近几年来，人工智能技术发展迅猛。最近，工业和信息化部、国家药品监督管理局公布了《人工智能医疗器械创新任务揭榜优胜单位名单》。
《名单》包含104家单位及其完成的创新任务。这些创新任务覆盖8个方向，分别是：智能辅助诊断产品、智能辅助治疗产品、智能监护与生命支持产品、智能康复理疗产品、智能中医诊疗产品、医学人工智能数据库、人工智能医疗器械临床试验中心、真实世界数据应用中心。本期聚焦上海市肺科医院研发的面向肺癌数字诊疗的多模态人工智能数据库。
不断创新临床研究是上海市肺科医院实现高质量发展的重要路径。当前，人工智能广泛应用于各行各业。医院也在积极探索数字智能诊疗的思路和方法，使其成为推进医院发展的新动能，加快数字智能诊疗技术在肺癌诊疗方面运用的步伐，用新技术解决新问题，造福更多的患者。
近日，医院构建的面向肺癌数字诊疗的多模态人工智能数据库被评为人工智能医疗器械创新任务。
这是一个涵盖检验、影像、病理、基因检测等多模态的数据库，整合了2003年至今超过百万例的肺癌患者信息，并运用大数据和人工智能技术自动采集十几个业务系统的数据。数据库适用于辅助诊断中的性质判定、分期评估、基因诊断到辅助治疗计划决策，涵盖了肺癌患者临床管理的重要阶段。
陈昶（图中左二）带领团队讨论数据库研发方案
多模态数据，覆盖诊疗关键点
作为一家三级甲等呼吸疾病专科医院，医院每年接诊大量肺癌患者。我们在临床工作中发现：目前肺癌领域数据库存在数据量少、模态单一、数据差异大、标注不统一、场景固定、缺乏统一质控规范标准等行业关键问题。
为了解决这些难题，多年前医院就开始探索建设面向肺癌数字诊疗的多模态人工智能数据库，以期能为肺结节诊断、肺癌分期评估、肺癌预后预测、免疫治疗疗效评估等方面提供支持。
经过多年探索实践，我们获得了几项具有标志性的进展：首先，建立了符合中国早期肺癌人群特点的智能多模态数据库，结合大量影像数据及病理诊断结果，支撑深度算法更新，实现早期肺癌的精准预测及分类。其次，基于临床指南与规范，结合患者临床特征，建立个体化手术方式决策系统。再次，以患者术后预后信息为基础，通过异构式深度神经网络输入患者临床、影像、病理以及基因特征，形成完整的预后评估分群。最后，通过早期肺癌的准确筛查、精准手术治疗与疗效预后评估，帮助患者取得更好的治疗效果。
为了满足复杂临床任务对不同数据模态的需求，数据库集成了计算机断层扫描（CT）、正电子发射计算机断层扫描（PET-CT）、病理组学和基因组学等多模态医学数据。通过采集和整合这些多源数据，数据库不但能提供多样且有代表性的病理、影像学和分子生物学信息，而且能够支撑基于深度学习的人工智能算法，为肺癌的诊断、治疗规划和预后评估提供高质量数据支持。
在确保数据质量和数据库高效运作的同时，我们特别注重保护患者隐私。研发团队构建了完善的数据库质量和安全管理体系，采取了数据脱敏、加密存储、访问控制、网络安全管理等多重措施，确保患者的数据信息安全。
为了确保数据分析的准确性，研发团队通过构建多方安全计算的数据分析及一致性评估系统，在保障不泄漏各方原始数据的前提下，能够进行联合数据分析，确保研究结果的有效性和可靠性。
大数据平台，赋能专病科研
事实上，面向肺癌数字诊疗的多模态人工智能数据库是医院这些年探索信息化建设的进展之一。这些年，医院持续在医疗器械领域加强人工智能技术创新攻关，加速应用数字化智能诊疗技术，推进成果落地，助力医院新质生产力高质量发展。
2019年底，医院与企业合作启动了科研大数据平台建设。全院所有临床科室、医技科室、实验室参与，整合临床资料和多组学数据，建立全息数据库。
建设过程首先从肺癌专病数据库入手，再逐步延伸至肺结核、呼吸与重症等学科。我们希望实现两大目标：一个是从医院层面实现从电子病历系统向科研病历数据转化；另一个是从庞杂电子病历文档库中抽取有研究意义的临床科研病例数据，补充入科研病例数据库。
研发团队凭借医院的专业学科优势，全面收集了临床综合病例对应的临床信息、社会人口与经济学特征信息、多模态医学诊疗数据、治疗关键措施及长期随访预后等丰富的多维度数据。特别是，研究团队把电子病历转化成了医学科研数据。这些工作为人工智能医疗器械与产品的转化提供规范化、标准化及规模化的基础。
2020年3月，科研大数据平台初步建成，累计接入临床应用系统29个，涵盖总患者数超200万，为340个科研项目提供数据支撑。在专病数据库的基础上，研发团队结合多组学数据研发肺癌早筛试剂盒。目前这款试剂盒已用于数万人的肺癌早期筛查，综合准确率超90%。
与此同时，关于数据库安全管理、隐私技术、数据库加密等信息技术，研发团队已经申请到了26项发明专利和34项软件的著作权。研究团队搭建的隐私计算平台还通过公安部等权威机构的检测。
布局未来。深挖数字技术潜力
作为一名胸外科主任医师，陈昶在带教学生过程中有过这样一个探讨：“万一支气管手术后，患者伤口没愈合好，出现了一个洞，引发的胸水灌到肺里引起感染。这时候，我们该怎么办。”
“先放管子引流，然后补洞。”有学生这样回答。
“那什么时候补、怎么补？为达到修补目的，应该创造哪些条件？万一发生并发症怎样应对？怎样缩短患者的病程，让患者在创伤最小的情况下好起来……”在我不断追问中，很多年轻医生陷入思考。
我们希望救治的过程患者能够顺利，要能够保证患者平安出院。一旦发生并发症，再去弥补是很痛苦的事情。因此，医生需要有前瞻性的眼光，尽可能地对风险进行预判，尽量避免问题发生。
研究团队建设数据库正是希望帮助患者早点发现问题、精准解决问题。要从肺癌早诊、治疗方案决策、疗效评估、预后预测等不同的临床节点方面提前进行个性化评估，以提高肺癌患者的总体生存率。
下一步，研究团队将依托已建成的数据库和科研平台，进一步加大力度支持体外诊断、决策支持和治疗计划人工智能医疗器械产品的研发与注册。
数字医疗建设是数字中国建设中不可缺少的一环。信息智能技术影响和改变着医疗服务的运作模式。通过加强数字医疗技术的研发工作，为强化成果落地提供支撑，改善医疗服务综合能力。医院研发团队将继续以临床痛点为导向，整合多学科团队协同攻关，推动医疗服务转型升级，助力实施健康中国战略。
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文章来源：健康报
编辑：宣传处
