北医三院-诺道医学人工智能循证文献筛选系统获第五届中国药学服务创新大赛总冠军
发布日期: 2020/09/16 浏览次数：
图1. 北京大学第三医院药剂科宋再伟药师介绍人工智能循证文献筛选系统EBM AI-Reviewer
图2. 北医三院-诺道医学人工智能循证文献筛选系统EBM AI-Reviewer获得决赛总分第一名
EBM AI-Reviewer是由北京大学第三医院赵荣生教授团队与北京诺道认知医学科技有限公司历时近两年，共同研发的一款应用于循证医学研究的人工智能文献筛选与管理系统。
研究者在开展循证医学研究时，需要阅读大量医学文献，首先要从成千上万文献中筛选出大概几十篇有价值的文献，再做进一步数据整合分析。南京大学人工智能学院周志华院长在2016中国计算机大会上指出：“一个关于婴儿和儿童参加的疾病研究里，美国Tufts医学中心拿到33000篇待筛文献，即使保持每30秒过滤一篇的效率，这个工作还是要做250个小时。可想而知，就算一个医生30秒看一篇文章，一天八小时不吃饭、不喝水、不休息，也需要一个多月才能完成，而且糟糕的是每一项新的研究都要重复这个麻烦的过程。随着医学的发展，发表论文的数量也会越来越多”，高负荷的人工阅读文献筛选工作正是开展循证医学研究的限速步骤。
人工智能的出现为解决这一问题带来了契机。EBM AI-Reviewer系统通过模拟研究者根据PICOS筛选文献的思维逻辑，对文献内的句法结构和语义关系进行分析，实现类脑的文献自动筛选/分类功能。目前，经过100余个循证研究项目、30余万篇文献的训练与验证，该AI系统可确保所需目标文献无遗漏，并可实现自我学习完善、课题管理、待筛文献导入、PICOs输入联想、AI文献筛选等一系列功能,节省研究者工作量平均可达85%，可极大地提高循证医学研究的效率。之前该系统开专家咨询会时，曾组织国内十余名权威循证医学专家，如四川大学华西医院李幼平教授（中国循证医学中心、中国Cochrane中心、WHO 国际临床试验注册平台中国临床试验注册中心、循证医学教育部网上合作研究中心创建主任），四川大学华西第二医院张伶俐教授（四川大学华西第二医院副院长、中国药学会循证药学专业委员会主任委员）等，对系统进行点评，专家们认为该系统立足于解决循证医学研究最耗费时间的文献筛选工作，其创新性和技术水平在国内外都是很前沿、很先进的。
双方介绍
北京大学第三医院药剂科：作为国内临床药学的领军机构之一，北京大学第三医院药剂科首批进入卫生部临床重点专科建设项目，首批获得中国医院药学奖优秀团队奖，连续四年位列中国最佳医院声誉排行榜临床药学专科第一名，在临床药物治疗评价与循证药学领域均取得了突出的成绩，积极推进通过循证、卫生技术评估等方法科学遴选安全、有效的临床治疗药物。目前，北京大学第三医院药剂科已牵头和参与制订政府和行业临床用药指南十余部。其中，翟所迪教授主持制定的《中国万古霉素治疗药物监测指南》和《中国伏立康唑个体化用药指南》是中国大陆被美国国立临床实践指南文库（NGC）正式收录的第一和第二部指南，赵荣生教授主持制定的《大剂量甲氨蝶呤临床用药指南》则是中国首部抗肿瘤药物循证指南。
诺道医学： 北京诺道认知医学科技有限公司是医疗人工智能新锐企业，国家高新技术企业，中国医师协会智慧医疗专委会委员单位、中国卫生信息与健康医疗大数据学会老年医学大数据专委会常委单位。诺道医学以“集数据之力，助人类健康”为使命，聚焦用药场景，依托先进的人工智能和信息化技术，联合领军医疗和科研机构，建立联合实验室网络，构建融合知识驱动和数据驱动的合理用药知识图谱（药学大脑） ，以新技术催生新模式，线上线下联动，形成不同用药场景下的解决方案。诺道医学有很强的科研实力，与合作医院中标多项课题，包括十三五国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目、上海市卫计委智慧医疗重大专项、上海市科委科技支撑项目、北京市科委“AI+健康协同创新培育”项目等。
研究者在开展循证医学研究时，需要阅读大量医学文献，首先要从成千上万文献中筛选出大概几十篇有价值的文献，再做进一步数据整合分析。南京大学人工智能学院周志华院长在2016中国计算机大会上指出：“一个关于婴儿和儿童参加的疾病研究里，美国Tufts医学中心拿到33000篇待筛文献，即使保持每30秒过滤一篇的效率，这个工作还是要做250个小时。可想而知，就算一个医生30秒看一篇文章，一天八小时不吃饭、不喝水、不休息，也需要一个多月才能完成，而且糟糕的是每一项新的研究都要重复这个麻烦的过程。随着医学的发展，发表论文的数量也会越来越多”，高负荷的人工阅读文献筛选工作正是开展循证医学研究的限速步骤。
人工智能的出现为解决这一问题带来了契机。EBM AI-Reviewer系统通过模拟研究者根据PICOS筛选文献的思维逻辑，对文献内的句法结构和语义关系进行分析，实现类脑的文献自动筛选/分类功能。目前，经过100余个循证研究项目、30余万篇文献的训练与验证，该AI系统可确保所需目标文献无遗漏，并可实现自我学习完善、课题管理、待筛文献导入、PICOs输入联想、AI文献筛选等一系列功能,节省研究者工作量平均可达85%，可极大地提高循证医学研究的效率。之前该系统开专家咨询会时，曾组织国内十余名权威循证医学专家，如四川大学华西医院李幼平教授（中国循证医学中心、中国Cochrane中心、WHO 国际临床试验注册平台中国临床试验注册中心、循证医学教育部网上合作研究中心创建主任），四川大学华西第二医院张伶俐教授（四川大学华西第二医院副院长、中国药学会循证药学专业委员会主任委员）等，对系统进行点评，专家们认为该系统立足于解决循证医学研究最耗费时间的文献筛选工作，其创新性和技术水平在国内外都是很前沿、很先进的。
双方介绍
北京大学第三医院药剂科：作为国内临床药学的领军机构之一，北京大学第三医院药剂科首批进入卫生部临床重点专科建设项目，首批获得中国医院药学奖优秀团队奖，连续四年位列中国最佳医院声誉排行榜临床药学专科第一名，在临床药物治疗评价与循证药学领域均取得了突出的成绩，积极推进通过循证、卫生技术评估等方法科学遴选安全、有效的临床治疗药物。目前，北京大学第三医院药剂科已牵头和参与制订政府和行业临床用药指南十余部。其中，翟所迪教授主持制定的《中国万古霉素治疗药物监测指南》和《中国伏立康唑个体化用药指南》是中国大陆被美国国立临床实践指南文库（NGC）正式收录的第一和第二部指南，赵荣生教授主持制定的《大剂量甲氨蝶呤临床用药指南》则是中国首部抗肿瘤药物循证指南。
诺道医学： 北京诺道认知医学科技有限公司是医疗人工智能新锐企业，国家高新技术企业，中国医师协会智慧医疗专委会委员单位、中国卫生信息与健康医疗大数据学会老年医学大数据专委会常委单位。诺道医学以“集数据之力，助人类健康”为使命，聚焦用药场景，依托先进的人工智能和信息化技术，联合领军医疗和科研机构，建立联合实验室网络，构建融合知识驱动和数据驱动的合理用药知识图谱（药学大脑） ，以新技术催生新模式，线上线下联动，形成不同用药场景下的解决方案。诺道医学有很强的科研实力，与合作医院中标多项课题，包括十三五国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目、上海市卫计委智慧医疗重大专项、上海市科委科技支撑项目、北京市科委“AI+健康协同创新培育”项目等。