人工智能助力慢病用药:阜外医院联合诺道医学 中标北京市科委“AI+健康协同创新培育”项目
发布日期: 2020/04/10 浏览次数:
图1 “高血压人工智能辅助用药指导系统研究”课题任务书
高血压是最常见的慢性病之一,它是以动脉血压升高为特征,伴有心脑血管、肾脏等器官出现生理异常或病变的全身性疾病。高血压是全球疾病负担中最重要的危险因素,导致70%的脑卒中、50%的心肌梗死、50%的心力衰竭、50%的房颤,所致死亡占所有心血管病死亡的64%、全部死亡的25%。根据国家疾控中心2017年底公布的数据,我国有3亿高血压患者。2018年全国卫生总费用5.9万亿元,其中慢病费用占70%,高血压及其并发症防治费用占20% 约1.2万亿元。
高血压患者一旦确诊,需终生服用降压药物。我国高血压诊疗70-80% 集中于基层医疗卫生机构,随着分级诊疗制度的逐步完善,这一比率可能会继续升高。原发性高血压诊断是相对明确的,而高血压用药比较复杂,常用药物有五大类一百余种,需根据病人的高血压危重程度、个体差异和合并症、共患疾病等情况给予药物治疗。基层医生作为分级诊疗的“守门人”,面临着高血压诊治服务能力不足等问题,在面对情况较为复杂的患者时,难以给出适合的用药方案。基层医生还担负着高血压患者随访管理的任务,其核心也是根据患者病情变化及时进行用药调整,同样面临着服务能力不足、辅助工具缺乏等问题。
目前,一些国内外临床决策系统(如UpToDate等)和合理用药软件可作为医务人员用药参考工具,能够实现用药信息的检索与查询服务,但这些系统并不能在临床真实场景下给出合理用药建议,也不能提供交互式用药指导应答服务。目前基层急需智能化水平较高的高血压用药指导系统,作为基层医生的辅助决策工具,提升用药和随访管理能力,促进高血压慢病防治水平的提高。
人工智能技术的发展为解决上述现实难点和痛点带来了新的契机。本项目所研发的高血压人工智能辅助用药指导系统,基于多模态学习算法及可解释学习模型构建技术,把高血压相关知识与真实世界数据融合创新,构建高血压用药知识图谱(“高血压药学大脑”)。知识图谱的本质是一种大规模语义网络,包括特定知识领域内各种各样的实体、概念及其之间的各类语义关联。当下,在更多实际场景下,知识图谱是一种技术体系,是大数据时代知识工程的一系列代表性技术进展的总和。搭载“高血压药学大脑”的用药指导系统,主要面向医师、药师,给出个体化精准用药建议,特别解决多重用药等复杂情况,同时可解答临床药物使用的各种疑问、预测药物疗效/不良反应等。
高血压人工智能辅助用药指导系统将通过“云平台”架构首先部署在国家心血管病中心高血压专病医联体医院内,基层医生根据本系统的智能问答提示,与患者进行交互问答,并将相关信息录入系统,完成病史、用药史等信息收集,进行病情变化评估,识别\预警药物不良反应,最终给出用药及随访管理方案。未来,本系统在医生或药师的协同管理下,以智能机器人的形式进入家庭,搭载“高血压药学大脑”,集成家用可穿戴血压计、心电图仪等设备信息,实现与患者的语音交互,为患者提供居家用药、随访管理和药学监护服务。
图2 高血压人工智能辅助用药指导系统未来展望
本研究的意义在于:第一,引领医疗人工智能发展趋势,助力北京科创中心建设;第二,提升基层医生服务能力,助力分级诊疗;第三,形成高血压等慢病的基于真实世界数据的大型研究队列,孵化更多创新诊疗技术的产生,助力产业发展;第四,提升高血压等慢病防治水平,降低高血压重大并发症发生率,降低医保费用,提高人民健康福祉,助力健康中国。 高血压患者一旦确诊,需终生服用降压药物。我国高血压诊疗70-80% 集中于基层医疗卫生机构,随着分级诊疗制度的逐步完善,这一比率可能会继续升高。原发性高血压诊断是相对明确的,而高血压用药比较复杂,常用药物有五大类一百余种,需根据病人的高血压危重程度、个体差异和合并症、共患疾病等情况给予药物治疗。基层医生作为分级诊疗的“守门人”,面临着高血压诊治服务能力不足等问题,在面对情况较为复杂的患者时,难以给出适合的用药方案。基层医生还担负着高血压患者随访管理的任务,其核心也是根据患者病情变化及时进行用药调整,同样面临着服务能力不足、辅助工具缺乏等问题。
目前,一些国内外临床决策系统(如UpToDate等)和合理用药软件可作为医务人员用药参考工具,能够实现用药信息的检索与查询服务,但这些系统并不能在临床真实场景下给出合理用药建议,也不能提供交互式用药指导应答服务。目前基层急需智能化水平较高的高血压用药指导系统,作为基层医生的辅助决策工具,提升用药和随访管理能力,促进高血压慢病防治水平的提高。
人工智能技术的发展为解决上述现实难点和痛点带来了新的契机。本项目所研发的高血压人工智能辅助用药指导系统,基于多模态学习算法及可解释学习模型构建技术,把高血压相关知识与真实世界数据融合创新,构建高血压用药知识图谱(“高血压药学大脑”)。知识图谱的本质是一种大规模语义网络,包括特定知识领域内各种各样的实体、概念及其之间的各类语义关联。当下,在更多实际场景下,知识图谱是一种技术体系,是大数据时代知识工程的一系列代表性技术进展的总和。搭载“高血压药学大脑”的用药指导系统,主要面向医师、药师,给出个体化精准用药建议,特别解决多重用药等复杂情况,同时可解答临床药物使用的各种疑问、预测药物疗效/不良反应等。
高血压人工智能辅助用药指导系统将通过“云平台”架构首先部署在国家心血管病中心高血压专病医联体医院内,基层医生根据本系统的智能问答提示,与患者进行交互问答,并将相关信息录入系统,完成病史、用药史等信息收集,进行病情变化评估,识别\预警药物不良反应,最终给出用药及随访管理方案。未来,本系统在医生或药师的协同管理下,以智能机器人的形式进入家庭,搭载“高血压药学大脑”,集成家用可穿戴血压计、心电图仪等设备信息,实现与患者的语音交互,为患者提供居家用药、随访管理和药学监护服务。
图2 高血压人工智能辅助用药指导系统未来展望