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CPHI制藥在線 資訊 糖尿病知識圖譜問世,天池大賽成果助力“瑞寧助糖”優(yōu)化用藥推薦

糖尿病知識圖譜問世,天池大賽成果助力“瑞寧助糖”優(yōu)化用藥推薦

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來源:動脈網(wǎng)
  2019-03-06
由阿里云與上海瑞金醫(yī)院、阿里健康聯(lián)合舉辦的新一輪天池大賽——“瑞金醫(yī)院MMC人工智能輔助構(gòu)建知識圖譜大賽”決賽結(jié)果頒布

       近日,由阿里云與上海瑞金醫(yī)院、阿里健康聯(lián)合舉辦的新一輪天池大賽——“瑞金醫(yī)院MMC人工智能輔助構(gòu)建知識圖譜大賽”決賽結(jié)果頒布,來自哈爾濱工業(yè)大學(xué)、北京大學(xué)、江南大學(xué)年輕的學(xué)者團隊在近2000名開發(fā)者中脫穎而出,分列前三名。

       在人工智能此類前沿技術(shù)領(lǐng)域,擁有25萬開發(fā)者的天池平臺集眾人之智慧產(chǎn)出了怎樣的結(jié)果?以技術(shù)為實力比拼的比賽成果又如何與企業(yè)、醫(yī)院結(jié)合應(yīng)用到實際?在本次發(fā)布的大賽成果轉(zhuǎn)化產(chǎn)品——國內(nèi)首個“基于機器智能的糖尿病領(lǐng)域知識圖譜”中,我們找到了答案。

       內(nèi)分泌醫(yī)生缺口大,機器可替代重復(fù)性工作

       “我的爸爸就是一名糖尿病患者,最初參賽是因為他,我希望能夠利用我所掌握的技術(shù),幫助到更多像他一樣的糖尿病患者。技術(shù)的存在本身不該只為炫技,應(yīng)該為全人類做貢獻。”在談到參賽初衷時,一位參賽的開發(fā)者表示。

       根據(jù)IDF發(fā)布的第八版全球糖尿病概覽中顯示,2017年中國1.144億糖尿病患者人數(shù)位居全球第一,即便按照1個醫(yī)生管理1000人的需求推算,也需要10萬醫(yī)生。而如今,我國內(nèi)分泌醫(yī)生遠遠達不到10萬,導(dǎo)致很多糖尿病患者不能享受到較好的慢病管理服務(wù),而不同層級的醫(yī)療機構(gòu),對糖尿病慢病診治水平參差不齊,也影響了糖尿病患者的治療體驗。

       為了能夠以的效率達到更好的糖尿病管理效果,中國工程院院士、上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院副院長、國家代謝性疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心主任寧光發(fā)起的國家標(biāo)準(zhǔn)化代謝性疾病管理中心(MMC)采用一體化的診療流程,將糖尿病管控做到標(biāo)準(zhǔn)化。

       MMC采用1+x模式,即一家MMC的中心醫(yī)院與它周圍的多個社區(qū)醫(yī)院相聯(lián)系,形成“從國家級MMC中心到MMC中心醫(yī)院再到多個社區(qū)衛(wèi)生中心”的病人雙向轉(zhuǎn)診就醫(yī)模式。因此,醫(yī)生數(shù)量尤其是基層醫(yī)生數(shù)量不足、專業(yè)水平參差不齊等問題,就成為影響糖尿病患者的治療康復(fù)一大掣肘。

       寧光院士表示:“基層醫(yī)生尤其是全科醫(yī)生,需要處理很多種疾病,往往無法達到“術(shù)業(yè)有專攻”。如何讓基層醫(yī)生也能夠像??漆t(yī)生那樣處理這些疾病的狀況,這是MMC需要解決的非常重要的問題。”

       此外,醫(yī)生大量的從事重復(fù)性的工作,長期的疲勞容易造成漏診、誤診,“如何讓已經(jīng)形成重復(fù)性勞動的事情,更多地讓機器完成,而讓醫(yī)生更多考慮疾病中不規(guī)律的情況,是疾病治療很重要的部分。”

       首個糖尿病知識圖譜出爐,助力瑞寧助糖優(yōu)化用藥方案

       2018年9月,阿里云天池大賽就發(fā)起了用人工智能輔助構(gòu)建糖尿病知識圖譜的挑戰(zhàn)。在過去半年時間里,吸引了中國、美國、日本、丹麥、新加坡等8個國家和地區(qū)共1629支隊伍、1817名開發(fā)者參與。

       其中,吸引的團隊除了北京大學(xué)、浙江大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、新加坡國立大學(xué)等國內(nèi)外知名高校,還不乏國內(nèi)眾多企業(yè)的身影,在產(chǎn)業(yè)內(nèi)也受到極大的關(guān)注。

       大賽主辦方瑞金提供與糖尿病相關(guān)的學(xué)術(shù)論文以及糖尿病臨床指南。第一賽季課題為“基于糖尿病臨床指南和研究論文的標(biāo)注構(gòu)建”,要求選手在學(xué)術(shù)論文和臨床指南的基礎(chǔ)上,做實體標(biāo)注;第二賽季課題為“基于糖尿病基于糖尿病臨床指南和研究論文的實體間關(guān)系構(gòu)建”。選手將從中抽取實體之間的關(guān)系。通過初賽、復(fù)賽與決賽答辯,綜合線上提交結(jié)果評分和線下答辯角逐冠軍。

       賽題組通過標(biāo)注工作,形成國內(nèi)糖尿病領(lǐng)域首個文本標(biāo)注數(shù)據(jù)集合,標(biāo)注中文實體近19萬,最終,開發(fā)者基于糖尿病相關(guān)教科書、研究論文,通過高效的算法,進行文獻挖掘并構(gòu)建知識圖譜,與瑞寧助糖深度融合,加速產(chǎn)品迭代。

       時間拉回到2016年,寧光團隊與阿里合作,首次發(fā)布“瑞寧助糖”,這是一款糖尿病醫(yī)生AI助手,它由經(jīng)驗?zāi)P秃椭R模型的兩部分機器學(xué)習(xí)構(gòu)成的軟件系統(tǒng)。其通過人工智能深度學(xué)習(xí)的方式,以1000多份真實的糖尿病病例,加上300位的糖尿病醫(yī)生的經(jīng)驗形成經(jīng)驗?zāi)P?,同時,融合各種糖尿病指南和國內(nèi)外文獻檢索數(shù)據(jù)庫形成知識庫,以及綜合糖尿病可能導(dǎo)致的血脂異常、高血壓、肥胖等100多種并發(fā)癥的發(fā)病原理和標(biāo)準(zhǔn)化臨床數(shù)據(jù),進而對為醫(yī)生給出診斷建議。

       在經(jīng)歷過數(shù)次的迭代之后,此次應(yīng)用天池大賽知識圖譜構(gòu)建成果的“瑞寧助糖”,三年后又迎來了一次重要的轉(zhuǎn)型升級。

       阿里云算法專家顧斐在展示成果時表示,知識圖譜的作用在于以下三點:一是其能夠電子病歷、科研論文這類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)做成結(jié)構(gòu)化,“這是作為下一步人工智能研究非常必要的步驟”;二是知識圖譜能整合各類文獻資料,將實體關(guān)系抽離出來;三是構(gòu)建知識圖譜的過程為后續(xù)人工智能輔助診斷和智能用藥推薦提供了堅實的基礎(chǔ)。

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