AI賦能 生命信息數據成為急救“先鋒”
近日，人工智能醫療器械創新合作平臺召開了2020年第一次管理委員會暨2020年上半年工作總結會，以國家藥品監督管理局醫療器械技術審評中心（以下簡稱器審中心）為牽頭單位的醫療數據應用技術研究工作組（以下簡稱工作組）匯報了工作情況。自新冠肺炎疫情暴發以來，重癥監護（ICU）等科室的臨床管理和重癥患者生命信息監護等工作顯得尤為重要。工作組匯報了在疫情防控期間在重癥醫學上所取得探索性成果。
據悉，工作組在疫情防控期間聯合中國人民解放軍總醫院（以下簡稱解放軍總醫院）、北京協和醫院、四川省人民醫院、綿陽市中心醫院、深圳邁瑞生物醫療電子股份有限公司、上海術木醫療科技有限公司等單位，積極響應前方醫院的臨床需求，針對重癥海量數據管理、誤報警頻發和報警疲勞、數據漏診和誤診等問題，在武漢紅十字會醫院、武漢同濟醫院中法新城院區、武漢武昌醫院搭建了生命信息數據遠程ICU/CCU管理網絡平臺（以下簡稱平臺）。該平臺為更好更快地醫治重癥患者，打贏疫情阻擊戰發揮了較為重要作用，但后續仍有諸多問題需要解決。
強強聯合 打造移動ICU
3月8號，四川省人民醫院重癥醫學科主任黃曉波在武漢市紅十字會醫院重癥病房的患者床前啟動平臺，平臺另一端在線的有四川省人民醫院的7位專家和北京301醫院、北京協和醫院的專家。通過平臺，圖像實時傳輸到每位專家那里，供專家進行病例討論，商討最優的治療方案。根據后方專家的要求，患者重新做了一次做心臟彩超。
“這個平臺可以把我們查房的情況線上連線，通過調整攝像頭，后方專家可以掌握超聲、影像學動態、患者藥量等實時狀況與重癥患者的生命體征等第一手的資料，全面理解患者病情的變化。”黃曉波介紹。
“不同于各大醫院現在做的遠程會診平臺，我們所做的遠程管理平臺實際是一個移動ICU/CCU的平臺。在去年10月份左右，我們就已經跟深圳邁瑞醫療團隊討論改造心電監護信息化整合方案，做了部分樣機并把遠程ICU信息接入硬件中，然后在我們院的CCU心臟監護室做了20多例患者的實時在線監測。” 解放軍總醫院研究生院院長兼心血管學部主任陳韻岱指出，平臺建立的目的之一是想解決ICU誤報警頻發的問題。
北京協和醫院重癥醫學科主任隆云表示，大數據和遠程會診比較熱門，我國某些偏遠區域對兩者的結合有著較大需求。工作組成員一直在進行這方面的探索，此前所做的工作在此次疫情中得以適時應用。工作組類似于業內人士組成的專科聯盟，大家一起探索重癥醫學學科的發展方向。
“平臺的成立既有偶然性也有必然性。實際上，大家并不是在疫情出現后才考慮建設這個平臺。在武漢抗疫期間，工作組成員就在想能不能將醫院的局域網和國家級專家資源整合到一起去救助生命危重癥的患者。”綿陽市中心醫院黨委書記王東表示，受到非典時期和新醫改的啟發，他一直在反復思考，如何運用信息化的手段，做好遠程生命信息數據的監測工作。此前，綿陽市中心醫院已建成了局域網，連接部分縣級醫療機構的數據。
據介紹，經實際運行，該平臺初步實現了重癥患者生命信息數據和ICU/CCU醫療資源共享、優化了重癥患者的報警響應和臨床決策流程，能夠減少數據漏診誤診等醫療差錯，提高臨床工作效率，降低前方醫生護士工作壓力和勞動強度。
問題待解 智能升級仍需時日
在上述專家看來，平臺不僅能代替現有的重癥監護室中分門別類的監測平臺，采集且同時連續存儲信息，還能將相關數據進行標測，進行對外參數融合分析等。不過，作為一個“新生兒”，其成長完善還需要解決諸多問題。
“比如獲取數據的方式。平臺需要獲取哪些數據、數據獲取之后展示的格式是什么、輸出的內容是什么等等都需要進一步探討。此外，獲取數據處理完后，還需要人工智能技術去分析解讀數據，輔助我們診斷疾病。否則平臺數據量過大，人力消耗太多——我們現在也正在想辦法邁出這一步。”隆云說。
陳韻岱認為，在完善平臺體系的過程中，需要提高對于危重癥患者數據的精確采集，根據綜合性多生命參數的采集來評價患者的臨床預后和轉歸，指出多生命參數對于下一步干預策略上的指導意見。此外，她也同樣指出了平臺人工智能應用的相關問題，如平臺的智能化應用不僅需要各種設備廠家投入成本升級系統，而且多個設備的不同廠家還需要互相開放的接口，進行信息化兼容。
“工作組希望將各個醫院的遠程平臺對接與共享，但現在有信息孤島的存在，不僅需要技術的投入，而且還需考慮到一些貧困地區、邊遠地區或者社區醫院沒有相關的設備或者局域網絡。目前只有一些較為大型的醫院有這樣設備存在實現對接的可能性。”王東認為。
“一些縣市醫院與省級醫院的理念和設備相差較遠，如何把省市縣醫院的數據打通，還需要摸索。”黃曉波以四川省人民醫院為例，介紹了該院花了兩年時間搭建的6家醫院內部平臺所遇到的問題。如在理念推廣的過程中，需要跟省級藥監部門乃至國家藥監局、國家衛健委、科技部等部門溝通；在硬件上，需要開發系統的算法、存儲方式，實現信息安全等。之后，如何打通醫保通路也是需要解決的問題。
任重道遠 建立醫學數據聯盟
據悉，在建設平臺的過程中，針對生命信息數據實時分析和24小時多參數生命信息數據總結分析的臨床需求，工作組提出并正式申請了“一種多參數監護設備數據分析報告生成系統及方法”發明專利。盡管“小有所成”，但多位專家認為工作組在完善平臺體系中依然任重道遠。
陳韻岱認為，后續的工作應聚焦三個方面。一是讓信息的采集和分析更加標準化；二是在獲取數據與記錄之后，還需將大量標準化的數據形成有價值的數據庫；三是建立預警模型，通過數據了解重癥患者的病情，助力病人救治策略的后期選擇和情況跟進，使其真正起到遠程移動ICU的指導作用。
“我們希望求同存異，盡可能的覆蓋志同道合的醫院，一起收集數據，建立中國重癥醫學數據聯盟；破除技術阻礙，完成數據采集、數據輸出、數據信息標準化、人工智能開發等工作，在臨床、科研和教學工作上更進一步；要遵守國家法律法規，通過標準流程，保證數據安全。”隆云介紹。
王東指出，遠程的數據傳輸需要局域網來對接，希望基層能建立更多局域網，這有利于醫院內部對危重癥患者數據的管理，減少人力資源成本，提高資源的利用率。同時，作為工作組的一員，應推廣遠程數據管理讓基層的患者少跑路，讓數據多跑路，達到優質資源下沉。此外，還需最大化應用平臺來避免專家資源的不足和專家資源的浪費。
“我們和武漢紅十字會醫院申請了新冠患者出院后遠期生命體征隨訪的研究項目，以及四川省的醫學科學創新研究項目，這兩個項目都在平臺進行。”黃曉波介紹，在后期的工作中，需要思考如何把重癥患者在早期篩查出來，減少醫保的開支；研究患者死亡的報警模式，降低患者的死亡風險，通過數據庫建立多參數多維度的預測模型；開發醫護人員的決策模式，根據具體的死亡預測模型，建立重癥患者臨床輔助 “決策樹”，幫助醫生思考、選擇對患者最優治療方案，避免同質化治療；通過AI學習，讓診斷系統幫助醫生更好的認識腫瘤疾病及轉危的可能性，助力重癥醫學學科的發展。
來源于：中國食品藥品網 2020年7月28日 記者：蔣紅瑜
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