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　　大数据与智慧医疗我国医疗健康事业的快速发展对医疗新技术的变革与应用提出了迫切需求而人工智能理论和技术与医疗健康卫生大数据信息化系统的发展相融合为全维度数据疾病诊断智能医疗决策等战略性新兴领域带来了巨大的发展机遇.近年来医疗领域的数字化进程不断向纵深方向推进并逐渐向智慧医疗阶段迈进.智慧医疗以人工智能技术为工具提供基于大数据的系统化精准化医疗服务.当前人工智能在医疗健康领域的应用已经非常广泛从应用场景来看主要分成虚拟助理医学影像、药物挖掘生物技术健康管理可穿戴设备风险管理等多个领域.人工智能在医疗领域的应用带来了诊疗模式数据处理方式前瞻性健康管理等诸多方面的变革在智能化临床诊疗可视化数据价值提升智能化健康管理精准医学等领域发挥重要价值推动现代医疗向智慧精准高效发展.国家自然科学基金委员会以下简称自然科学基金委第期双清论坛于年５月~日在上海召开以全维度数据与智能诊疗的前沿与挑战为主题充分而深入地研讨了我国全维度

　　数据与智能诊疗发展的前沿和挑战总结了生物计算临床等多学科交叉取得的主要进展和成就凝练了围绕智能精准医疗的生物和数学基础研究智能诊疗共性关键技术研究以及重大疾病诊治辅助智能决策研究的关键科学问题探讨了前沿研究方向和科学基金资助战略短期内希望在全维度数据智能精准诊疗等方面取得突破性成果进而通过８年时间实现基于大数据的慢性病发病机理和干预策略研究推动基础到应用的原创性研究突破.１全维度数据与智能诊疗多学科交叉前沿进展和发展趋势全维度数据及大规模人群队列建设世纪中叶以来对慢性病发病机制研究不断深入尤其是肿瘤心血管疾病等的发病机制复杂,不单纯由某一先天遗传特征或后天环境暴露引起而是由基因环境行为等多因素联合作用导致.目前公认的大型队列研究样本量多在５万至万之间其中以万以上居多.这些人群队列通过整合基因组学表观组学蛋白组学代谢组学等多个水平上的生物标志物结合传统流行病学宏观研究的暴露组学并依托大数据科学分子影像等新技术可以更好地理解疾病发生发展的生物学机制,服务于疾病精准的预防诊断和治疗.根据大型队列的来源可分为两类一类是在已有较小规模相对大型队列而言的研究基础上采取合并协作追加样本量等方式建立的队列如欧洲营养与肿瘤前瞻性调查neod另美国的m和中国的aC于年启动旨在研究欧洲普通人群中膳食模式生活方式遗传特征与肿瘤等慢性病的关系是经典的多中心分散式大型队列.欧洲国共个研究中心共同参与总样本量达万人.C由国际肿瘤研究协会ly负责协调总部设在法国里昂.队列随访通过死因登记主动随访和死亡记录进行信息收集每４年重复获得调查对象生活方式和疾病的变化.分散式大型队列的运行模式通常由大型医疗中心组建多地委员会每个中心募集和随访本医疗中心覆盖的调查对象.该模式的优势在于可测量较细致的表型且可以由课题组长通过不同途径改善技术和方法并评价发现的重现性.缺点是需要很昂贵的半永久性研究中心去维持且标准化问题往往受到质疑.Kk由英国政府发起于年启动.研究目的是寻找遗传因素环境因素生活习惯与重

　　大疾病的关联改善各种严重和危及生命的疾病的预防诊断和治疗包括癌症心脏病中风糖尿病、关节炎骨质疏松症眼科疾病抑郁症和各种形式的痴呆症年项目共采集了万名岁志愿者的血液唾液尿液生活方式包括营养生活方式和药物使用等和血缘数据并将跟踪记录志愿者之后数十年的医疗健康档案信息,获得全基因组遗传数据临床测量以及健康记录.Kk实现了样本库保管全自动化机器人智能化和精准化流程数据向全球范围免费共享.年Kk宣布建立全球最大内脏器官扫描图像数据库项目使用核磁共振成像c以及其他心脏大脑脂肪骨骼和血管成像技术获取相关信息年月e杂志集中报道了Kk的遗传数据包括个个体的全基因组数据和磁共振成像脑部扫描数据发现了与铁元素运输和储存阿尔茨海默症帕金森病等神经退行性疾病,突触可塑性和神经纤维修复以及抑郁症多发性硬化或中风等有关的遗传相关性和一些重要的相关基因.Kk的设计和运行优势在于设计完善自年前后至年全面启动基线调查,研究团队耗时数年进行了周密的规划和设计从样本量计算到实验室检测各环节均有详尽分析且在正式开始前进行了两次预实验该队列建立于英国国民卫生服务系统基础之上.该系统基本覆盖全体英国国民有从出生到死亡的详细健康信息且每个个体有唯一编码该系统极大提高了k的可操作性Kk采用集中模式以提高工作效率节约成本分中心通过专门的信息传送网络和样本运送通道每天将采集到的信息和样本发回协调中心由后者统一保管.美国fshm由美国国立卫生研究院f于年提出项目整体计划运行十年预算高达亿美元预计建立万人的研究队列包括不同种族年龄和性别的病人和健康人群项目采集参与者的电子健康记录行为和生活环境通过可穿戴设备获取健康报告和信息.每个参与者将被采集份血液和尿液共计万个生物样本.所有参与者将进行全基因组测序.该项目在以下方面做了重点规划为了保证生物样本免受自然灾害的影响所有的生物样本存放于c在明尼苏达州的生物库中其中的样本存放在佛罗里达州备份生物库;项目创建了专门的数据研究和支持中心收集、整理并将参与者的所有信息存储到安全的云环境中收集到的数据仅用于研究目的通过设置不同的访问级别以保障数据安全.每位参与者都可以访问自己的健康信息总体人口统计数据以及风险较低的一般信息向公众开放更敏感的数据将受到严格的控制和保护其中一些会提供给合作研究机构的科学家使用.通过端到端的加密手段和保密证书相结合的方式保证任何数据不能下载到研究者的系统中项目构建了大量生物医学领域分析工具帮助研究人员梳理各类数据寻找可能产生新发现的任何关联信息.中国慢性病前瞻性研究ae于年启动目标为调查主要慢性病及相关危险因素状况通过长期随访探讨环境个体生活方式体格和生化指标遗传等众多因素对复杂慢性病或症状的发生发展的影响覆盖中国的农村和城市各５个地区年完成募集和基线调查共采集岁的调查对象２万人.于年和年对约的队列成员各完成一次重复调查以研究结局影响因素的长期变化趋势样本库集中存储了基线调查和两次重复调查的全部样本达到万份并实现了样本存储管理的全程电子化和所有样本全方位监管.B具有以下特点利用各地常规疾病死亡和发病报告体系结合社区工作人员主动随访研究结果)与医保数据库链接系统获取住院事件补充常规发病死亡监测极大地提高了疾病监测能力项目覆盖我国东北西北华东华南和西南具有不同经济发展水平社会文化背景以及暴露谱和疾病谱的城乡地区为我国转型期社会人群健康状况的发展和变化疾病谱的改变及影响因素研究提供了宝贵的人群现场将成为我国人群复杂疾病机制及防治研究不可或缺的重要基础性资源和本土高质量的病因学证据.国际上也在探索建立一些特定领域的队列如脑磁共振成像相关大型队列除前面介绍的约１万条脑磁共振影像数据之外当前的大型脑磁共振影像队列还有美国的t

　　ne已完成约人中国的N约人欧洲的Nlty人已完成２次脑核磁影像跟踪美国的ns人,具有T以及T的数据等.此外国际多中心的全球合作研究计划A整体拥有大约５万人的脑磁共振影像数据.由复旦大学类脑智能科学与技术研究院承担的张江国际脑库队列计划将采集包括脑疾病队列脑卒中神经退行性疾病精神分裂症儿童孤独症抑郁症以及正常人群体队列共人相关采集工作已经在稳步推进之中.大规模人群队列规范化建设及其共享机制在我国尚处于初级阶段年７月国际医学期刊编辑委员会fl同时在M、J等国际顶级医学期刊上刊登了临床试验数据共享声明期望共享去标识的研究数据成为常态.许多研究资助机构或合作团体也已经就促进医学研究数据的共享原则和目标达成共识.这将促进数据共享的发展也会推动高影响力高成本—效益回报型研究的进展.我国开展队列数据共享工作目前仍面临一些困难和挑战.首先数据公开的程度不足现有的队列缺乏足够的信息曝光度队列研究项目之间的知晓度相对较低其次在实现不同来源共享数据分析之前需要解决队列数据协调的问题提高数据的标准化程度.第三因涉及到研究者和研究团队的学术贡献和权益需要提前解决好数据所有权归属和研究利益共享机制的问题包括研究成果发表时的署名顺序和规则制定等另外还需要考虑数据管理方式医学伦理等问题.以组学为核心的生物标志物挖掘研究组学概念出现于世纪初期随着生物技术的不断更新与蓬勃发展如今已演化成为系统化组学研究领域包括基因组学转录组学翻译组学蛋白组学代谢组学脑连接组学n)和影像组学等.近年来多组学技术快速发展并广泛应用于生物标志物的筛选蛋白质代谢物神经影像临床数据多方面监测多因素水平的变化根据患者存在差异的生物标志物检查结果为理解患病机制及临床个体化用药治疗等提供参考依据多组学帮助我们围绕中心法则全面地实时地了解疾病发生发展实现从因和果两个方向探究生物学问题不同层次间相互验证深入研究疾病的致病机制挖掘重要的生物标志物.多组学研究在精神类疾病领域已经取得一些进展.冯建峰团队基于逾１万人的脑影像组学和基因组学大数据发现相比正常人群精神分裂症高风险人群中锌转运体８基因突变对壳核灰质体积的强相关显著降低提示精神分裂症发病机制可能与神经发育过程中的离子转运和免疫反应有关.加州理工学院在关于孤独症的最新研究中,基于微生物组学及代谢组学分析结果证实了患者来源的肠道菌群移植会导致小鼠出现孤独症核心行为学表型以及大脑中孤独症相关基因的可剪接异常.在神经类疾病研究领域e等人通过对脑卒中患者发病小时内的血浆样本进行代谢组学分析发现结合模式识别法可有效提取生物标志物预测卒中复发s等人基于肿瘤患者的高维影像组学数据通过机器学习方法提取出可准确预测独立样本肺及头颈部肿瘤特征的影像学标志物可用于辅助临床肿瘤的精准诊断.此外,n等人基于细胞系的癌症基因组特征和化学组学特性开发了一种机器学习模型来预测肿瘤细胞对药物治疗的反应通过建立一个前馈感知神经网络模型和随机森林回归模型显著提升了预测准确率.以药物化学分子结构分子靶标基因表达为特征o等人使用高斯核多分类M可准确预测药物和疾病类别之间的关系有助于为个体化用药提供参考.然而目前多组学研究技术还有许多困难要克服.首先数据的分析方法处于发展阶段还未形成成熟的体系亟待开发出通用的数据整合和分析方法以充分利用已产生的多组学数据获得更多的信息.其次筛选出的潜在生物标志物的可信度有待提高亟需建立基于组学技术筛选生物标志物与经典标志物相结合的全维度生物信息库再次全维度数据具有数量多噪声高异构程度高的特点需要建立相应的专业化计算分析体系.面向疾病早期预警和精准诊疗的人工智能大数据分析随着深度学习和大数据技术的不断革新智能

　　诊疗在人工智能理论的支撑已成为人工智能和大数据技术的集大成者主要体现在以下技术计算机视觉技术可实现图像的分类分割和识别任务,因此可以实现医学影像数据的自动化快速化处理,完成病变部位的自动标识和病变类型的分类等;自然语言处理技术可在问诊环节的患者描述中提取临床需要的信息和指标或与计算机视觉技术相结合将纸质材料扫描结果转换为文字并获取关键数据从而实现电子档案的快速建立和完善;知识图谱技术可在临床数据收集过程中指出需要完善的信息和检查根据知识库数据获取相关文献指定可行的治疗方案机器人技术机器人技术与自然语言处理计算机视觉等技术相结合,必会带来大量的智能诊疗终端例如导诊机器人手术机器人以及穿戴监测设备等.基于人工智能大数据分析的精准诊疗将可以显著降低临床治疗费用.疾病早期预警和精准诊疗是医疗人工智能研究的重要目的特别是针对罕见疾病和慢性疾病.智能诊疗还将推动建立新的诊疗标准.针对慢性疾病如糖尿病已有研究通过人工智能中的聚类方法中国人群例和美国人群例采用年龄血糖水平胰岛素敏感性指数及胰岛细胞功能指数等５个维度将两类人群分别分成了４个亚型.在神经疾病方面人工智能算法也发挥着重要作用基于行为影像的大数据分析将有可能为神经退行性疾病脑卒中等疾病的诊断与康复提供量化个体化策略通过量化评估结果对病情进行更合理有效的解读为临床治疗策略的调整控制和病人的居家管理提供有价值的参考.在精神类疾病研究领域冯建峰团队提出了一种整体分析大脑各个脑区之间功能性连接的方法成功发现抑郁症患者难以控制负面情绪可能与憎恨网络的消失有关并精准定位了抑郁症影响异常功能脑区.目前该项成果正在上海市精神卫生中心开展大样本临床试验此外医疗人工智能的发展也为肿瘤的早期预警与精准诊疗带来前所未有的契机例如通过在图像中对肿瘤进行自动化智能分割医生可以精确定位肿瘤的位置快速客观地测量肿瘤体积有助于实现个体化治疗计划和康复策略.智能诊疗临床转化应用智能诊疗的临床转化应用场景和应用实践以围绕患者管理医学影像临床决策辅助系统疾病预测等方面进行场景分析和设计全面提升医院临床诊疗能级.在国际上年初美国斯坦福大学的研究人员在e杂志上发表了一篇论文,利用人工智能技术对张临床皮肤病变图片的深度学习在角化细胞癌恶性黑色素瘤的疾病诊断上已与名认证皮肤病科学家不相伯仲.年另一项研究发表在A杂志上报道利用影像识别技术对糖尿病视网膜病变青光眼、老年性黄斑退化等眼科疾病的诊断I诊断准确率可达以上可媲美５年以上临床经验并经过专业培训的眼科医生年ee报道一项美国梅奥中心的研究利用I辅助Ｇ检查帮助医生准确地筛查出无症状心功能不全患者.研究利用９万人数据库对I进行训练内部验证及外部测试筛查准确率可达.目前国外有很多基于人工智能的临床决策支持系统逐步走向实用化而国内尚处于探索阶段.天坛医院正在开发的临床决策支持d天医智系统将有针对性地应用于多种脑疾病患者管理、医疗决策以及教学和科研为临床医生提供丰富的资源和工具一定程度上缓解医生的工作压力.年复旦大学类脑智能科学与技术研究院研发了E全自动影像处理软件可实现对脑中风的智能诊断在达到国际权威脑中风诊断软件D性能的同时具备自主的知识产权.另外,年g杂志最新发表了一项来自上海新华医院团队的研究利用人工智能辅助肺结节诊断准确率可达以上.目前国内越来越多的人工智能辅助诊疗产品已在临床转化方面开始探索协助医生更好地提高医疗质量具有极大的发展前景.需要注意的是缺乏以病人为核心的算法越来越成为当前人工智能进入医学领域的主要限制因素.一个有缺陷的算法可能对病人造成重大伤害导致医疗事故.另一个很重要的问题是目前正在广泛使用的人工智能医疗工具其核心算法大多来自在此领域有发展优势的国家其数据集中群体标本比较单一许多算法中都存在固有的偏见不一定适用于我国人群因此开发适用我国人群的算法建立一个真正具有中国人群代表性的人口截面,还需要做大量工作.目前我国智能诊疗的临床转化应用面临着五大问题数据数量少标注质量参差不齐需要

　　花大量精力进行修正和补充全国医院影像科仪器设备厂家规格不统一成像质量差异大为影像的智能判读带来困难人工智能相关人员对医学知识的认识不够深入需要和相关医师进行大量的沟通需要长期的深入合作人工智能领域算法颇多需要多年的相关经验才能更加深入的理解不同算法在不同任务中的优势也需要耗费大量的时间和精力来改进人工智能某些环节的可解释性较差.２全维度数据和智能诊疗的机遇和挑战人工智能在医疗领域的应用发展方向集中在医学影像处理辅助诊断健康管理药物研发和疾病预测等方面.目前我国在卫生信息与医疗健康大数据系统建设方面取得了显著成效制定了国家健康医疗大数据标准多地积极推进国家健康医疗大数据中心建设.科技部及地方政府积极推动多种疾病队列研究在上海市重大科技专项支持下全维度脑数据库建设工作及国际人类表型组计划已经启动.这些工作推动了以基因表型影像等全维度数据为基础的精准医疗领域进步在疾病诊疗疾病管理以及疾病机制研究等方面呈现出蓬勃发展的趋势但同时也在非完备性大数据分析模糊标定数据集建模辅助诊疗决策标准化队列建设等方面对医疗大数据人工智能理论方法及技术提出了新的挑战.加强发展全维度数据分析的理论与技术将智能诊疗技术融入医疗改革将为我国解决医疗资源紧张提升医疗卫生服务能力带来新契机智能诊疗将能从如下四个方面助力我国医疗卫生事业在普惠精准诊疗方向的发展.第一能够缓解医疗人力资源紧张智能诊疗除了可以给临床医生提供决策支持外还可能减少后勤行政工作的劳动力如计费手术室和诊所预约的调度以及人员配备.就每位患者而言如果个人的生物学解剖学生理学环境社会经济和行为数据实现全维度采集理论上每个人可以受益于此即从他们的相关数据中得到针对各种医疗情况的最佳预防方法治疗方法和结果.第二能够推动慢性病预防慢性病存在筛查准确度低针对性干预难度大健康管理工具缺失等医疗难题.目前成人糖尿病的知晓率仅.上海瑞金医院推出一款基于人工智能实现的糖尿病及并发症管理产品在公众号中输入个人的相关信息包括性别体重空腹血糖等可以预测出个人近３年患糖尿病的风险系数当指标超过一定比例还会建议个人尽快去医院就诊为糖尿病的预防提供极大助力.第三提高疾病筛查效率早诊早治是提高癌症治愈率的关键年月中山大学肿瘤防治中心牵头开展上消化道肿瘤人工智能诊疗决策系统的研发及推广应用项目根据该系统试用初期数据分析临床试用中的恶性肿瘤识别准确率已达到以上.人工智能在胃癌肺癌乳腺癌肝癌等早诊早治方面均有广泛应用前景.第四助力公共卫生科学决策.业内专家认为,人工智能通过海量的数据模拟出医疗流程医疗诊断医疗建议和治疗方案将使公共卫生政策的制定更为科学.从理论层面来看智能医疗领域目前研究仍然是以机器学习深度学习为基础主要的理论探讨将集中在神经网络数据科学自然语言处理以及物联网等方面未来需要解决全维度大数据与人工智能算法相融合的挑战.从疾病层面来看智能诊疗目前重点关注肿瘤,如前列腺癌乳腺癌同时糖尿病早诊和智能干预也受到广泛关注.精神疾病脑损伤退行性疾病涉及人群广社会负担呈指数增长将是未来智能医疗的研究重点.从实践层面来看智能诊疗领域将开展更多的临床试验同时如何制定符合远程医疗电子医疗特点的医疗卫生政策也是一个重要的研究领域.３未来全维度数据与智能诊疗多学科交叉发展目标及资助重点建议基于我国现有及正在构建的优质队列数据依托国内数学生物医学信息等优势力量组成联合攻关团队通过５年时间在以下几个方面取得突破性成果:一是发展适用于不同尺度数据的非线性关联算法利用数据时空特征挖掘与疾病复发风险相关的多组学生物标志物研究其生物机制寻找治疗干预新靶点;二是利用新的生物标志物发展疾病尤其是我国现阶段重大慢性疾病的动态演变预测模型发展智能诊疗以期实现疾病风险性精准分级与病人分

　　类管理;三是建立药物基因组学实现从单一蛋白质靶点到多靶点治疗通过分析多靶点有向网络明确药物治疗机理实现多靶点联合个体化治疗的精准智能医疗;四是应用智能算法量化社会经济家庭环境等多因素对治疗预后的影响建立符合医疗伦理的定量化评估体系为制定适合我国国情的智能诊疗卫生政策提供理论和实践支撑.通过８年时间联合多家优势单位建立联合研究基地构建有疾病针对性的人群队列围绕实现基于大数据的慢性病发病机理和干预策略研究推动基础到应用的原创性研究突破:一是基于组学大数据的新的分子分型研究;二是高危人群的防控新策略研究;三是疾病的发病机理及新型药物靶点研究.４结 语在重大民生需求和国际前沿竞争环境下我国亟需整合已有的队列优势研究基础面向重大临床需求基于高质量高数量多组学临床数据融合不同尺度不同模态数据发展面向因果决策非线性关联的人工智能算法为疾病发生与复发风险分级药物干预机制研究和个体化治疗提供新的解决方案.在信息技术和互联网的助推下人工智能在医疗领域的大幕正徐徐拉开.随着人工智能技术的不断进步其所适用的医疗应用场景将会越来越多将为各种疾病的预防诊断和治疗做出更大的贡献虽然仍有问题需要解决但是人工智能在医疗领域的应用带来了诊疗模式数据处理方式前瞻性健康管理等诸多方面的变革.人工智能让医疗产业链全面升级并让医疗行业走向更高效率与更高层次我国医疗智能化时代即将开启将在国际上引领智能诊疗的发展.

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