CHIMA大講堂第四期回顧：深度挖掘疫情期間醫(yī)療大數(shù)據(jù)價(jià)值

發(fā)布時(shí)間：2020-04-20

對(duì)于新型冠狀病毒，醫(yī)療大數(shù)據(jù)可探尋其發(fā)展規(guī)律并做出科學(xué)分析和判斷，成為抗擊疫情的重要技術(shù)力量。4月17日，以“疫情期間大數(shù)據(jù)發(fā)揮的作用”為主題的第四期CHIMA大講堂如期開(kāi)講，由CHIMA副主任委員、解放軍總醫(yī)院醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心主任薛萬(wàn)國(guó)擔(dān)任主持人。本期大講堂獲得了Rhapsody公司的支持。

本期大講堂邀請(qǐng)武漢大學(xué)中南醫(yī)院信息中心主任肖輝，武漢華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬同濟(jì)醫(yī)院放射科主任夏黎明，中山大學(xué)中山醫(yī)學(xué)院計(jì)算機(jī)中心主任周毅，聯(lián)通大數(shù)據(jù)有限公司數(shù)據(jù)科學(xué)高級(jí)總監(jiān)陳博，WAYZ維智科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO首席運(yùn)營(yíng)官裘靖宇等嘉賓，從不同側(cè)面詳細(xì)解讀了抗疫期間大數(shù)據(jù)在新冠肺炎診斷和臨床研究中發(fā)揮了作用，與聽(tīng)眾進(jìn)行深入交流。

將構(gòu)建深層次醫(yī)療產(chǎn)業(yè)體系

周毅主任介紹了大數(shù)據(jù)在疫情防控中的作用。大數(shù)據(jù)及人工智能的部分應(yīng)用包括以下場(chǎng)景：建立新冠肺炎防控綜合信息平臺(tái)；借助人工智能技術(shù)輔助診斷疫情；醫(yī)療相關(guān)數(shù)據(jù)的智能化處理；建立新冠臨床研究源數(shù)據(jù)管理平臺(tái)；對(duì)疫情傳播和全國(guó)病毒感染情況進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)全國(guó)未來(lái)疫情走勢(shì)的監(jiān)控預(yù)測(cè)；建立全域全要素全時(shí)空流動(dòng)人口數(shù)據(jù)模型，加強(qiáng)疫情監(jiān)控和人流監(jiān)測(cè)；依托大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系以及人工智能技術(shù)，加強(qiáng)疫情期間的輿情監(jiān)控。

大數(shù)據(jù)和人工智能在新冠肺炎疫情中形成了七大數(shù)字醫(yī)療應(yīng)用類型，包括：疫情防控的“第二戰(zhàn)場(chǎng)”--在線醫(yī)療服務(wù)；疾病分析，AI協(xié)助快速分析提升檢測(cè)效率；輔助影像診斷，提升診斷效率，釋放醫(yī)療資源；服務(wù)協(xié)同化，減輕人員負(fù)擔(dān)，降低感染風(fēng)險(xiǎn)；供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)化，提升資源調(diào)配效率；大數(shù)據(jù)與AI算法支撐的藥物研發(fā)；5G遠(yuǎn)程醫(yī)療，推進(jìn)疾病智能診斷。這些應(yīng)用類型將進(jìn)一步促進(jìn)數(shù)字醫(yī)療業(yè)務(wù)深層次產(chǎn)業(yè)體系構(gòu)建，并在一定程度上重構(gòu)醫(yī)藥健康產(chǎn)業(yè)的區(qū)域格局。

動(dòng)態(tài)仿真疫情趨勢(shì)

陳博總監(jiān)從運(yùn)營(yíng)商角度出發(fā)，結(jié)合疫情傳播學(xué)模型，講述了運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)在疫情的洞察、分析和防控中所起到的作用。基于運(yùn)營(yíng)商的信令大數(shù)據(jù)，可對(duì)城市人口職住分布、城市活動(dòng)指數(shù)、城市復(fù)工指數(shù)等城市級(jí)指數(shù)進(jìn)行測(cè)算，能夠從宏觀上反映城市防控措施實(shí)施后對(duì)疫情發(fā)展所產(chǎn)生的影響效果。以此為基礎(chǔ)，將這些實(shí)際測(cè)算得出的城市級(jí)指數(shù)融入經(jīng)典傳染病模型SEIR，結(jié)合各個(gè)城市的實(shí)際情況對(duì)模型中的關(guān)鍵傳播參數(shù)進(jìn)行修正，構(gòu)建了優(yōu)化后的U-SEIR模型，并最終研發(fā)形成了一套城市疫情預(yù)測(cè)仿真系統(tǒng)。

該系統(tǒng)一方面已經(jīng)完成了對(duì)武漢、北京、上海、廣州、深圳等重點(diǎn)城市前期疫情實(shí)際數(shù)據(jù)走勢(shì)的較好擬合；另一方面，系統(tǒng)可對(duì)疫情發(fā)展的多項(xiàng)關(guān)鍵因素（如城市活動(dòng)指數(shù)、復(fù)工指數(shù)、傳染率、恢復(fù)率、病死率、潛伏期、收治周期、收治容量、治愈周期等）進(jìn)行交互式干預(yù)控制，在假定條件下對(duì)疫情的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行動(dòng)態(tài)模擬推演。從而，對(duì)于疫情之下如何逐步恢復(fù)城市生產(chǎn)、生活，該系統(tǒng)能夠?yàn)橄嚓P(guān)部門的政策制定提供輔助推演參考。

在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域應(yīng)用未來(lái)可期

夏黎明主任從臨床研究角度，分析了大數(shù)據(jù)在新冠肺炎診斷中的價(jià)值。通過(guò)借助大數(shù)據(jù)和人工智能對(duì)新冠肺炎影像學(xué)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的定量方法可以評(píng)估不同臨床分型新冠肺炎患者CT上的肺炎病變嚴(yán)重程度。

新冠肺炎早期檢測(cè)、早期診斷、及時(shí)隔離和治療是控制疫情的關(guān)鍵。通過(guò)對(duì)胸部CT和核酸檢測(cè)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)CT可以作為可靠的早期診斷工具，特別是在疫情嚴(yán)重地區(qū)等。由此可見(jiàn)，將陽(yáng)性率較低的RT-PCR作為評(píng)價(jià)的金標(biāo)準(zhǔn)，可能會(huì)高估胸部CT的敏感性而低估其特異性。聯(lián)合兩者并參考全面的臨床數(shù)據(jù)，可優(yōu)化新型冠狀病毒的診斷。

從臨床應(yīng)用來(lái)看，大數(shù)據(jù)、AI在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域應(yīng)用具有廣闊前景，盡管AI現(xiàn)在離臨床要求甚遠(yuǎn)，但在臨床、科研中應(yīng)充分應(yīng)用大數(shù)據(jù)和AI。

對(duì)疫情防控進(jìn)行科學(xué)監(jiān)測(cè)和預(yù)警

身處疫情風(fēng)暴眼的肖輝主任從信息人的角度，詳細(xì)介紹了大數(shù)據(jù)在疫情防控中的感知、思考和應(yīng)用。在疫情期間，大數(shù)據(jù)的來(lái)源主要有手機(jī)、運(yùn)營(yíng)商等，其價(jià)值體現(xiàn)在信息監(jiān)測(cè)和信息服務(wù)方面，幫助指揮部了解疫情擴(kuò)散的狀態(tài)和各地區(qū)疫情的嚴(yán)重程度，協(xié)助其更加合理地部署和協(xié)調(diào)醫(yī)療資源，同時(shí)提醒公眾科學(xué)地預(yù)防感染。

通過(guò)大數(shù)據(jù)和人工智能對(duì)疫情進(jìn)行預(yù)測(cè)和預(yù)警，為政府和公眾預(yù)留用于病原研究、藥物研發(fā)、人員調(diào)度和物資準(zhǔn)備的時(shí)間。以傳統(tǒng)手工方式采集數(shù)據(jù)不僅效率低，而且可能出現(xiàn)漏報(bào)、錯(cuò)報(bào)或瞞報(bào)的情況，因此要快速進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，需加快推進(jìn)信息系統(tǒng)的互聯(lián)互通，加強(qiáng)各單位的信息共享。疫情之下，全民健康信息平臺(tái)的建設(shè)要求更加緊迫：打通區(qū)域全民健康數(shù)據(jù)資源通道，提升業(yè)務(wù)協(xié)同能力；貫通衛(wèi)生健康業(yè)務(wù)流程；聯(lián)通各級(jí)各類衛(wèi)生健康服務(wù)機(jī)構(gòu)。這一系列措施有助于推進(jìn)互聯(lián)互通的落實(shí)。

在醫(yī)院數(shù)據(jù)的挖掘和利用方面，醫(yī)院需建立科研大數(shù)據(jù)平臺(tái)以支撐不同主題的研究。其中，數(shù)據(jù)湖、CDR、ODR是院內(nèi)數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)采集整合時(shí)，應(yīng)兼容所有系統(tǒng)和數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集、主索引、脫敏、模型轉(zhuǎn)換、質(zhì)控和清洗流程。

疾控智能分析平臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)控疫情

裘靖宇博士介紹了疾控智能分析平臺(tái)在抗疫中發(fā)揮的作用。該平臺(tái)利用空間大數(shù)據(jù)和AI位置智能技術(shù)回溯歷史軌跡，尋找緊密接觸人群，預(yù)測(cè)高危傳播區(qū)域，以及協(xié)助進(jìn)行病毒傳播動(dòng)力模型分析。它同步全面覆蓋全國(guó)29個(gè)省份超過(guò)200個(gè)城市7700+個(gè)場(chǎng)所地點(diǎn)，為疾病防控提供決策支持。

疾控智能分析平臺(tái)利用不同維度的海量數(shù)據(jù)信息，如地圖數(shù)據(jù)、航空數(shù)據(jù)、移動(dòng)通信數(shù)據(jù)、交通等，進(jìn)行綜合建模和分析，做出針對(duì)疫情的合理決策判斷。它采用SEIR模型，用微觀數(shù)據(jù)在網(wǎng)格和小區(qū)層面做計(jì)算，充分考慮人群特征和地域特征，以及人群擴(kuò)散特性，疾病的發(fā)生及傳播、發(fā)展規(guī)律作出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判。它從全國(guó)、省、市、區(qū)以及街道小區(qū)等不同層級(jí)進(jìn)行疫情熱力圖展示，在全國(guó)范圍內(nèi)查看流動(dòng)和擴(kuò)散情況，同時(shí)可動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)靈活配置，并通過(guò)多種維度的圖表分析重點(diǎn)人群在各省、市、區(qū)的流動(dòng)熱力情況，做到實(shí)時(shí)監(jiān)控疫情。

在最后的討論環(huán)節(jié)，主持人薛萬(wàn)國(guó)主任、五位嘉賓和聽(tīng)眾一起，就當(dāng)前大數(shù)據(jù)和人工智能在疫情防控中應(yīng)用細(xì)節(jié)進(jìn)行了探討，進(jìn)一步彰顯了疫情防控和患者診治對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)需求的迫切性。

第五期預(yù)告：針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢(shì)，目前有各種聲音。互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的發(fā)展存在哪些挑戰(zhàn)？其未來(lái)會(huì)呈現(xiàn)什么樣的形態(tài)？4月24日舉行的CHIMA大講堂第五期的主題為“互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的現(xiàn)在和未來(lái)”，將對(duì)此進(jìn)行詳細(xì)討論，敬請(qǐng)收看。