引领大数据时代临床药学发展方向,iPharma人工智能个体化用药系统亮相2018临床药学年会
发布日期: 2018/04/29 浏览次数:
正值落花时节,三晋共襄盛会。4月28日,中华医学会临床药学分会2018年全国学术会议在美丽的龙城—山西省太原市隆重开幕。来自全国的临床药师一万余人齐聚太原,共襄一年一度的临床药学学术盛宴。本次会议由中华医学会、中华医学会临床药学分会主办,山西省医学会、山西医科大学第二医院承办,是中华医学会临床药学分会成立以来的第七次全国学术会议。本次会议的主题是“转型发展、协同创新”,设置了“药学服务信息化与人工智能”、“临床安全用药监测与管理”、“精准药物治疗的理论与实践”等十八个专题,百余位专家应邀分别就不同的内容进行报告。
4月29日,在“药学服务信息化与人工智能”论坛上,上海交通大学医学院附属新华医院药学部主任、中华医学会临床药学分会常委张健教授分享了“基于真实世界数据多层次挖掘构建人工智能个体化用药模型”专题报告。基于该模型的iPharma人工智能个体化用药系统已经于四月中旬在新华医院部署,该系统包括治疗药物监测分析和药物基因组检测分析两个模块,由新华医院联合郑州大学第一附属医院、河北省人民医院、北京诺道认知医学科技有限公司共同研发。上海交通大学医学院附属新华医院创建于1958年,是新中国成立以来上海自行设计建设的首家综合性三级甲等医院,儿科和成人学科门类齐全、特色鲜明。现有临床药学、耳鼻咽喉科、心脏大血管外科、儿内科小儿呼吸专业、普通外科等10个国家临床重点专科,以及国家卫生计生委儿童结石病诊疗中心、上海市小儿外科临床医学中心、上海市危重孕产妇和新生儿抢救中心、上海市产前诊断中心、上海市听力障碍诊治中心以及8个上海交通大学诊治中心。儿科学整体实力保持国内领先、国际先进水平,心血管病介入治疗、复杂先心病手术、外科畸形矫治、难治性白血病、新生儿疾病筛查、新生儿听力障碍诊治等为国内顶级水平。新华医院还涌现了我国儿科学泰斗高镜朗教授、儿科保健学奠基人郭迪教授等一批知名医学专家。新华医院积极推进信息化建设,近期还携手阿里巴巴共同建设“智慧医院”。新华医院药学部是全国首批临床药学重点专科之一,在药学信息化建设、不良反应研究、个体化用药研究等领域均居于全国前列。
2016年12月25日,美国国会批准《21世纪治愈法案》,批准利用“真实世界证据(real-world evidence, RWE)”取代传统临床试验进行药品扩大适应症的研究,同时FDA 在新英格兰医学杂志上发文解读RWE。2017年9月,FDA出台利用真实世界证据器械扩大适应症审批指南,进入实际操作阶段。这些事情预示着,临床药学将成为除影像之外又一个医疗大数据应用的重要场景。
iPharma正是基于真实世界的用药大数据,运用人工智能技术实现个体化用药指导。个体化用药就是在最适的时间、对最适的患者、给予最适的药物和最适的剂量。目前,个体化用药的主要依据是治疗药物监测和药物基因组检测,iPharma1.0版本支持的药物正是做治疗药物监测的万古霉素和做药物基因组检测的华法林。该系统可提升临床药学服务水平,促进药学学科发展,对合理用药、安全用药有重要意义。
张健教授的报告中首先介绍了万古霉素人工智能个体化用药模型建立。万古霉素是重症感染时常用的抗生素,其临床药理学复杂,个体差异大,治疗窗窄,剂量过大容易引起耳毒性、肾毒性及血液系统毒性等不良反应。目前个体化用药基于治疗药物监测及药动学参数计算,但是往往基于少量临床因素,只适用于部分人群,无法覆盖临床表现复杂的患者。人工智能机器学习的发展,可以将临床数据进行多层次挖掘,关注更大范围的影响因素,进而构建更适用于复杂情况的人工智能个体化用药模型。本模块通过对治疗药物监测的数据及相关临床数据的分析挖掘,确定适合的个体化用药方案。同时该系统也内嵌了药师常用的药动学模型,可根据药动学原理与AI原理分别给出用药方案,同时也支持药师自定义给药。
随后,张健教授又介绍了华法林人工智能个体化用药模型,其思路与万古霉素基本类似,只是所使用的数据为药物基因组检测及配套临床数据,同样利用人工智能机器学习技术,确定重要的影响因素,给出个体化用药方案。
iPharma人工智能个体化用药系统的特点是“实时化”、“智能化”、“增量学习”。“实时化”指的是该系统可以通过实时交互技术快速地从业务系统(HIS、LIS等)中提取患者的各种临床数据;“智能化”指的是该系统可根据人工智能技术给出个体化用药方案;“增量学习”指的是人工智能个体化用药模型建模成功后,能不断地从新的样本(真实世界数据、合理用药方案等)中学习新的知识。
iPharma的研发得到了上海交大医学院陈红专副院长、新华医院孙锟院长、郑忠民副院长等领导的大力支持。近期上海交大医学院临床药学创新研究院将落户新华医院,人工智能个体化用药系统是重点方向之一。据张健教授介绍,iPharma下一步将启动多中心验证,部署在更多医院,采集更多的用药数据,其精度会越来越高,“经验”会越来越丰富,给出个体化用药方案的“能力”会越来越强。