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        劉保延:把老中醫的經驗“大數據化”,得出治療規律

        針會天下 2021-10-05 09:39:21


        針會天下編者按:就如計算機剛開始在中國應用時,關于中文輸入法的爭論一樣,那時候,很多人都說中文的獨有特點,以及計算機固有的西方特性,沒有辦法用計算機快速錄入中文。隨著五筆輸入法的誕生,尤其是智能拼音輸入法的誕生,以前的那些觀點都不攻自破。


        目前的中醫界以及計算機界也在說,中醫無法用計算機語言來解讀,更無法用大數據的方法產生應用。


        若干年后,我想,誰說這樣的話,如果他還活著,那就只能自己去打臉了。


        ========================


        中國中醫科學院首席研究員劉保延談到一個讓很多人驚嘆的實例:


        他們將中醫科學院名醫薛世壽治療發燒效果的800多個病例收集起來,其中共涉及9500多個處方,再將他治療發燒的9500多個處方進行數據挖掘。


        得出的結果是:單從藥味(中醫所用藥物的總稱)來看,僅1.8%的處方在藥味組成上是一致的,而且還不包括藥量這一維度。如果加上用藥量這一條件,沒有一個病人的處方是一致的。


        這反應出一個問題:中醫臨床實踐的個體化屬性很強,老中醫需對每一個病人進行非常個性化的研究和對癥下藥。


        那么個體化的中醫臨床實踐背后,到底有沒有固定的“規律”可尋:


        為此,劉保延團隊開發了中醫數據挖掘分析平臺,并建立三大類的10個模型,分析了40多位老中醫的經驗,總結出他們核心處方是什么、加減藥變化規律是什么、療效怎么樣……


        那么為了實現這個目標該如何去做,以下是正文內容:


        ========================


        現代醫學和中醫藥學有不同的發展道路,不同的發展道路決定了它各自的優勢、特點,以及對信息化的依賴和需求。


        中醫藥研究上,有它特殊的范式,這種研究范式叫做真實世界的臨床科研一體化。


        這種復雜范式為何被稱作臨床科研一體化?



        在中醫藥研究當中,所有的發明和實踐都是在臨床當中產生的,中醫是一個從臨床中來,到臨床中去的學科。


        中醫臨床實踐的特點:個體化


        中醫藥有一個很大的特點就是個體化。


        既然中醫的臨床實踐是個體化的,這就導致,對每一個病人都需要研究。對待病人不能照貓畫虎,要根據病人的反應、表現和醫生自己的思考,來決定該給這個病人用什么樣的治療方法。


        所以針對每一個病人的診療,都有創新,都有成功的經驗,也有失敗的教訓在其中。


        “怎么總結實踐結果里的經驗和教訓,從而指導下次臨床?”



        這部分工作原本都是靠人腦來記憶。醫生從學生學習期,到最后成為大家所說的老中醫,得靠自己的腦子不斷去記憶、思考和思索。


        中醫界有這樣一句話,很多人都聽過:中醫的水平,得看這個人有沒有悟性,悟性越高掌握的就越好,其實悟性的背后就是這個人的思考、經驗積累、記憶搜索能力。



        把個性化過程數字化


        那么有沒有可能把這種個體化過程,他的一些東西,這些信息變成數字化的,把這些數字化里面的規律挖掘出來,不斷豐富它,讓它的經驗擴大,把它教訓成下一步成功的起點。


        總結為一點,中醫研究方法,個體化治療是其重要的特點。


        那么能不能把這種特點發揮到極致,讓它對每個病人的治療都能得到很好的效果?


        要達到上述提到的要求,醫院不能用簡單的方式來做,這其中就需要“以人為核心”,臨床科研一體化以數據為導向、問題為驅動,把醫學實踐和科學計算進行交替,以臨床科研信息共享平臺系統作為支撐,來完成臨床到臨床的過程。


        跟名師、做臨床、讀經典、有悟性,這是中醫學習的一個特征,但這些特征的特點是臨床與科研是一體的。


        現階段,醫院該如何借助信息技術,讓“一體”更加有效地發揮出作用,更快地構建并完善這個體系。


        所以在研究當中,最根本的問題就是怎么把中醫的臨床診療過程數字化、數據化。


        中醫診療是一個從數據到信息,從信息到知識,從知識到決策,從決策到智慧,這么一個信息轉化的流程,這其中“數據的產生”是它的核心。



        如何構建核心,也就是如何產生數據,是數字化中醫藥信息系統研發最基本的任務。


        在這樣的思路下,借助現有的信息技術,來把這個平臺搭建起來,讓中醫多個環節中讓人機進行結合,從而使計算機幫助中醫做更多事。


        系統構成與應用情況



        整個數字化中醫藥信息系統,要達到從臨床實踐中產生數據,通過對數據利用來進一步挖掘規律,從而指導臨床,把它形成閉環。這個過程該如何做?


        主要可分為兩大塊工作:


        第一,數字資源的建設層:它的目的就把臨床過程、診療過程數字化。


        第二,數據資源分析利用層:目的在于把臨床復雜的數據找出規律,分析它,利用它。



        首先要建立高度結構化的電子病歷系統


        具體的構建方式,在數據資源層里讓診療數據化,首先要建立一個高度結構化的電子病例系統,以病人為核心,把它診療過程中產生信息全部規范地記錄下來,同時把它變成可分析的數據。


        而要做到這一點,則先要建立一個中醫臨床術語應用系統,如果沒有規范的術語應用系統,結構化的電子病例基本無法實現。


        搭建中醫臨床術語應用系統


        中醫臨床術語應用系統大體由以下幾個部分構成:



        中醫臨床術語應用系統的核心是中醫臨床術語集,把中醫臨床當中涉及到的一些術語規范化,把它的上位詞、下位詞,以及左位右位的東西全部確定下來,建立中醫臨床術語的本體數據庫。


        在術語集層級下,要進一步在電子病例當中再建立一個《中醫臨床術語字典》,這些術語很小、很細分,但到了術語字典的規模和階段,它就可以和臨床緊密結合,把臨床當中所要用到的東西放到術語字典里面。


        在術語字典的支撐下,通過基本元素和復合元素的方法,用模板編輯器建立一個結構化的模板,通過模板再來書寫電子病例,形成結構化電子病例后,最終產生了這些數據。



        從上圖可以看到,在右下角的數據前處理階段,還要通過中醫臨床術語集進一步對這些術語、對收集到的數據進行規范,然后進行分解和預梳理,形成臨床術語應用體系。


        目前中國中醫科學院的臨床術語集已達39萬條,這其中的每一條術語,都能查到它來源于什么地方,它的上位詞是什么,下位詞是什么,跟其它詞有哪些關系。


        39萬條術語全部建立起關系后,在這基礎上又進一步濃縮,并把臨床的具體應用結合起來,建立臨床術語字典,術語集獨立在電子病例之外,而術語字典是與電子病例系統結合在一體的組成部分。


        在術語字典的基礎上,進一步對術語進行整合,建立基本元素,中國中醫科學院現在擁有900—1000條基本元素,在基本元素的基礎上再建立復合元素,通過復合元素進一步建立不同的模板體系:個人模板、科室模板等等。


        到現在為止,中國中醫科學院已擁有300多個復合元素、3000多個模板。


        上面談到的流程是第一步:術語已經有了。


        高度結構化電子病歷的功能與問題


        在術語應用系統的支撐下,第二步就要建立一個高度結構化的電子病例,這也是臨床科研一體化的載體。那電子病歷怎樣才能起到把臨床和科研結合起來的作用。


        在分析電子病歷所起到的效果之前,先來看下電子病歷的基礎功能、主要功能和特色功能:



        基本功能包括:用戶的授權與認證、審計管理、數據存儲管理、字典管理等等,這是常規電子病例都需具備的。


        主要功能包括:電子病例創建,電子病例的檢索查詢、痕跡保存、打印等。


        在這基礎上,結構化是我們的核心,如果沒有結構化,就沒有數字化:醫生把病例寫完了,變成文本放在那,要用起來難度比較大。


        因此要想把電子病歷有效利用,首先要結構化。


        但是也面臨一個問題:結構化程度越高,往往便捷性、書寫速度和醫生思維習慣的矛盾就越突出,怎么把這些矛盾解決好?讓大夫用起來很順暢,而且速度快,大家也能忍受?


        我們在這方面做了大量工作,到目前為止,醫生如果熟練系統后,寫一份高度結構化的電子病例,即便是大病例,通常20多分鐘左右就可以完成,如果和預診系統結合起來,速度還有提升空間。


        總體來說,醫生從一開始不接受,到現在用的很順暢。


        以往的文本病例粘貼往往容易貼錯,現在結構化的病例讓這種事情不會再出現。


        因為我們做的主要是結構化電子病例系統,醫院本身也一直有HIS、LIS、PACS、RIS,因此我們要把袋子病歷系統嵌入在上述一系列的系統里面,把與病人相關的信息全部整合為一體。


        從醫療角度來說,病例的質量控制非常重要。


        把病例質量控制做好對醫生是一種幫助,這也是我們很大的任務。所以從基礎質控一直到科室質控,再到醫院層的全院質控,非常靈活地通過這里面的一些選項,讓計算機以提示的形式保證每個病例的合格率達到100%。


        從醫療角度再到中醫角度,中醫電子病例和西醫病例有很多共同特點以外,中醫電子病例基本上是中西醫結合,西醫的內容要有,中醫的內容也要有。


        中國中醫科學院在中醫內容上做了大量的研發工作,比如藥物的調動,在電子病例中把具體的藥方名寫上,藥就可以出來,同時也可以加減。以及把上一次用的藥自動調到這一次來,把門診和病房聯動起來,這些方法在我們都可實現。


        在舌象、脈象、針灸里面,選的穴位直接可選在上面。我們現在也有舌象儀、脈象儀,把病例整合到里面。


        大病房的病例比較容易做,而門診的病例是一個難點。對中醫來說,門診老中醫的病例數據對研究來說更加重要。


        所以如何開發一個比較適合門診思路的病例,這是一個比較大的考驗。所以我們也開發了門診電子病例系統,該系統基本可以滿足我們對老中醫經驗的初步總結、挖掘和整理工作。


        與科大訊飛之間的合作


        中國中醫科學院也把移動電子病歷的方法,用在病例調閱查詢中。其中與科大訊飛之間合作,我們把語音識別系統也用到調閱查詢里面來,而且成立了一個聯合實驗室,專門研究問診的語音識別,從而建立一個說寫病例的項目:在醫生說的同時,也自動能把病例寫出來,變成結構化。


        這些工作現在也正逐漸完善,這個也是把每個病人不同的時點、表現、他的干預方法、檢驗結果都羅列出來,讓醫生一目了然,看到病人病情的變化情況。


        科研輔助


        科研輔助也是非常重要的任務,對于病例的科研,其實不是每個患者、每個病歷都有“科研價值”和科研目標,對于有科研目標的病例,需進行很好的科研管理。


        等下一個病人來了后,雖然是一般的住院病人,也可以把他分為不同的方案使用,隨機化管理。其次,病人離院后的隨訪管理以及患者結局的管理,對于療效評估都非常重要。


        以前這些東西大家都沒有記住方法,現在也研發了自動化量表、床旁的填寫和記錄設備來做這些事情,為結局的管理奠定非常好的基礎。


        現在做臨床研究,基本上是用臨床觀察表的方式記錄患者信息。而臨床觀察表是二次記錄方法,與原始的信息往往可能有一定差別。所以現在看到病例有造假的現象,往往是在二次填寫出現了一些漏洞。


        那么我們目標和需求是什么呢?


        病例是結構化的,自動從病例里生成臨床觀察表,醫生就不要去填了。


        根據這樣的需求,我們開發了臨床觀察表的自動生成和指控工具。根據工具可定制,自動根據病人的病情變化,把他的信息填寫到觀察表里面,不用人手工再去填。


        從納入排序標準到各項指標記錄等,填完以后質量怎么樣,還需要有一個專門的質控系統看質量。


        對于中醫臨床路徑如何進行管理,這也是我們做的工作之一,同時也在醫院里實施。


        除了本醫院的病人以外,院外其他醫院的病人如果也想把病例收集起來,那該怎么辦?


        我們現在建立很多聯合體,但不可能把病例系統都裝在每個醫院。于是我們又研發了病例登記系統,把其他醫院的病人通過簡單的方式,把他們的信息收集起來。


        有了這些數據后,有兩條途徑可使用:一種是直接把數據導出來進行分析;另外一條路徑是走數據倉庫,數據挖掘的道路。



        直接導出來,對病例的解析是項非常重要的任務,所以我們研發了數據解析方法:哪些病例需要分析,通過解析系統,很容易把數據導出來進行分析。

        數據倉庫與挖掘分析


        在此基礎上,有了這么多數據,如何利用這些數據?在研發當中需進行第二步工作:即數據資源的分析利用工作。



        以數據倉庫為核心,在進入數據倉庫以前,需要對數據要進行前處理,也叫預處理。


        預處理結束后,導進來。有了大量數據后,首先需要看這些數據里到底有什么,所以又需要建立一個在線的檢索、查詢和展示系統,讓人了解數據里面到底有什么,不同的組合可能會出現什么。


        進一步對隱性的知識建立一些模型,分析隱性知識當中可能潛在的規律等。


        中醫藥數據預處理系統目前已經處理了10多萬份病例,建立的有關規也有100多萬條,為幾十個課題提供了服務。包括這么幾大部分:從健康之間的關聯關系,還有任務批量式的數據導入。


        第一部分是匹配,第二部分是批量導入,建立規則。


        影射情況、調用功能導入以后,數據和原始數據之間的核查功能,再到標準數據的轉換功能。通過系統基本可實現定制批量的把數據導入到數據倉庫里來,保證數據倉庫的肯定性變成非常好用的數據。


        有了數據倉庫以后,又建立了臨床數據多維檢索查詢與展示系統。


        臨床數據多維檢索查詢與展示系統首先數據之間的關系建立起來,在這基礎上,通過這樣的方法把你所要的數據項拖動過來,選擇要展示的圖像。


        到最后就可根據要求把數據展示出:數據到底有什么功能、什么內容,進一步進行數據分析、數據整理,奠定這么一個工具。



        數據挖掘分析其實也是一個非常重要的功能,一些非常潛在的隱性知識怎么發現?


        我們建立了中醫數據挖掘分析平臺,通過這平臺建立了三類10種模型,發現老中醫經驗的核心處方是什么,加減變化規律是什么,療效怎么樣。我們目前進行了40多位老中醫的經驗整理和研究。



        這個系統也在幾十家醫院當中使用,我們也進行了一些規律的研究:比如中風病早期病情不斷在變化,這些變化有沒有拐點?有沒有在要改變治療方法的時候,通過這個研究后發現6-8天時,往往是他癥候變化的拐點。


        而這樣的研究用過往的方法很難發現。


        分析老中醫的經驗:他的核心處方是什么,治療某一個病用藥怎么加減變化?


        通過現在這種方法都可以找得到部分規律:


        比如老中醫治療冠心病用什么藥,怎么加減的,我們從他的很多病例當中分析挖掘,發現他常用的處方有16種藥,怎么加減變化,這背后都分析挖掘出很多規律。


        在這基礎上,我們也獲得了12項專利,17項軟件著作權,也形成55項標準和規范來支撐后續的發展。


        文源:AI掘金志


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        擴展閱讀:大數據能不能幫助中醫走出目前的困境?(引自知乎)


        大數據注重相關性忽略因果關系的特性,有沒有可能促成中醫的實踐和現代科學理論的最終統一?


        補充一些想法,首先醫學方面的問題我沒有任何發言權,學醫的大牛們歡迎拍磚。


        我是學計算機的,這兩年對大數據關注的比較多,最近忽然覺得大數據的一些特點非常巧合的可以解決現在中醫面臨的一些問題。


        一些簡單的想法:


        大數據目前在互聯網和電子商務相關行業的應用比較成熟,其他行業里的應用的規模相對比較小,但是中國大陸有潛力比其他地區更早突破這個限制,我個人認為是中國的中醫就是潛力之一。


        中醫我個人的理解是一門經驗型的學科,中醫的理論,所謂陰陽五行這些,都是擺在那里好看的,中醫真正開方子的時候最重要的依據還是前人留下來的病歷跟藥方,這跟大數據注重相關性忽略因果關系的特性契合的非常好,計算機不需要知道板藍根的具體成分是什么,當醫療記錄足夠豐富的時候,計算機可以根據這些記錄預測眼前這個咳嗽發熱的病人需不需要服用板藍根。而且數據的容錯性跟答案的準確性只跟數據容量有關,數據容量越大,容錯性就越好,準確性就越高。


        《大數據時代》介紹過幾個非常好的實例。當數據容量足夠大的時候,數據里的錯誤和數據庫的結構可以被忽略,Google采集到的搜索數據都是模糊和非精確的,但是Google通過用戶的搜索數據對傳染病爆發的預測是目前為止最及時最準確的;MS Word的語法檢查算法的實例里,算法相同的情況下50%的數據增幅增加了20%的準確性。


        很多人都提到數據精度的問題,跟學西醫的朋友交流的時候他們也表達過同樣的顧慮(其實本質的顧慮跟中醫一樣,還是新技術會對飯碗有多大沖擊,所以),現在醫療系統也傾向于把大數據的應用限制在護理方面,用于診斷一直都是“評估階段”,不過最近有一個叫Enlitic的處在實驗階段的投資計劃吸引了不少注意,項目之一是分析海量的MRI和X光片來幫助醫生確診癌癥,一些機構也在做獨立的研究,比如IBM。


        回到采集機制上,首先我完全同意用現代的數據分析手段來運作古典方式采集到的數據不是最有效的解決方案,西醫們大都不反對在MRI上連根網線直接到數據庫,中醫診斷時需不需要用一張高分辨率的舌苔照片作為歸檔的診斷依據,或者把脈的時候要不要綁上心率監視器,或者其他必要的客觀采集方式,也不是一兩天就能有答案的問題。


        其實主要的疑問還是那個,如果要把大數據作為統一中醫豐富經驗跟西醫先進理論的途徑之一,目前我們的瓶頸都有哪些。?


        其實,中國人在糾結要不要把中醫踢出醫療系統的時候,西方人已經在投錢要把中醫發揚光大了。


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        大數據可以做到的事情: ??


        其一:可以先從中藥配方入手,每種藥材的主要浸出物的成分,配比都可以得到。每種有效成分和人體內蛋白質的相互作用,是否能使人體內蛋白質變性或者對人身體有毒害,這些做生物的研究人員在這方面已經做了大量的工作。每種藥物的有效成分是如何參與人體內的新陳代謝活動,如何參與代謝網絡的調控的,這些都可以有望通過大數據把這些機理搞清楚。 ??


        其二:橘生淮南而為橘,生淮北而為枳,不同的地理,氣候條件下,產生的藥材,藥性的有效成分是不同的,即使是同一個地方,不同年份的生產的藥材的藥性成分也不會完全相同。但是中醫的藥方中藥物的配比卻是相對固定(有經驗的中醫會根據患者的病情酌情增加或減少藥方中某種藥物的成分,但是不是每個大夫都會這樣)。如何通過每種藥材的實際含藥性進行重新配方,也是大數據可以做的事情。 ??


        其三:不同的人,病情,體質各不相同,對于藥物副作用的耐受性都不同。這也需要大數據把這一因素考慮進來。 ?


        我只想到以上三點,中醫的進一步發展的確離不開大數據。(王洋)


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        作為一個IT信息系統從業人,個人對這個問題有點看法:IT信息系統,有著獨特的技術優勢,可以解決當前阻礙中醫發展相關的突出問題。


        1、可以多參數、多角度、海量記錄病例的詳細記錄以及治療過程,隨時調用。2、可以集中全國頂尖醫生,從多個領域方面,并行開展中醫技術的研究,探索。例如,經絡學說,陰陽虛實理論等等。

        3、可以開發智能化學習程序,通過計算自動運算,從海量的病例數據中,歸納總結規律。

        4、超級計算機,化學計算服務器,虛擬現實技術,計算機智能化學習技術……這些信息技術的發展,為中醫信息化,提供了堅實的基礎。(程朗)


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        中醫與大數據


        1、中醫強調疾病是情緒和身體本身相互關系的結果。

        2、中醫本身注重的就是前人留下的藥方和病例,通過對這些經驗的總結不斷更新出更好的配方。

        3、大數據注重相關性的特點與中醫的辯證下藥非常契合,通過不斷的對數據積累分析來完成更優的選擇

        4、大數據的三個理念:是全體數據而不是隨機取樣;是混雜性而不是精確性;是相關關系而不是因果關系

        5、大數據在中醫中可以做到的:量化中藥配方,獲取每種藥物的主要浸出物的成分及配比;如何通過每種藥物的實際含藥性進行重新配方;不同的人,病情、體質各不相同,因此對于藥物副作用的耐受性也就不同(鐘紅雨)




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