人工智能助力慢病用药：阜外医院联合诺道医学 中标北京市科委“AI+健康协同创新培育”项目
发布日期: 2020/04/10 浏览次数：
图1 “高血压人工智能辅助用药指导系统研究”课题任务书
高血压是最常见的慢性病之一，它是以动脉血压升高为特征，伴有心脑血管、肾脏等器官出现生理异常或病变的全身性疾病。高血压是全球疾病负担中最重要的危险因素，导致70%的脑卒中、50%的心肌梗死、50%的心力衰竭、50%的房颤，所致死亡占所有心血管病死亡的64%、全部死亡的25%。根据国家疾控中心2017年底公布的数据，我国有3亿高血压患者。2018年全国卫生总费用5.9万亿元，其中慢病费用占70%，高血压及其并发症防治费用占20% 约1.2万亿元。
高血压患者一旦确诊，需终生服用降压药物。我国高血压诊疗70-80% 集中于基层医疗卫生机构，随着分级诊疗制度的逐步完善，这一比率可能会继续升高。原发性高血压诊断是相对明确的，而高血压用药比较复杂，常用药物有五大类一百余种，需根据病人的高血压危重程度、个体差异和合并症、共患疾病等情况给予药物治疗。基层医生作为分级诊疗的“守门人”，面临着高血压诊治服务能力不足等问题，在面对情况较为复杂的患者时，难以给出适合的用药方案。基层医生还担负着高血压患者随访管理的任务，其核心也是根据患者病情变化及时进行用药调整，同样面临着服务能力不足、辅助工具缺乏等问题。
目前，一些国内外临床决策系统（如UpToDate等）和合理用药软件可作为医务人员用药参考工具，能够实现用药信息的检索与查询服务，但这些系统并不能在临床真实场景下给出合理用药建议，也不能提供交互式用药指导应答服务。目前基层急需智能化水平较高的高血压用药指导系统，作为基层医生的辅助决策工具，提升用药和随访管理能力，促进高血压慢病防治水平的提高。
人工智能技术的发展为解决上述现实难点和痛点带来了新的契机。本项目所研发的高血压人工智能辅助用药指导系统，基于多模态学习算法及可解释学习模型构建技术，把高血压相关知识与真实世界数据融合创新，构建高血压用药知识图谱（“高血压药学大脑”）。知识图谱的本质是一种大规模语义网络，包括特定知识领域内各种各样的实体、概念及其之间的各类语义关联。当下，在更多实际场景下，知识图谱是一种技术体系，是大数据时代知识工程的一系列代表性技术进展的总和。搭载“高血压药学大脑”的用药指导系统，主要面向医师、药师，给出个体化精准用药建议，特别解决多重用药等复杂情况，同时可解答临床药物使用的各种疑问、预测药物疗效/不良反应等。
高血压人工智能辅助用药指导系统将通过“云平台”架构首先部署在国家心血管病中心高血压专病医联体医院内，基层医生根据本系统的智能问答提示，与患者进行交互问答，并将相关信息录入系统，完成病史、用药史等信息收集，进行病情变化评估，识别\预警药物不良反应，最终给出用药及随访管理方案。未来，本系统在医生或药师的协同管理下，以智能机器人的形式进入家庭，搭载“高血压药学大脑”，集成家用可穿戴血压计、心电图仪等设备信息，实现与患者的语音交互，为患者提供居家用药、随访管理和药学监护服务。
图2 高血压人工智能辅助用药指导系统未来展望
本研究的意义在于：第一，引领医疗人工智能发展趋势，助力北京科创中心建设；第二，提升基层医生服务能力，助力分级诊疗；第三，形成高血压等慢病的基于真实世界数据的大型研究队列，孵化更多创新诊疗技术的产生，助力产业发展；第四，提升高血压等慢病防治水平，降低高血压重大并发症发生率，降低医保费用，提高人民健康福祉，助力健康中国。 高血压患者一旦确诊，需终生服用降压药物。我国高血压诊疗70-80% 集中于基层医疗卫生机构，随着分级诊疗制度的逐步完善，这一比率可能会继续升高。原发性高血压诊断是相对明确的，而高血压用药比较复杂，常用药物有五大类一百余种，需根据病人的高血压危重程度、个体差异和合并症、共患疾病等情况给予药物治疗。基层医生作为分级诊疗的“守门人”，面临着高血压诊治服务能力不足等问题，在面对情况较为复杂的患者时，难以给出适合的用药方案。基层医生还担负着高血压患者随访管理的任务，其核心也是根据患者病情变化及时进行用药调整，同样面临着服务能力不足、辅助工具缺乏等问题。
目前，一些国内外临床决策系统（如UpToDate等）和合理用药软件可作为医务人员用药参考工具，能够实现用药信息的检索与查询服务，但这些系统并不能在临床真实场景下给出合理用药建议，也不能提供交互式用药指导应答服务。目前基层急需智能化水平较高的高血压用药指导系统，作为基层医生的辅助决策工具，提升用药和随访管理能力，促进高血压慢病防治水平的提高。
人工智能技术的发展为解决上述现实难点和痛点带来了新的契机。本项目所研发的高血压人工智能辅助用药指导系统，基于多模态学习算法及可解释学习模型构建技术，把高血压相关知识与真实世界数据融合创新，构建高血压用药知识图谱（“高血压药学大脑”）。知识图谱的本质是一种大规模语义网络，包括特定知识领域内各种各样的实体、概念及其之间的各类语义关联。当下，在更多实际场景下，知识图谱是一种技术体系，是大数据时代知识工程的一系列代表性技术进展的总和。搭载“高血压药学大脑”的用药指导系统，主要面向医师、药师，给出个体化精准用药建议，特别解决多重用药等复杂情况，同时可解答临床药物使用的各种疑问、预测药物疗效/不良反应等。
高血压人工智能辅助用药指导系统将通过“云平台”架构首先部署在国家心血管病中心高血压专病医联体医院内，基层医生根据本系统的智能问答提示，与患者进行交互问答，并将相关信息录入系统，完成病史、用药史等信息收集，进行病情变化评估，识别\预警药物不良反应，最终给出用药及随访管理方案。未来，本系统在医生或药师的协同管理下，以智能机器人的形式进入家庭，搭载“高血压药学大脑”，集成家用可穿戴血压计、心电图仪等设备信息，实现与患者的语音交互，为患者提供居家用药、随访管理和药学监护服务。
图2 高血压人工智能辅助用药指导系统未来展望