胡曉暉 李英華 錢忠心 洪洋 劉衛(wèi)東

1.上海市浦東新區(qū)浦南醫(yī)院，上海 2001252.上海市第五人民醫(yī)院，上海200240

隨著我國老齡化的到來，老年群體的高發(fā)病的看病難、看病貴的問題越來越突出[1]。盡管國家出臺了關(guān)于分級診療、全程醫(yī)療、全科醫(yī)生等醫(yī)療新政策[2-3]。但由于優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源主要集中在大醫(yī)院，社區(qū)醫(yī)生經(jīng)驗和醫(yī)療條件有限，導(dǎo)致患者在地段醫(yī)院診療困難、三級醫(yī)院看病難，因此出現(xiàn)就診率低、發(fā)病率逐年增加的現(xiàn)狀。隨著信息技術(shù)的發(fā)展以及大數(shù)據(jù)、“互聯(lián)網(wǎng)+”時代的到來，智慧醫(yī)療或許可以成為解決以上醫(yī)療問題的關(guān)鍵[4-5]。骨質(zhì)疏松是嚴重影響老年生活質(zhì)量的一種常見病和多發(fā)病，一旦發(fā)生骨折，可致死或致殘，高昂的治療及照顧費用給家庭帶來極大的負擔(dān)。因此，本文擬從AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀、骨質(zhì)疏松的流行病學(xué)、骨質(zhì)疏松AI技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域及開發(fā)中的關(guān)鍵因素分析幾個方面闡明骨質(zhì)疏松AI技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢。

1 智慧醫(yī)療的現(xiàn)狀

智慧醫(yī)療是醫(yī)院信息系統(tǒng)的高級表現(xiàn)形式，是 “一套融合物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)，以患者數(shù)據(jù)為中心衍生的人工智能(artificial intelligence，AI)技術(shù)醫(yī)療服務(wù)模式”[6]。

1.1 國際智慧醫(yī)療的現(xiàn)狀

IBM CEO彭明盛2009年提出的“智慧地球”戰(zhàn)略，認為智慧醫(yī)療就是利用先進的信息化技術(shù)，改善疾病預(yù)防、診斷和研究，最終讓醫(yī)療生態(tài)圈的各個組成部分收益[7]。同一時期，歐盟委員會制定了歐洲各國聯(lián)合發(fā)展物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的戰(zhàn)略支持歐盟各國開展物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)，實現(xiàn)未來歐洲能在全球的智能基礎(chǔ)設(shè)備研究與開發(fā)上處于國際領(lǐng)先水平[8]。第一階段歐盟為此投入多達4億歐元用以相關(guān)科研項目開發(fā)，目前已經(jīng)啟動的在網(wǎng)絡(luò)智能化研究方向的科研項目已達到 90 多個。2011 年度至2013年度歐盟進一步投入新的力量來支持該項目，目前規(guī)劃每年新增額度不少于兩億歐元，同時再設(shè)立短期物聯(lián)網(wǎng)項目國際合作專項資金3億歐元，包括采用新型物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的醫(yī)療信息化系統(tǒng)建設(shè)[9]。隨著21世紀(jì)后人工智能中各類機器學(xué)習(xí)算法和醫(yī)學(xué)進一步結(jié)合，特別是深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)后，催生了人工智能+醫(yī)療的研究熱點。

1.2 我國智慧醫(yī)療的現(xiàn)狀

我國目前也在通過醫(yī)療系統(tǒng)信息化的方式逐步推行智慧醫(yī)療。2017年7月8日，國務(wù)院頒布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》(簡稱“規(guī)劃”)指出：人工智能(artificial intelligence technology，AI)成為國際競爭的新焦點。人工智能是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，世界主要發(fā)達國家把發(fā)展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰(zhàn)略，加緊出臺規(guī)劃和政策，圍繞核心技術(shù)、頂尖人才、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等強化部署，力圖在新一輪國際科技競爭中掌握主導(dǎo)權(quán)[10]。同時在國務(wù)院規(guī)劃提出了人工智能+醫(yī)療的建設(shè)任務(wù)，包括推廣應(yīng)用人工智能治療新模式新手段、建立快速精準(zhǔn)的智能醫(yī)療體系；探索智慧醫(yī)院建設(shè)，開發(fā)人機協(xié)同的手術(shù)機器人、智能診療助手，研發(fā)柔性可穿戴、生物兼容的生理監(jiān)測系統(tǒng)，研發(fā)人機協(xié)同臨床智能診療方案，實現(xiàn)智能影像識別、病理分型和智能多學(xué)科會診；基于人工智能開展大規(guī)?；蚪M識別、蛋白組學(xué)、代謝組學(xué)等研究和新藥研發(fā)，推進醫(yī)藥監(jiān)管智能化；加強流行病智能監(jiān)測和防控等等。將智慧醫(yī)療應(yīng)用主要體現(xiàn)在醫(yī)療服務(wù)、醫(yī)藥產(chǎn)品管理、醫(yī)療器械管理、血液管理、遠程醫(yī)療與遠程教育等方面。納入AI技術(shù)進行慢病管理得到報道的病種有“糖尿病”“高血壓”“盆底疾病”等[11-13]，骨質(zhì)疏松的AI管理系統(tǒng)尚未見報道。

2 骨質(zhì)疏松的流行病學(xué)

骨質(zhì)疏松是老年人群的常見病和多發(fā)病，女性顯著高發(fā)于男性，隨著年齡的增長患病率顯著增加[14]。全球每年大約有超過2億的骨質(zhì)疏松患者和8 900萬的骨質(zhì)疏松患者發(fā)生骨折[15]。而在我國，按照目前骨質(zhì)疏松患病率13%計算，每年由于骨質(zhì)疏松導(dǎo)致的骨折花費高達10億美金。隨著老齡化社會的到來，骨質(zhì)疏松患病率的增加，預(yù)計我國老年人群到2035年因骨質(zhì)疏松性骨折的醫(yī)療費用會翻倍[16]。而對于上海閔行區(qū)，根據(jù)本課題組對閔行區(qū)60歲以上的老年體檢人群的骨質(zhì)疏松的流調(diào)結(jié)果，骨質(zhì)疏松患病率為27.85%，但骨質(zhì)疏松和骨量減少人群的比例卻達到了67.84%[17]。骨質(zhì)疏松患者一旦發(fā)生骨折，生活質(zhì)量嚴重下降，可致殘或致死，嚴重影響老年人的生活質(zhì)量，且高昂的治療及照顧費用給家庭及社會帶來極大的負擔(dān)。前期課題組對骨質(zhì)疏松患者追蹤研究中發(fā)現(xiàn)被診斷為骨質(zhì)疏松人群的患者2年內(nèi)發(fā)生骨折的比例高達63.38%，骨質(zhì)疏松治療依從性僅為26.65%。對骨質(zhì)疏松患者調(diào)查的結(jié)果顯示，治療有效率低、骨折發(fā)生率高的原因主要是因為骨質(zhì)疏松起病隱匿，發(fā)現(xiàn)時已經(jīng)到了骨質(zhì)疏松階段，疾病發(fā)生后難逆轉(zhuǎn)，而且骨質(zhì)疏松是多病因疾病，目前診療個體化指導(dǎo)缺乏，治療過程中隨訪依從性差導(dǎo)致疾病的治療有效率低。如果能夠通過大數(shù)據(jù)采集實現(xiàn)骨質(zhì)疏松的AI隨訪和診療，形成骨質(zhì)疏松的早發(fā)現(xiàn)、早治療、個體化診療體系，提高治療過程中的隨訪依從性，或許能大大降低骨折發(fā)生率。

3 人工智能和醫(yī)療結(jié)合涉及的技術(shù)環(huán)節(jié)及骨質(zhì)疏松AI技術(shù)開發(fā)要素

3.1 醫(yī)療領(lǐng)域的人工智能開發(fā)技術(shù)環(huán)節(jié)

人工智能和醫(yī)療的結(jié)合涉及到的技術(shù)環(huán)節(jié)有：自然語言處理、機器學(xué)習(xí)應(yīng)用、計算機視覺與圖像、醫(yī)療大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析等。其中通訊、感知與行動主要是人工智能的主要應(yīng)用技術(shù)，主要圍繞自然語言理解、機器人以及計算機視覺進行分解。自然語言處理探討如何處理及運用自然語言，讓電腦“懂”人類的語言，并進一步把計算機數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為自然語言。自然語言在問答系統(tǒng)、文本分類、信息提取、信息檢索、機器翻譯有廣泛的應(yīng)用。機器學(xué)習(xí)又被稱為模式識別、數(shù)據(jù)挖掘等。機器學(xué)習(xí)理論主要是設(shè)計和分析一些讓計算機可以自動“學(xué)習(xí)”的算法，這些算法是一類從數(shù)據(jù)中自動分析獲得規(guī)律，并利用規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進行預(yù)測的算法。人工智能的研究經(jīng)歷了從以“推理”為重點到以“知識”為重點，再到以“學(xué)習(xí)”為重點。第三次人工智能主要是機器學(xué)習(xí)取得了重要的進展，特別體現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。人工智能技術(shù)的發(fā)展決定了其在骨質(zhì)疏松健康領(lǐng)域有著良好的發(fā)展前景。

3.2 骨質(zhì)疏松智能技術(shù)開發(fā)技術(shù)關(guān)鍵在于高質(zhì)量體檢生物樣本庫建設(shè)

骨質(zhì)疏松領(lǐng)域自然語言處理技術(shù)主要涉及到骨質(zhì)疏松流調(diào)風(fēng)險因素專業(yè)術(shù)語普通話語言和特定方言采集、骨質(zhì)疏松診斷過程中的專業(yè)術(shù)語普通話語言和特定方言采集、骨質(zhì)疏松治療隨訪過程中的專業(yè)術(shù)語、普通話語言和特定方言采集。機器學(xué)習(xí)應(yīng)用技術(shù)主要涉及到流調(diào)因素與骨密度高低、骨質(zhì)疏松發(fā)病相關(guān)性的學(xué)習(xí)，血液尿液生化指標(biāo)與治療措施、治療效果相關(guān)性的學(xué)習(xí)。計算機視覺與圖像主要針對正常的骨密度數(shù)據(jù)，特殊情況下的骨密度數(shù)據(jù)，以便確定哪些骨密度數(shù)據(jù)可以采信，哪些骨密度數(shù)據(jù)需要結(jié)合其他影像學(xué)資料和生化指標(biāo)資料。醫(yī)療大數(shù)據(jù)的分析不僅僅需要骨質(zhì)疏松臨床診療的大數(shù)據(jù)，更需要健康檔案的骨質(zhì)疏松體檢大數(shù)據(jù)作為AI開發(fā)的核心基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，因此這需要大規(guī)模、高質(zhì)量、多中心的骨質(zhì)疏松體檢生物樣本庫的建設(shè)。

4 AI醫(yī)療技術(shù)開發(fā)過程中的限制瓶頸

骨質(zhì)疏松的醫(yī)療信息化是骨質(zhì)疏松AI技術(shù)開發(fā)的關(guān)鍵，數(shù)字衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)是實現(xiàn)AI技術(shù)應(yīng)用于骨質(zhì)疏松防治的前提條件。大規(guī)模骨質(zhì)疏松生物樣本庫的建設(shè)及大數(shù)據(jù)的挖掘是AI應(yīng)用于骨質(zhì)疏松臨床領(lǐng)域的重要物質(zhì)和技術(shù)保證。

目前國內(nèi)外醫(yī)療信息化工作已經(jīng)取得了一定的進展。20世紀(jì)八九十年代，美國就開始對“衛(wèi)生信息標(biāo)準(zhǔn)”戰(zhàn)略技術(shù)的研究。美國總統(tǒng)奧巴馬提出了建立惠及全體公民的電子智慧醫(yī)療系統(tǒng)，并投入巨額資金用于推進醫(yī)療衛(wèi)生信息化建設(shè)[18]。相對于美國的數(shù)字醫(yī)療技術(shù)水平，歐洲的普及面更廣，歐盟準(zhǔn)備建立覆蓋整個歐盟的數(shù)字醫(yī)療體系，且歐洲建立了最大規(guī)模的生物樣本庫UKbiobank支撐數(shù)字醫(yī)療體系的建設(shè)[19]。澳大利亞政府提出了圍繞患者建立企業(yè)級醫(yī)療信息系統(tǒng)，使醫(yī)護人員更快捷的查詢到患者病史信息，該系統(tǒng)覆蓋了主要公立醫(yī)院，惠及南澳州近80%的人口，同時其他州也在加快區(qū)域衛(wèi)生信息化建設(shè)工作[20]。借鑒了國外衛(wèi)生信息化建設(shè)經(jīng)驗，我國的醫(yī)療衛(wèi)生建設(shè)快速地完成了從醫(yī)院管理信息化到臨床管理信息化再到區(qū)域醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)階段的進展。當(dāng)前，衛(wèi)生信息化取得突出成效的主要分布在上海、北京、廣東、山東、江蘇南部和浙江等經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，不僅建立了局域網(wǎng)，還大規(guī)模建設(shè)了支撐數(shù)字衛(wèi)生信息化建設(shè)的生物樣本庫，包括腫瘤樣本庫、慢病樣本庫、出生隊列樣本庫、張江生物銀行等等[21]。

相對于樣本庫建設(shè)和醫(yī)療信息標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)中的應(yīng)用尚處在起步階段。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)限制瓶頸與醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的特殊性是分不開的，醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)具有隱私性、數(shù)據(jù)多樣性、不完整性以及復(fù)雜性等特點，因此醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)受到一定影響。和其他文本相比，醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)具有的功能獨特性特征，它是以治愈患者而搜集的，其次才是用于醫(yī)院研究的資源。醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的隱私性即醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)里面包含大量的病人隱私數(shù)據(jù)，如果這些數(shù)據(jù)被泄露出去會給患者帶來很大的困擾，這就產(chǎn)生了醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的隱私問題。隱私性可以被分解為安全性和機密性兩個方面，當(dāng)未經(jīng)過授權(quán)的個人或是機構(gòu)設(shè)法取得相關(guān)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)時，就產(chǎn)生了安全性的問題；經(jīng)過授權(quán)擁有相關(guān)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的科學(xué)家和醫(yī)務(wù)人員與未經(jīng)過授權(quán)的機構(gòu)共享這些患者信息時，就暴露了機密性的問題。作為醫(yī)務(wù)人員和相關(guān)研究人員有義務(wù)和職責(zé)在做科學(xué)研究的同時保護患者的隱私。作為醫(yī)學(xué)相關(guān)的信息挖掘系統(tǒng)也必須做到一定的數(shù)據(jù)安全性和機密性，要考慮到倫理因素的設(shè)計。醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的多樣性即醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的形式是多種多樣的，從傳統(tǒng)的門診病歷到醫(yī)學(xué)影像，波形數(shù)據(jù)。醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)包括影像，波形信號，純數(shù)據(jù)(如體征參數(shù)、化驗結(jié)果)、文字(包括病人的身份記錄、癥狀描述、檢測和診斷結(jié)果的文字表述)等。醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的不完整性，醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的收集和處理過程經(jīng)常是相互分離的，收集是以治療患者為直接目的，而醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)處理則是尋找某些疾病的一般規(guī)律，所以收集的信息可能無法涵蓋研究需要的所有信息。這給數(shù)據(jù)信息挖掘后的算法設(shè)計帶來了文本處理困難。盡管如此，隨著標(biāo)準(zhǔn)化電子健康檔案(EHR)和醫(yī)院管理信息系統(tǒng)(HIS系統(tǒng))的廣泛應(yīng)用，以及生物樣本庫建設(shè)的快速發(fā)展，倫理學(xué)科的相關(guān)理論的完善，醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)積累了大量的醫(yī)學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)，包括病人的就診記錄、患者診斷結(jié)果、醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)等。用數(shù)據(jù)挖掘的方法從這些海量的患者相關(guān)數(shù)據(jù)中抽取的規(guī)律、趨勢和模式對醫(yī)學(xué)研究具有前所未有的意義。對于輔助臨床診斷和醫(yī)生科室評估都非常重要。數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為醫(yī)學(xué)研究、醫(yī)院評估體系中不可缺少的一部分。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用和研究已經(jīng)取得了很多成果，包括特別護理中的數(shù)據(jù)驗證、糖尿病人的數(shù)據(jù)分析以及智能麻醉監(jiān)控、循證醫(yī)學(xué)等[22-23]。因此，在基于臨床影像信息的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)挖掘可視化可以充分利用人類感官視覺系統(tǒng)，以直觀、易操作的方式挖掘隱藏在數(shù)據(jù)背后的信息，結(jié)合臨床樣本庫管理系統(tǒng)和健康檔案系統(tǒng)，開發(fā)醫(yī)療數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)是當(dāng)前骨質(zhì)疏松智慧醫(yī)療的一個重要發(fā)展方向。

5 骨質(zhì)疏松AI技術(shù)的研究展望

雖然AI在護理、糖尿病人數(shù)據(jù)分析及智能麻醉監(jiān)控中取得了一定的成果，但在骨質(zhì)疏松領(lǐng)域尚處于起步階段。在完善骨質(zhì)疏松患者倫理學(xué)因素的前提下，建設(shè)高質(zhì)量、多中心、大規(guī)模骨質(zhì)疏松體檢生物樣本庫，收集大量可供機器人學(xué)習(xí)及再學(xué)習(xí)的流調(diào)問卷、骨密度信息、疾病史信息、藥物史信息及易感基因信息等優(yōu)質(zhì)學(xué)習(xí)資料，是決定骨質(zhì)疏松AI技術(shù)開發(fā)成敗的關(guān)鍵。

由于臨床信息管理牽涉到患者的姓名、疾病狀況等，而在研究信息收集時可以將患者的姓名隱匿而直接用編號代表，因此，進行大數(shù)據(jù)挖掘時需要開發(fā)在臨床信息管理系統(tǒng)到數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)之間的匿名化轉(zhuǎn)換技術(shù)體系，從而即實現(xiàn)了臨床信息的利用，又保證了研究過程中患者隱私權(quán)的保護。

骨質(zhì)疏松AI技術(shù)可以涵蓋個體化預(yù)防指導(dǎo)、精準(zhǔn)化治療方案制定、智能化隨訪等多個環(huán)節(jié)，開發(fā)后將能夠解決目前疾病發(fā)現(xiàn)晚、診療有效率低、病人治療過程中依從性低等問題，提高骨質(zhì)疏松的就診率和治療有效率，將能夠有效減輕目前老齡化社會進程中骨質(zhì)疏松性骨折帶來的經(jīng)濟負擔(dān)和社會負擔(dān)。