我们，在路上丨李兰娟院士：基于大数据人工智能的肝病研究
编者按：什么是人工智能？与大数据是何关系？与医疗健康又能构建怎样的联系？我们的肝病研究走到了哪里？传染病诊治国家重点实验室、国家感染性疾病临床医学研究中心主任李兰娟院士于“第十九次全国病毒性肝炎及肝病学术会议暨2019年中华医学会肝病学分会年会、中华医学会感染病学分会年会”全体大会报告中对此进行了阐述。《国际肝病》特对报告核心内容进行整理，期待未来在这条道路上能看到更多来自中国的成果！
李兰娟院士
1、大数据、人工智能背景介绍
大数据在医疗健康管理中发挥了很大的作用。医疗健康大数据促进了新医疗健康管理模式，推进了从疾病管理向健康管理的转变，通过让居民享受方便有效的健康管理和疾病管理服务，针对疾病危险因素实施有效干预，推迟疾病的发生，改善疾病临床症状，提高了整体人群的健康水平。
图1.医疗健康大数据促进新医疗健康管理模式
（引自报告幻灯片）
“如果大数据是石油，那么人工智能是采油机”，李兰娟院士如此形容大数据与人工智能之间的联系。
第一，人工智能可以提高医疗服务的供给能力。人工智能通过将医疗卫生服务相关的人员、信息、设备、资源连接起来实现良性互动。提供更加便捷、多样、高效的医疗健康服务，选择最佳诊疗方法降低医疗费用，人工智能辅助医疗资源的合理分配。
第二，人工智能及相关技术的融合实现医疗精准化。基于临床和生物组学大数据，使用机器学习和深度学习技术提升临床诊断和治疗精准度。
第三，人工智能做到质量标准化和质量可控。在诊疗的各个环节，通过机器学习达到专业要求，可很大程度减少或避免人为错误，帮助控制标准化诊疗流程。
第四，人工智能可以促进医疗健康相关产业和经济转型发展，大数据的积累将改变我国健康管理的模式，也可以培育一批人工智能人才。
所以，各国近年发布了一系列人工智能（AI）相关战略规划，相当一部分国家将医药健康作为核心的战略方向来布局，全球AI竞争火热，当然我国也已出台了关于人工智能的规划和计划。
图2.各国近年发布的一系列AI相关战略规划
（引自报告幻灯片）
目前，我国医药健康领域发展AI面临的重点瓶颈主要集中在战略、技术、基础设施及支持保障等层面，尤其是在技术层面，需要解决缺乏自主可控AI算法、重点疾病领域算法模型研制不足、基于深度学习的模型可解释性差等问题。其中，如病毒性肝炎的相关大数据及算法模型应该得到充分的评估和提升。
当然，我国AI在医药健康领域有自己的优势，如我们有全球第一的健康医疗数据资源，有成熟的互联网体系、广泛的用户人群及全球领先的AI人才基数，这些需要充分利用起来。
图3.我国AI在医药健康领域的优势
数据驱动的智能医疗时代已经到来，云计算，无线、5G通信，物联网、区块链，基因/转录/蛋白/代谢组学等大数据对疾病的预防、预测、治疗和诊断有着巨大的影响。2017年两会的政府工作报告中第一次提到人工智能，人工智能将强势地融入医疗中。智能医疗成为医药科技发展的焦点，将重点推进智能诊断、智能治疗、智能群体健康管理、智能医药监督等核心领域的快速发展。
图4.智能医疗重点发展领域
（引自报告幻灯片）
目前已有多个智能医疗应用实例。如Watson系统，是2007年由IBM公司开发，采用了自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理、机器学习等技术；通过数百万医疗记录、期刊文件和医学研究成果等大数据，开展患者智能医疗诊断研究；我们国内很多大医院也在使用Watson系统，但存在一定的数据安全问题，需要引起注意。患者的长期管理及治疗依从性是临床上面临的重要问题，智能交互平台Aicure则能够较好地提升患者的治疗依从性。其他如Moni人工智能可以用于监测院内感染情况，在国外的医院得到了实际应用。
图5.Moni人工智能监测院内感染
据李兰娟院士介绍，我国正在开展人工智能与病毒性肝炎相关疾病诊疗管理的融合工作。
一是专科智能化临床辅助决策支持系统（CDSS)。基于CDSS编写知识图谱网络的图形化编辑器，获取医疗专家的知识和经验。从人工肝、活动性乙型肝炎、肝癌智能诊断和治疗路径进行突破。具体包括以下几类：
①基于知识图谱的智能语音导诊，如树兰医院上线自主研发的语音导诊系统，能够将语音转录成文字，并从文本中抽取症状及从知识图谱中搜索最大概率疾病分类和科室分类，能够实现对疾病的快速科学分类。
②肝结节的影像识别系统，能够将影像组学特征抽取和定量分析过程自动化，实现计算机辅助决策。
③黄疸智能诊断系统。浙江大学传染病诊治国家重点实验室与北京航空航天大学共同研发了基于动态不确定因果图（DUCG）和机器学习的黄疸智能诊断系统。从测试来看，DUCG智能诊断符合率达99%，可以适应复杂多变的病情和医学的不确定推理。
④联合用药风险预测，可以建立联合药物使用相互作用模型、推荐可替代安全药物模型、完成药物不良反应预测，为临床决策提供参考。
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图6.专科智能化CDSS应用
（引自报告幻灯片）
二是5G技术促进智慧医疗加速发展。5G技术可以提升通信效率及质量，包括提升现有智慧医疗效果和实现未来智慧医疗应用。例如以5G+4K/8K+VR的模式进行手术直播，开展远程操控交互式医疗（如远程超声波、内窥镜、手术）等。
图7.远程操控类场景
（引自报告幻灯片）
三是在大数据及智慧医疗方面开展的工作。主要包括以下几方面：
①自主研发达芬奇机器人的先进外科智能设备，开展医工结合，使更多患者获益。
②创立创建覆盖千万人口的肝炎防治示范区和信息云平台，开展如乙型肝炎疫苗随访队列、母婴阻断随访队列、乙型肝炎抗病毒治疗随访队列等队列研究，创立FVFT乙型肝炎防治策略，在示范区显著降低了乙型肝炎新发感染率。
③在国家传染病重大科技专项支持下，以示范区为基础搭建智能工作平台，开展病毒性肝炎流行病学大数据及智能化防控研究。
④基于千万级的乙型肝炎、结核病和艾滋病等重大传染病筛查及队列大数据，建立了“三病”传播、演变及干预的多因素分析模型及智能可视化分析平台。
⑤创建功能完备的病毒性肝炎流行病与生物信息分析统计平台，提升了肝病的精准诊治和智能医疗水平。
⑥通过大数据分析和挖掘技术，创建了乙型肝炎疫苗人群免疫屏障模型，证明了1992年实施的儿童乙型肝炎疫苗策略对控制我国乙型肝炎发挥了巨大作用。
⑦创建了病原体遗传进化智能化分析平台，确定了病原体演变规律，快速锁定感染来源。如第一时间证实2013年爆发的H7N9禽流感病毒H7基因来自浙江家鸭的H7N3，而N9基因来自韩国候鸟的H7N9。
⑧开展多中心临床研究，建立长期随访队列。完成了慢性肝病、重型肝炎（肝衰竭）、肝癌肝移植等随机对照试验。建立了覆盖千万人口、长达10年的研究队列。
⑨创新了基于生物组学大数据的智能诊疗技术，发现了我国乙型肝炎高流行的影响因素。
⑩通过医工结合构建李氏人工肝智能云服务AI系统，包括人工肝术前辅助诊断、设备优化与术中远程云监测两部分。
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图8.智慧医疗应用
问题与展望：
当然，使用大数据和人工智能解决病毒性肝炎，我们仍面临许多问题，如缺乏对发病机制的全面了解，且现有的指标不能实现疾病早期预警等。
图9.大数据、人工智能解决病毒性肝炎面临的问题
（引自报告幻灯片）
李兰娟院士总结到，我们相信医疗云服务和人工智能将变革医疗流程和质量，助力实现“五个人人”的目标：人人有健康体检、人人有电子健康档案和电子病历、人人有医疗保险、人人有家庭医生、人人有健康保健服务，为建设健康民族和健康中国，做出应有的积极的贡献。
图10.医疗云和人工智能助力“五个人人”
用最先进的技术，造福我国肝病患者！
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