中华医学会临床药学分会2022年全国学术会议召开，诺道医学首席执行官高飞博士做个体化用药学术报告
发布日期: 2022/12/25 浏览次数：
大会开幕式由CSCP候任主任委员、四川省人民医院副院长童荣生教授主持, 中华医学会副会长兼秘书长王健，河南省卫生健康委员会党组书记、主任阚全程，CSCP现任主任委员郑州大学一附院副书记赵杰教授分别致辞。大会主旨报告环节，中国医学科学院北京协和医学院院校长、中国工程院院士王辰，中国医学科学院肿瘤医院国家新药（抗肿瘤）临床研究中心主任、中国工程院院士徐兵河，国家卫生健康委医政司副司长李大川和CSCP现任主任委员、郑州大学一附院副书记赵杰分别就“群医学”、新药研发、临床合理用药提升、学科建设等主题进行了分享。12月25日上午，在 “精准用药研究与临床实践” 分会场，诺道医学首席执行官高飞博士做“基于真实世界数据与机器学习技术个体化用药模型的研究与实践”学术报告。
图1 高飞博士做学术报告
高飞博士首先介绍了真实世界研究的概念和关键技术。真实世界研究是指针对预设的临床问题，在真实世界环境下收集相关数据（真实世界数据）经过数据清洗、治理，应用适宜的统计学方法，获得药物、医疗技术等干预手段的应用情况及潜在获益-风险的临床证据（真实世界证据）的研究过程。真实世界研究不仅可以用于药物、医疗技术等的临床评价（安全性、有效性和经济性），为药物使用和监管决策提供依据，同时也可用于各种医学事件重要影响因素分析及预测模型构建，涉及疾病的病因、转归及预后，个体化/精准用药和药物不良反应等诸多方面。真实世界研究的关键技术包括数据采集与数据治理、应用统计学方法倾向性评分匹配法消除混杂偏倚和应用人工智能机器学习技术挖掘倾向性评分的控制变量等。
接下来高飞博士介绍了个体化用药的概念和Al技术在个体化用药领域的发展。个体化用药即在最适的时间、对最适的患者、给予最适的药物和最适的剂量。目前，我国个体化用药水平不足，常常导致治疗失败或严重不良反应，已经成为危害我国人民健康、消耗医保资金的重要因素。AI技术为个体化用药发展带来新的契机，在海量的临床数据中，已被证实的大量安全有效的用药方案所对应的临床数据中蕴含着丰富的个体化用药依据，AI技术的发展可以赋能于挖掘分析这些用药依据，通过对临床数据进行多层次挖掘，筛选出更多的药物影响因素，构建实用性更强的个体化用药模型。“AI+药物计算”能够基于人工智能技术对个体化用药进行剂量计算及浓度预测，在个体化用药中的应用主要包括剂量预测、浓度预测、不良反应预警和多重用药风险管控等，最终提升个体化用药水平。
高飞博士还分享了部分与合作医院共同开展的基于真实世界数据与机器学习技术个体化用药模型的研究案例。其中两项AI用药模型论文被中国药理学会定量药理学专业委员会发布的《模型引导的精准用药: 中国专家共识》（《中国临床药理学与治疗学》2021 Nov; 26( 11)）引用，这是国际上人工智能用药模型首次进入专家共识。
案例一
在高维数据上利用机器学习技术预测万古霉素剂量，结果发表在Expert Review of Clinical Pharmacology（影响因子5.044，中科院医学大类2区）杂志上，题目为“Prediction of Vancomycin Dose on High-Dimensional Data Using Machine Learning Techniques”。
案例二
利用集成模型预测儿童患者万古霉素谷浓度，结果发表在Drug Design, Development and Therapy（影响因子4.164，中科院医学大类3区）杂志上，题目为“An Ensemble Model for Prediction of Vancomycin Trough Concentrations in Pediatric Patients”。
案例三
基于不完整数据交叉变量的集成学习方法预测华法林维持剂量，结果发表在Computer in Biology and Medicine（影响因子4.589，中科院工程大类2区）杂志上，题目为“An ensemble learning based framework to estimate warfarin maintenance dose with cross-over variables exploration on incomplete data set”。
案例四
基于真实世界证据机器学习技术预测自身免疫性疾病患者他克莫司血药浓度，结果发表在Frontiers in Pharmacology（影响因子5.810，中科院医学大类2区）杂志上，题目为“Predicting blood concentration of tacrolimus in patients with autoimmune diseases using machine learning techniques based on real-world evidence”。
案例五
基于初始治疗药物监测的利培酮活性部分浓度预测模型，结果发表在Frontiers in Pharmacology（影响因子4.157，中科院医学大类3区）杂志上，题目为“A machine learning model to predict risperidone active moiety concentration based on initial therapeutic drug monitoring”。
案例六
基于机器学习与深度学习技术建立肾移植患者他克莫司日剂量预测模型，结果发表在Frontiers in Medicine（影响因子5.091，中科院医学大类3区）杂志上，题目为“A prediction model for tacrolimus daily dose in kidney transplant recipients with machine learning and deep learning techniques”。
案例七
基于真实世界数据乳腺癌患者拉帕替尼个体化用药模型的建立，结果发表在Frontiers in Oncology（影响因子6.244，中科院医学大类3区）杂志上，题目为“Predicting lapatinib dose regimen using machine learning and deep learning techniques based on real-world study”。
最后高飞博士介绍到，诺道医学在“AI+药物计算”模型的基础上，推进产学研一体化，已经成功研发出iPharma人工智能个体化用药系统，该系统是国际首款人工智能辅助用药软件，是全球领先的人工智能药物计算平台。软件内置基于真实世界数据与人工智能机器学习技术构建的个体化用药模型，根据患者的临床信息(基本信息、检验信息、用药记录等)，结合治疗药物监测和药物基因组检测数据，通过模型匹配运算，给出个体化用药建议，并可出具报告。
图2 上海交通大学医学院附属新华医院临床药师正在应用iPharma个体化/精准用药系统获得万古霉素个体化用药剂量建议
iPharma人工智能个体化用药系统已在上海交通大学医学院附属新华医院、郑州大学附属第一医院、南方医科大学南方医院、四川省人民医院等上线使用，正在苏州大学附属第一医院、中山大学孙逸仙纪念医院、海军军医大学附属长征医院、陆军军医大学附属西南医院和河北医科大学第一医院等部署上线，并即将在首都医科大学附属北京儿童医院、北京大学第一医院、重庆医科大学附属第一医院、华中科技大学附属协和医院、中国科技大学第一附属医院、南方医科大学珠江医院等实施部署，在临床实践中为万古霉素、华法林、他克莫司和利培酮等窄治疗指数药物的个体化使用提供辅助决策建议。
中华医学会临床药学分会
成立于2011年9月，在中华医学会的框架下，由全国各级医疗机构临床药物治疗领域相关的著名临床药学专家、医学专家及制药企业的科技工作者自愿组成的学术团体。其宗旨是通过推动临床药学学科建设、促进临床药学人才培养、提高临床药学服务质量、加强药物不良反应监测、加快新药临床研究和开发、促进药学信息交流和服务等，有效规范临床合理用药，致力于搭建一个高效、高端、高品质的学术交流与合作平台，推动我国临床药学的发展，最终实现临床用药的安全、有效、经济。中华医学会临床药学分会每年举行一次全国学术会议，来自全国各医疗机构临床药学相关的临床药师、医生和研究人员参会，人数往往超过万人，已经成为国内临床药学界影响力最大的学术盛会。
诺道医学
北京诺道认知医学科技有限公司是医疗人工智能新锐企业，国家高新技术企业，北京市“专精特新”企业，中国医师协会智慧医疗专委会委员单位、中国药理学会临床药理专业委员会委员单位。诺道医学以“让人人用药无忧“为使命，聚焦合理用药，依托先进的人工智能和信息化技术，联合领军医疗和科研机构，建立联合实验室网络，构建“药学大脑”，以新技术催生新模式，线上线下联动，形成不同用药场景下的解决方案。诺道医学有很强的科研实力，与合作医院合作已中标多项国家及省市级课题，包括十三五国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目等。目前已获得树兰医疗战略投资。