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“一滴血”换取50GB的信息!

51CTO  · 公众号  · 科技媒体  · 2017-06-14 11:44

正文

你可知道,全世界50%以上

新发和死亡肝癌患者发生在中国。

世卫组织预计,如不采取紧急行动

提高治疗的有效性

2015至2030年间,中国将有约1000万人

因肝硬化和肝癌死亡

肝癌死亡率居高不下的一个很重要因素是:

一般的体检很难发现肝癌,

即使是癌症筛查在肝癌早期也往往发生漏诊

等到出现明显不舒服

比如腹痛、消瘦,甚至腹胀、脚肿等症状时

去医院检查的诊断已经是晚期肝癌了…



比早期癌症筛查更关键的预警

“癌症复发监测”


相比癌症在健康人中的发病率和近年来在早期癌症筛查中医疗技术的进步,我们已经能够越来越快、越来越准的发现早期癌症患者,比如说B超和钼靶检查乳腺癌的准确率高达95%。帕氏涂片和HPV检测是宫颈癌的筛查方式。大多数早期肝癌能用B超和甲胎蛋白筛查出来。低剂量CT是早期筛查肺癌的最好办法。结合胃功能检测,胃镜是胃癌早期筛查的很好方式。


但对于很多被癌症折磨的患者来说,“杀死”他们的不仅仅是癌症,更是“癌症的复发”:少数的肿瘤细胞具有高度转移潜能,不易被发现,还会寻找适宜的环境增殖。目前在临床上,肿瘤的复发转移监测方法主要依靠影像学检查,如超声、胸片、CT等,但影像能够发现的肿瘤通常已是“成形”的转移瘤。而那些影像学检查不出的癌细胞组织,给肿瘤的复发或发生转移制造了机会。


换句话说,癌症的早期筛查已经初具成效,但在癌症复发的监测上,不仅监测方法单一、复杂、昂贵而且往往通过这些检查方式检查到癌症复发的结果之后,癌症患者复发的癌症往往已经是对身体健康具有极大威胁,甚至是直接夺取病人生命的复发。



洛杉矶Cedars-Sinai应用分子医疗中心的Parag Mallick早在2012年就提出,可以通过对血液的检测(俗称“一滴血”),就可以帮助患者得到大约50GB的数据,通过对这些数据的检查,就可以监测癌症病人复发的情况,以及“确认哪些病人对某种治疗有反应”,从而挽救更多人的生命。


2013年清华大学生命科学学院罗永章团队也宣布了一种通过定量检测人血中天然热休克蛋白90α含量的方式监测肿瘤标志物的方法,他们通过对实验物的颜色的变化经专业仪器和科学计算得出的相关数值,来识别肿瘤标志物,并继而提示癌症发生(复发)的风险——如果癌症的复发率是30%,那么热休克蛋白90α的阳性预测值就能达到83%,这对临床非常具有指导意义,从某种程度上来说,这很可能会挽救83%的癌症复发病人的生命。


无论是哪一种癌症复发监测方式,大量的数据及数据计算都是必不可少的,现代医学已经完全依赖于生物学、化学、物理学等基础学科, 而这些基础学科如今都被冠以一个我们熟悉的前缀“计算”——计算化学、计算物理学、计算生物学,“计算”已经不仅仅是数学的专利,而是各行各业都必不可少的利器。


近年来,随着医学工程技术和计算机技术的快速发展,生物医学领域迎来了大数据时代,更全面的生命和疾病信息呈现了出来,如何分析、应用具有高通量高维度特征的海量数据,以更逼近真实的方式理解生命机理和疾病机制,提高疾病预测、临床诊疗和健康维护的水平?可以肯定的是,计算医学与可视化的理论和技术方法为该领域提供了一条科学、高效的路径——甚至于近几年,一个名为“计算医学(计算医学工程与医学信息系统)”的新兴专业正在兴起。



医疗行业的数字化转型

关乎患者的生命

传统医疗的数字化转型是必然的趋势,这其中包括三大类的转型:

医疗信息管理和医院运营管理的数字化转型,这其中既包括移动互联网和智能设备为医疗行业带来的便利,也包括区域医疗平台、全局电子病历等新一代医疗运营管理等话题。


比如说医院之间的信息共享和医患之间的信息共享将帮助整个医疗行业的打通,医院间的信息共享可以使治疗方案医治更多的病人,医疗资源获得更加合理的分配。


在医疗诊治方面,大数据时代的患者信息的流动、共享和交叉融合能够为医疗行业带来更多的实惠,医患之间的信息共享则能够帮助医生更好的获知患者的病史、曾获得过的医疗帮助,并作出合适的医疗判断。


例如通过一站式的数据采集,将不同来源的数据整合到临床数据库,并以单个病人为中心提供统一视图。利用打通各部门的数据交换平台,医生可以在诊断过程中,综合各项报告数据,为患者选择最合适的治疗方案。


数字化转型将让医疗行业更加充分、高效的利用大数据、高性能计算、人工智能(包括机器学习和深度学习)和云计算技术,在计算医学、计算生物学、计算化学领域寻求新的突破,开发新的治疗方法和治疗药物。


对于患者来说,医疗行业的数字化转型将具有非常重要的意义,这几乎关系着他们的生命:比如说,通过数字化的虚拟医疗服务进行健康管理,减少人工干预,可以提升患者治疗的参与和依从性;比如提醒慢性病患者定时吃药、定时复诊、测量体重或其他生理数据,也同时能够及时跟踪患者个人健康情况,避免类似糖尿病人的高血糖、低血糖问题;又比如说,精准医疗会更进一步的得到发展,个性化用药、个性化诊疗、病患个体的基因检测等得到很好地发展,一些特殊疾病不仅能够得到更好的针对性治疗,医生在制定诊疗方案时,尤其是在开具昂贵、关键或高毒性处方时会更好的作出有关用法、用量的判断。


对于医护工作者来说,数字化转型的医院不仅仅能让他们不再为一张医疗影像照片等待数个小时,或是像电视剧里面的医生一样拿着iPad帅帅的出现在病人面前,更重要的是,“机器”或者准确的说是“应用平台”能够更多的参与到病症诊疗方面。



2017年4月,以“甲状腺结节超声图像的性质判定”为主题的首届人机读片竞技大赛在首都医科大学附属北京友谊医院举办,参加“人机读片竞赛”的人类选手是来自友谊医院、协和医院、北医三院、北京肿瘤医院等数十家三甲医院的200位影像科的专业医生。


最终,按照团队排名,人工智能以准确率超出0.3%的微弱优势,战胜了所有参赛医院团队。更值得一提的是,AI答100道题仅用时514秒,而获得第一名的有着8年“读片”经验的301医院超声诊断科主治医师张明博则用时909秒。


但需要注意的是,要想让医院也用上这样的人工智能,大幅度缩短医疗图像的判定时间,从而为病患增加宝贵的治疗时间并减轻医生的诊疗负担,依靠的不仅仅是一套人工智能,而是以数字化医疗、数字化诊疗为先导,以大数据与云计算(或高性能计算)为基础,运用人工智能、机器学习、深度学习技术实现的全流程医疗行业数字化转型才能做到的,没有医疗行业的数字化转型,就算是再好的人工智能,也毫无用武之


数字化转型,医疗行业,迫在眉睫。


戴尔在医疗行业



绿色数据中心点亮天坛医院大智慧


天坛医院,全称为首都医科大学附属北京天坛医院,是一所以神经外科为先导,神经科学为特色,集医、教、研、防为一体的三级甲等综合性医院。


作为全国神经外科最高水平代表,天坛医院肩负着支撑首都优质医疗资源疏散的重要使命,是推进我国专科分级诊疗战略实施的中坚力量。


与此同时,天坛医院现正在筹建脑血管病的国家数据中心,天坛医院信息中心主任王韬说,“我们承担了其中一个课题,即:建立脑血管病数据中心的数据标准。依托强大的数据中心基础,天坛医院从大量的数据里梳理出近1500多个数据元素,这些数据元素覆盖了病人的基本资料、治疗、预防、用药、康复等整个生命周期全过程,确保覆盖脑血管疾病的整个研究过程。


在多重因素的推动下,天坛医院亟待构建全新的信息化基础设施,其中数据中心的建设更是重中之重。  数据中心建设不是单纯的购置服务器和存储,要发挥数据中心对于医院发展的支撑作用尚需扎实有力的顶层设计。





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