南通大學智慧醫療團隊：深耕AI患者畫像
醫療大數據與人工智能在近些年來的受追捧程度有目共睹。
以醫療大數據和人工智能為代表的“新基建”政策推動，以及數據作為新型生產要素地位的確立，國家、資本市場，以及企業、院校都在積極探索，從各個角度推動著其發展。
《全國醫院信息化建設標準與規范》這一綱領性文件的發布，也意味著大數據與人工智能技術的應用已成為醫院信息化建設的金標準，是醫院新一代信息化建設的趨勢之一。
南通大學智慧醫療團隊自2008年便開始積累醫療大數據和人工智能的相關技術。該團隊學術帶頭人（PI）王理博士表示：“醫院信息化經過多年建設后，已經積累了海量臨床數據，但醫療數據存儲規模巨大，并且呈現出多樣和冗余的特點，但數據的“高”價值還深藏于底。我們的目的就是利用人工智能技術挖掘醫療數據中的價值數據并且實現共享。”
豪華團隊保障項目推進
南通大學智慧醫療團隊，是一個以學術帶頭人為核心的學術研究單元，依托于南通大學智能信息技術研究中心，共享南通大學理學、工學、生命科學等學科資源，致力于通過產學研協同創新，形成技術創新基地，推進相關行業發展。
王理是南通大學智慧醫療團隊的PI，畢業于日本德島大學智能信息系統自然語言處理方向博士，也是中國南京醫科大學博士后、美國德州大學高級訪問學者，曾任南京醫科大學特邀教授，清華大學精準醫學研究院研究員。
王理自2008年在日本從事自然語言處理研究開始，經過3年探索后，于2011年回到南通大學，確定了醫學自然語言處理技術的研究方向。2017年，從美國德州大學休斯頓醫學中心訪學回國之后，他察覺到了應用場景逐步豐富、產業轉化可能性更大的人工智能，遂決定依靠人工智能技術來實現對醫療數據的獲取、清洗、轉化與應用。
值得一提的是，2018年5月，王理曾以醫學自然語言處理為主題，在醫學信息學頂級期刊《JOURNAL OF THE AMERICAN MEDICAL INFORMATICS ASSOCIATION 》發表論文，是在此領域獲得國家自然科學基金面上項目與科技部重點研發計劃子課題資助的極少數科學家之一。
人才是醫療領域的核心競爭力。南通大學智慧醫療團隊陣容豪華，包括了10余位來自國內外頂級學府的專職和兼職教師、博士及博士后等國家級高端人才等，涉及專業囊括信息科學、生命科學和數據科學等，呈現出了多學科交叉融合的特點。該團隊依托于南通大學的碩士生與博士生，有實力承擔各種規模與難度的研發任務和項目，并且正在進行2個國家自然科學基金和1個科技部重點研發項目子課題的研究工作。預期在未來3年內，還將引進約15位的全職高校教師／研究員，以滿足目前研究項目的需求。
在知識產權方面，該團隊也高筑“護城河”，現已發表20余篇SCI論文，擁有4項專利、3個自主知識產權軟件著作。團隊關于藥物知識庫的研究成果還在醫學信息學頂級期刊論文JAMIA、人工智能頂級期刊 IEEE FUZZY system上得到了發表。
用人工智能挖掘醫療數據價值
“自然語言處理（Natural Language Processing， NLP）是人工智能中涉及到的核心技術之一，在醫療數據處理中的需求很明顯。目前，中文醫療NLP難度更大，且國內這類團隊非常少，鑒于市場空間和發展機會，我們團隊將關注點放在了中文醫學NLP上。” 據了解，該團隊也是目前國內極少長期專注于中文醫學自然語言處理的團隊。
王理通過一張圖片對團隊的研究項目進行了解釋：
首先，團隊通過從醫療機構獲取以患者為中心的數據，亦或是在文獻庫中獲得醫學研究的期刊論文、報道和專利等。
其次，團隊通過建立人工智能自然語言處理模型，通過深度學習技術建立一套病歷智能分析系統，深度挖掘和分析醫療文本的信息，將電子病歷匯總的臨床特征數據，包括患者主訴、癥狀、體格檢查、實驗室檢驗結果、影像學檢查結果、用藥信息等多方面的非結構化文本形式的病歷數據，變成規范化、標準化和結構化的數據，以便AI可以準確完整地“讀懂”病歷，然后映射為空間向量，實現對患者的精準畫像。
最后，將數據脫敏處理，利用空間向量轉化把數據應用于臨床，包括實現大規模的疾病預測、患者分類和基因重要度排序等。
“患者可以看成是全息數字人，我們團隊就是把患者在不同維度上的數據，包括基因數據、臨床數據、和環境數據等，精準轉化為空間上的一個點，把患者定位在臨床應用場景中的位置，再基于這種位置起促進臨床的應用�！蹦贤ù髮W智慧醫療團隊PI王理說。
王理以新冠病毒為例進行了詳細地解釋�！霸谛鹿谄陂g，沒有明確的治療方法與藥物，團隊利用研發的搜索引擎技術，將與新冠相關研究文章從PubMed（醫學文獻數據庫）上面搜集，利用NLP技術把與新型冠狀病毒蛋白的癥狀、器官與藥物轉化為空間向量，從而實現對推薦治療新冠藥物的排序�！�
與新冠病毒相關的身體系統與疾病
與新冠病毒潛在相關的基因與藥物
此外，為了使不同系統之間能夠有效地、無歧義地交換藥品相關信息，智慧醫療團隊從數據源搜集藥物的基本信息，通過借鑒國外成熟的藥物信息模型，針對中國臨床藥物的描述特點，然后將自然語言處理技術和領域專家審查相結合，實現藥物屬性提取、標準化，生成不同規格級別的藥物名稱描述，構建了一個中國臨床標準物知識庫。目前藥物知識庫包含超過1．9萬種臨床藥物、25萬條藥物概念和260萬條藥物關系。
“將藥物知識庫應用于醫院院內藥品與藥物知識庫進行映射、轉換成通用數據模型中標準概念，用于后期藥物統計與數據挖掘�！蓖趵斫榻B，實驗結果表明，藥物知識庫可以準確描述規范化的藥物信息，覆蓋大部分藥物資源，展示其促進中國各種電子病歷系統之間藥物信息互操作性的能力。
目前，南通大學智慧醫療團隊技術可以廣泛應用于以下幾類場景：
1、建立臨床文本中患者相關信息的標準化映射，將臨床指南轉化為臨床知識庫體系；
2、基于多種決策支持模型的新一代人工智能技術實現，搭建滿足就醫閉環流程需求臨床輔助決策專家系統大數據云技術平臺；
3、研究臨床醫學文本的存儲、管理與分析智能化流程，尤其是解決實現多中心臨床數據的高速傳輸、云端管理與分析完整流程；
4、在統一數據標準化框架下，開發臨床輔助決策專家系統；研發新一代人工智能計算框架、算法與模型，實現知識的排列，索引與展現；
5、分析滿足智能輔助分診、問診、診斷和治療的多致病性因素的分布規律。
醫學自然語言處理知識輻射范圍極廣，囊括了語言學、計算機科學、數學等多學科。為了解決這次新冠病毒中特殊的醫學問題、梳理清楚解決方案流程，散落在北京、上海、江蘇及海外的南通大學智慧醫療團隊成員積極客服時差與地域問題，在不斷地實踐中磨合、完善解決方案。
王理說到，目前，智慧醫療團隊希望在醫療數據治理和空間向量轉化方面找到更多的臨床應用場景，尤其是在去隱私化的患者精準定位實現之后，“希望能與產業界合作開發更多下游的臨床應用，例如在慢病的早篩早查，患者的康復病程管理以及特定病種的風險因素分析等�！�
作者：李成平
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