雷锋网消息，近日， 2021全球人工智能技术大会（GAITC 2021）在杭州举办。
在“数基生命与智能健康专题论坛”中，中山大学肿瘤医院副院长孙颖教授围绕人鼻咽癌AI放射治疗、真实世界研究等话题进行了主题分享。本次论坛由中国人工智能学会（CAAI）生物信息学与人工生命专委会主任张学工教授和医渡云集团联合创始人、开心生活科技CEO徐济铭担任论坛主席。
医工交叉，共建鼻咽癌专病智能平台
鼻咽癌是发生于鼻咽腔顶部和侧壁的恶性肿瘤，也是我国高发恶性肿瘤之一。据2018世界卫生组织的调查显示说明，世界上80%的鼻咽癌发生在我国。
鼻咽癌在临床以放射治疗为主，但由于临床医生存在对鼻咽癌肿瘤发生发展规律了解甚微、解剖位置毗邻多个重要器官、临床理论与实践很难相结合等问题，在放射治疗过程中往往存在放疗精准度低、大范围放射性损伤等严重不良事件。
由于医疗数据具有主观性、质量参差不齐和标准不统一等问题，计算机几乎不能识别以至于读取这一系列医疗文本信息和影像数据。
针对这一现状，中山大学肿瘤医院与医渡云进行了合作，从共同建立鼻咽癌数据标准到数据标准化，将人工智能技术和鼻咽癌的医学逻辑进行融合，共同建设了鼻咽癌专病智能平台。
孙颖教授表示，“这样一方面可赋能临床研究、分析临床规律，另一方面能够帮助医生总结经验、提升疾病诊治水平，为临床实践提供强有力的数据支撑。”
孙颖教授介绍，在医学影像方面，通过人工智能技术可仿真出个体肿瘤演进规律的多形态影像数据，建立自编码的三位卷积深度神经网络，从而能够在MRI图像上模拟识别肿瘤范围自动勾勒需要放射治疗的肿瘤区域，与专家勾画的肿瘤区域吻合度约高达80%，为年轻临床医生提供较为精准的辅助支持，同时也大幅提高了放疗同质化水平和效率，极大的解放了临床医生的工作负荷。
此外，基于AI技术，中山大学肿瘤医院相继仿真模拟实现了乳腺癌、直肠癌、宫颈癌等全身69个正常器官在MRI中的自动辅助勾画。
中山大学肿瘤医院副院长孙颖教授
AI赋能智慧建设，提升平台可及性
开展一系列真实世界研究离不开大量、高质量、高标准的医疗数据建立的鼻咽癌专病智能平台，其中数据标准、数据集成、数据治理是开展鼻咽癌高质量真实世界研究不可或缺的。因此，基于鼻咽癌专病智能平台，中山大学肿瘤医院进行了临床科研成果转化及应用。
中山大学肿瘤医院与医渡云共同建设了鼻咽癌数据标准，形成了“肿瘤通用集”和“瘤种专科集”两个层次的相互补充的标准。
孙颖教授说：“通过数据标准利用人工智能技术对医学术语进行规范化和标准化，有助于形成强大的数据治理能力。这样，对于前瞻性研究，可以在取得授权前提下助力医疗机构实现数据在中心内部以及多中心之间的互联互通，而对于回顾性的真实世界研究，则有助于从单病种全样本中快速准确地筛选出某个亚组。”
“在多来源、异构数据的集成方面，通过人工智能技术协助将中山大学肿瘤医院对院内各个业务系统的数据进行同步，协助医院实现针对医院多个信息系统的多源异构数据的采集和治理；另外也将鼻咽癌放射治疗的17个步骤无纸化。”
“在基于专科知识数据治理方面，医渡云经授权帮助中山大学肿瘤医院将影像检查报告、主诉、现病史、既往史等，通过结构化、归一化等数据技术进行处理，接着再利用自然语言处理技术将长文本自然语言转化为标准字段和阈值，供专科医生、科研工作者统计分析。也就是说，在医疗数据的治理过程中，医学逻辑和人工智能技术的深度融合是非常重要的。”
“一站式”平台，实现临床数据有序排列
数据在支撑科学研究方面，以关键诊疗事件的发生时间为标志的“时间轴” 如对鼻咽癌治疗前、治疗中、治疗后的数据处理等，可以实现数据的逻辑有序排列，从而更好地支持临床及科学研究。
孙颖教授表示，通过梳理患者重点事件数据的全周期时间轴，能够对患者诊疗事件按照时间进行可视化展示和分析，直观了解患者重点诊疗事件和结局，以及重点指标的时序进展情况，例如重点诊疗事件(如:首次诊断、主要症状、首诊病理分型等)、重点诊疗事件的发生时间（如：首诊时间、首次手术时间等）、同一时间轴跨度下查看多个重点指标的进展情况(如:患者全生命周期中全量化疗用药情况、全量靶向用药情况、全量检验检查情况等）。
同时，医疗机构、科研学者等对真实世界数据背后隐含的丰富时序依赖关系的异构时序事件进行治理分析，有助于研究者快速形成支撑结论的统计学证据。
该专病智能平台还可设置基于时间轴的各类随访问卷、不良事件和随访任务提醒，并设置病例报告表（CRF表单)的数据处理规则，实现临床研究的表单自动、半自动填写，提升随访效率。
孙颖教授总结道：“在鼻咽癌临床辅助放射治疗的过程中，创新的医疗人工智能技术已经得到了我院临床工作人员的高度认可。另外，基于鼻咽癌专病智能平台可助力研究机构、临床医生和科研工作人员开展一系列真实世界临床研究，进而可有效地预测及应对不良事件的发生，为推动我国医疗事业发展提供源源不断的动力。”雷锋网雷锋网
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刘海涛