1、July 4 2019 智能临床辅助决策关键智能临床辅助决策关键技术和实践技术和实践CHIMA 2019111需求需求分析分析医生辅助决策场景医生辅助决策场景诊疗中诊疗中场景场景 循证搜索：循证搜索：复杂案例，科室讨论需要查找相关文献，归纳循证证据 临床科研：临床科研：了解关注领域的最新动态，研究热点；根据现阶段研究趋势，选定课题的方向诊疗诊疗旁旁场景场景痛点分析痛点分析 规范化诊疗程度仍不足：规范化诊疗程度仍不足：规范化诊疗路径是未来大趋势，但目前仍有提升空间 医生误诊漏诊率仍存在：医生误诊漏诊率仍存在：某些疑难杂症或疾病并发症的诊疗在大医院仍有误诊漏诊存在 个性化诊疗方案难：个性化诊疗方案

2、难：精准分群和数据驱动的诊疗方案在医院仍比较少见，难做到个性化治疗 医生知识医生知识/信息信息来源“分散”来源“分散”：多种医学信息需要跨3+平台查询，整合过程繁琐 搜索搜索匹配“粗略”匹配“粗略”：结果返回匹配精准度70ICD10:I60-I69HbA1C7.0%&FPG7.0 mmol/L&GLU=10.0mmol/L规则表示RETE3推理网络推理网络采用推理引擎将规则应用到患者数据，生成治疗方案知识推理Drools规则语言规则语言产生式规则，轻量级，将决策树翻译成可执行规则真实数据将规则应用至真实世界数据中，验证知识的完整性、正确性、有效性 从真实世界数据中发现没有被触发的规则 发现没有

3、合适规则的数据，来进一步完善规则Glucose management:150+decision rules80+treatment options50+patient attributesACHIMA 201999 9知识驱动的决策支持系统案例知识驱动的决策支持系统案例问诊问诊应用“Ask Mayo Clinic”原版决策树，包含 300+常见症状来进行精准的疾病问诊识别潜在疾病的主要标志，提供疾病的严重程度的判断，并给出是否就医的建议基层医疗基层医疗覆盖大量的医学证据和文献提供2000+疾病的鉴别诊断对每种鉴别诊断疾病，相关症状及实验室检验将被推荐，可以帮助加速诊断及降低漏诊门诊门诊覆盖 1

4、400+临床路径,2000+疾病知识图谱以及更新的临床指南基于指南和文献，推荐潜在疾病和医学证据生成疾病风险评估以及推荐相应的治疗计划“皮疹”的问诊决策树哮喘的诊断ACS 的诊断和治疗ACHIMA 20191010知识知识+数据驱动的决策支持数据驱动的决策支持-辅助诊断辅助诊断DiagnoDiagno基本信息基本信息 年龄：年龄：50岁 性别：性别：男 身高：身高：175cm 体重：体重：85kg 是否吸烟：是否吸烟：不吸烟主诉主诉 头晕头晕 贪食贪食 肥胖肥胖 多尿多尿病史病史 既往病史：既往病史：高血压病 过敏史：过敏史：无 家族史家族史：无诊断推荐模型诊断推荐模型基于基于STRIDE和和

5、PubMed的贝叶斯网络的贝叶斯网络基于医学知识图谱的规则模型基于医学知识图谱的规则模型融合知识和数据，保持与医学知识的高吻合度前提下给出个性化的疑似疾病推荐融合知识的深度学习网络融合知识的深度学习网络整合PubMed医学700万余文献信息和STRIDE的700万余病例信息，覆盖700+疾病。整合医学知识图谱信息，通过诊断路径给出疑似疾病推荐使用集成分类的方法，融合多个模型的诊断结果X模型权重疾病权重加和排序+X规则修正与鉴别诊断鉴别诊断鉴别诊断疑似疾疑似疾病列表病列表最终诊断最终诊断疾病与检查疾病与检查检验关系检验关系BCHIMA 2019111111reatmentreatment利用临床

6、数据构建模型，对基于指南利用临床数据构建模型，对基于指南构建的决策树进行进一步的细化构建的决策树进行进一步的细化知识知识+数据驱动的决策支持数据驱动的决策支持-治疗推荐治疗推荐DiagnoDiagno患者精准分群及疗效分析患者精准分群及疗效分析B,=采用度量学习技术（Metric learning）学习样本的马氏距离度量函数，并采用聚类技术将患者进行精准分群采用规则挖掘（Rule Mining）方法描述各亚组的规则通过频繁集挖掘发现常见治疗模式。采用倾向性评分匹配、多元回归分析对混杂因素进行校正，使实验组和对照组基线特征尽可能接近,比较不同治疗模式的临床结局CHIMA 20191212研究背景

7、及问题研究背景及问题研究方法研究方法模型结果模型结果研究目标研究目标：针对新发二型糖尿病患者构建个性化的个性化的用药推荐模型用药推荐模型优化患者的长期血糖控制效果长期血糖控制效果(12个月后的糖化血红蛋白HbA1cHbA1c)研究数据：研究数据：5,193名新诊断为二型糖尿病患者的队列研究数据患者入组后每3个月随访一次，共随访4次数据项包括人口学特征，既往疾病史，生活方式，糖化血红蛋白（HbA1c)等实验室检验指标，用药信息基于强化学习的治疗决策：基于强化学习的治疗决策：糖尿病糖尿病用药推荐用药推荐12深度强化学习：深度强化学习：ActionAction：用药方案从数据中发现用药频繁集定义为口

8、服降糖药数量和胰岛素的数量StateState：特征向量年龄、BMI等用户画像数据（10）检验指标数据（10）上次访视用药数据（10）肾病等并发症数据（6）RewardReward：根据连续两次随访的HbA1c(h)计算最后随访：h是否达标会着重惩罚或奖励中间随访：考虑h值的变化以及是否达标30.8%38.5%30.7%65.1%29.4%5.5%69.4%25.4%5.2%71.1%23.8%5.0%71.0%25.0%4.0%tanh(7%-ht)+tanh(ht-1-ht),if 1tTsign(7%-ht+1),if t=T（最后随访）R=模型对不同患者的开药分布与可解释性：实际用药是

9、否符合模型推荐对临床结局影响显著对临床结局影响显著（12个月vs.3个月）患者的多次处方中与模型推荐一致的处方比例越高，长期的血糖的达标比例越高Low(HbA1c7%),Med(7%HbA1c 9%),High(HbA1c9%)BAMIA2019CHIMA 2019131313临床决策支持系统已经在多地上线：覆盖1515省、6363市（甘肃、黑龙江、湖南、河北等）功能包括分诊导诊、辅助诊疗、病历质控等 甘肃甘肃大规模落地大规模落地 CDSS已在近10001000家医院落地，预计将覆盖全省 2 2万万家基层医疗机构，助力甘肃省提高基层医疗水平 新加坡新加坡海外海外落地落地 输出基于AI的2型糖尿

10、病CDSS系统 到 新 加 坡 最 大 的 医 联 体SingHealthSingHealth,通过并发症风险预测和个性化治疗推荐减少并发症的发生临床决策支持系统的落地应用，临床决策支持系统的落地应用，落地落地10001000家医院，家医院，5050万万次服务调用次服务调用B 中国医学科学院医学信息所中国医学科学院医学信息所联合推出医疗知识图谱联合推出医疗知识图谱CHIMA 20191414基于关键词索引的文献查询基于关键词索引的文献查询C医学文献预处理用户查询语句查询结果列表展示医学主题词+关键词索引识别Mesh主题词生成查询语句CHIMA 20191515基于关键词索引的文献查询案例基于关

11、键词索引的文献查询案例CPubMed文献查找用药助手医学文献查找医学文献查找通过关键字匹配，从Pubmed中所搜到相关文献通过相似文章推荐来找到主题类似的文章百科知识查找百科知识查找疾病百科及药品说明书知识库通过疾病或者药品关键字来查找相应的疾病和药品，获取知识CHIMA 20191616医疗查询语义理解医疗查询语义理解医疗查询表示医疗查询表示新词挖掘，构建医疗术语词典新词挖掘，构建医疗术语词典基于基于千万千万篇医学文献，篇医学文献，千万千万个患个患者问答对语料的医学词向量表示者问答对语料的医学词向量表示查询意图识别查询意图识别&基于基于PICO的临床问题解析的临床问题解析基于基于LSTM+C

12、RF的实体关系抽取，并且融合医学先验知识，例的实体关系抽取，并且融合医学先验知识，例如偏旁部首，患者信息等如偏旁部首，患者信息等Word2Vec静态词向量静态词向量Elmo动态词向量动态词向量词词向向量量表表示示糖尿病糖尿病，治疗比较治疗比较自动从文本当中挖掘新的术语自动从文本当中挖掘新的术语基于基于RCNN的问题意图分类的问题意图分类格列美脲和二甲双胍对于糖尿病患者的降糖效果的比较格列美脲和二甲双胍对于糖尿病患者的降糖效果的比较干预疾病结果DCHIMA 20191717医学文献的分析及匹配医学文献的分析及匹配D基于深度学习的医学文献分类医疗文本匹配Medinfo2019,ICHI 2019C

13、HIMA 2019181818CHIMA 2019191919基于语义基于语义的医学智库案例的医学智库案例：平安平安AskBobD权威机构专业内容权威机构专业内容上海品茶展示个性化推上海品茶展示个性化推送内容送内容展示药品详细信展示药品详细信息，覆盖息，覆盖20种属种属性性半半结构化的展示相结构化的展示相关指南关指南用户意图识别，实用户意图识别，实时提示相似问题时提示相似问题支持自然语言式的支持自然语言式的问答查询问答查询基于知识图谱，关基于知识图谱，关联药品相关症状，联药品相关症状，相关疾病，方便医相关疾病，方便医生系统化学习生系统化学习CHIMA 201920技术落地技术落地&成果成果AskBob

14、医生版落地医医保家医保家医平台平台，中国医师协会医师服务平台中国医师协会医师服务平台，甘肃白银市基层医院，甘肃白银市基层医院，锦屏乡镇锦屏乡镇卫生院，卫生院，阜阳阜阳人民医院人民医院联合中国医学科学院/协和医学院医学信息研究所医学信息研究所，中国医师协会中国医师协会，中华医学会中华医学会，锦锦屏院士工作站屏院士工作站，锦屏卫健局锦屏卫健局，301医院医院开展“赋能基层，守护健康”的精准扶贫活动，并在活动上发布AskBob基层版AskBob基层版贵州锦屏县落地基层版贵州锦屏县落地AskBob落地中国医师协会落地中国医师协会AskBobAskBob医学智库落地案例医学智库落地案例DCHIMA 2019Thank You!CHIMA 2019