外成熟的藥物信息模型,針對中國臨床藥物的描述特點(diǎn),然后將自然語言處理技術(shù)和領(lǐng)域?qū)<覍彶橄嘟Y(jié)合,實(shí)現(xiàn)藥物屬性提取、標(biāo)準(zhǔn)化,生成不同規(guī)格級別的藥物名稱描述,構(gòu)建了一個(gè)中國臨床標(biāo)準(zhǔn)物知識庫。目前藥物知識庫包含超過1.9萬種臨床藥物、25萬條藥物概念和260萬條藥物關(guān)系。
“將藥物知識庫應(yīng)用于醫(yī)院院內(nèi)藥品與藥物知識庫進(jìn)行映射、轉(zhuǎn)換成通用數(shù)據(jù)模型中標(biāo)準(zhǔn)概念,用于后期藥物統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)挖掘!蓖趵斫榻B,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,藥物知識庫可以準(zhǔn)確描述規(guī)范化的藥物信息,覆蓋大部分藥物資源,展示其促進(jìn)中國各種電子病歷系統(tǒng)之間藥物信息互操作性的能力。
目前,南通大學(xué)智慧醫(yī)療團(tuán)隊(duì)技術(shù)可以廣泛應(yīng)用于以下幾類場景:
1、建立臨床文本中患者相關(guān)信息的標(biāo)準(zhǔn)化映射,將臨床指南轉(zhuǎn)化為臨床知識庫體系;
2、基于多種決策支持模型的新一代人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn),搭建滿足就醫(yī)閉環(huán)流程需求臨床輔助決策專家系統(tǒng)大數(shù)據(jù)云技術(shù)平臺;
3、研究臨床醫(yī)學(xué)文本的存儲、管理與分析智能化流程,尤其是解決實(shí)現(xiàn)多中心臨床數(shù)據(jù)的高速傳輸、云端管理與分析完整流程;
4、在統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化框架下,開發(fā)臨床輔助決策專家系統(tǒng);研發(fā)新一代人工智能計(jì)算框架、算法與模型,實(shí)現(xiàn)知識的排列,索引與展現(xiàn);
5、分析滿足智能輔助分診、問診、診斷和治療的多致病性因素的分布規(guī)律。
醫(yī)學(xué)自然語言處理知識輻射范圍極廣,囊括了語言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)等多學(xué)科。為了解決這次新冠病毒中特殊的醫(yī)學(xué)問題、梳理清楚解決方案流程,散落在北京、上海、江蘇及海外的南通大學(xué)智慧醫(yī)療團(tuán)隊(duì)成員積極客服時(shí)差與地域問題,在不斷地實(shí)踐中磨合、完善解決方案。
王理說到,目前,智慧醫(yī)療團(tuán)隊(duì)希望在醫(yī)療數(shù)據(jù)治理和空間向量轉(zhuǎn)化方面找到更多的臨床應(yīng)用場景,尤其是在去隱私化的患者精準(zhǔn)定位實(shí)現(xiàn)之后,“希望能與產(chǎn)業(yè)界合作開發(fā)更多下游的臨床應(yīng)用,例如在慢病的早篩早查,患者的康復(fù)病程管理以及特定病種的風(fēng)險(xiǎn)因素分析等!
作者:李成平
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