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詹启民:基本的医疗模式是以医患大数据为后台支撑

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6月3日,由北京常春藤医学高端人才联合会、姚明康德新药开发有限公司和中国行为法学会卫生保健行为研究会主办。武汉国家生物技术基地建设管理处共同主办了2017年北京常春藤联盟高端医疗卫生产业论坛正式开幕。北京大学医学系主任、中国工程院院士詹启民在会后接受了媒体采访。

问:我国的医疗状况存在着慢性病发病率高、肿瘤发病率高等问题。在医疗条件极差的情况下,大数据、人工智能和精密医学的发展越来越受到人们的重视。你觉得除了这个你还需要做些什么?

詹院士:一方面,疾病的负担,或者疾病防治的挑战,一方面,这不仅是国家政府,媒体,事实上,老百姓也很关心。“健康中国2030”目标提出后,必须首先减轻重大疾病的负担。当然,健康状况不仅是疾病的治疗、诊断和治疗,也是健康体质、健康心理和健康文化的增强。健康的环境等解决这些问题没有其他办法,最重要的是依靠科技创新,运用尖端科技。

刚才谈到大数据技术,生物信息技术,还有很多分子成像,分子病理学,这些都是前沿。新的生物材料,外科机器人,像我们在临床上使用的3D这样的微创技术都是新技术,它们的应用是为了解决我们的健康问题,但这还需要很长的路要走。有些技术用于太空,桥梁和房屋建造更快,但可以应用于任何人类产品或技术拯救生命,与健康有关。在此基础上,必须有一个更加严谨的科研过程,我们称之为临床研究。例如,一种新药已经研制出来,如果在实验室做得好,动物实验就会做得很好,最后还会进行临床试验。一个非常好的设备也需要在临床试验中进行测试,包括最早的CT X光片,到目前的核磁彩色多普勒,所有这些都要经过临床试验。现在临床上,大数据刚刚谈到临床指导更加个性化和准确,这个过程需要一系列的程序。为什么我们目前的计划被称为健康的中国2030是给我们15年的空间,以结合尖端技术和临床需要。这是第一个层次,健康问题,疾病的预防和控制必须通过科技创新。

二是遵循医学科研本身的规律。因为这部法律是一些国家的法律法规、监管科学、伦理问题,包括生命科学本身,所以刚刚在一系列临床研究的发展中进行了描述,只有得到一个成熟的方案才能推广和开展研究。

第三,我们不仅要依靠医生来做这一切,他们只能看到医生,他们是新的方法,新技术的用户,他们只是用户。原有的创新也可以通过科研机构和大学,通过医疗技术、医疗设备、医疗药品和装备的创新和发展,具有中国自身的知识产权。在这一过程中,研究机构和大学的成就与企业、工业化、市场化取得了联系,被称为政府工业大学的研究。因此,政府必须首先支持工业环境,第二政府应提供最早的基础研究投入,政府的职能是做企业认为风险很高或企业认为不适合做的事情。因为企业不可能在科学研究中投入大量资金,这就是政府的职能----支持研究机构和大学,分配科研资金,促进其转型,然后进行。企业还应具有前沿发展的理念,将先进的成果转化为产品,最后将其应用于医院。好的或坏的产品,科研成果的最终生命力最终在应用阶段进行验证。例如,我们的目标是帮助临床医生更早地发现疾病,更准确地诊断它们,使用更有效的药物来对抗疾病,并减少疾病的副作用和成本,这是我们的目标,所以它是一个完整的链。多环节科技创新,在疾病和健康应用领域的尖端技术。

我刚才说的是疾病的诊断和治疗,问题的一部分是疾病的早期预防和老年养老金的康复。在这个过程中,我们减少了疾病的发生,为每个人创造了一个健康的环境。有一系列的措施,以减少疾病和早期发现的疾病,在疾病的早期发现。在疾病早期发现的疾病的费用是发现晚发现的1/8,即1/100或更少的严重疾病,这就是为什么国家的政策现在侧重于疾病预防和控制,诊断和治疗的中心转移到促进健康的中心。我刚刚谈到了健康的概念,直到今天,我们认为我们已经五六年没有生病了。我从没看过医生。这是个很好的身体。但是不去看医生并不等于你,有很多的症状已经出来了,高脂血症不是一种疾病,高血压只是一种症状,不等于没有高血糖、高血脂、高血压,只是没有你能感觉到的症状。如果减少我国高血压患者的数量,就会减少心脑血管疾病,降低我国高脂血症患者的数量,减少心脑血管疾病,降低血糖,减少糖尿病。过去是不够的,生命科学已经发展出了许多新的手段来解决这些问题。

问:詹院士,我有两个问题。首先,虽然国家政策一直在支持精准医学的发展,但这都是宏观层面的政策。在具体着陆过程中,我们需要支持哪些政策?还是正在制定任何具体的政策?第二个问题是,在国家政策大力支持的方向上,全国哪些省市发展得更快,国内是否有一些成功的经验或模式可供借鉴?

詹院士:首先,在国家宏观政策中,肯定了重大卫生的概念和目标,促进卫生领域的准确医疗是最健康的部分之一,使我们的医疗措施更加准确。其次,以新药靶向药物的研发为例,国家的支持是全方位的,作为重点科研项目,重点科研成果的转化和药品审批的绿色渠道加快,审批速度加快。

第二,国家还在研究钙细胞,在67年的中期,现在根据钙细胞的发展需要,重新引入一系列政策,为钙细胞的发展创造良好的政策环境。让有条件、要求苛刻的医院、企业、高校合作促进钙细胞组织工程。还存在例如靶向药物的遗传测试,例如,肺癌的简单实例,其在中值阶段产生,并且平均中值产生通常为6至9个月。目前靶向治疗是基于肺癌基因突变位点,中位时间为39至40个月,生存期明显更长。现在大部分的成果都是在发展、转化和批准之下,我想也许在2到3年或5年,中国拥有的知识产权可以应用于临床。许多人目前正在进行临床试验,因为我们的国家刚刚推出了精确的药物。

第二个问题和第一个问题相似,现在研究的速度更快了,当然,在北方和广州。上海北部和广州,包括杭州、武汉这座大型城市的大型医疗机构和科研机构,规模较大的医院拥有丰富的医疗资源,而医生和专家不仅做临床工作,而且相当数量的科研质量也很强。如果单独看医生,可能会越来越丰富目前的诊疗经验,但很难取得突破性进展,而突破性的进展必然需要科学研究。

问:关于大数据和机器人沃森,因为你是老年人,对于大数据的未来,我想问你如何看到沃森技术的发展,包括医生如何与沃森的未来和谐相处。因为沃森是一台机器,有一个人有一台机器,所以如何从一个人或医生的角度来提升、发展或更好地使用智能的东西。

詹院士:因为当我们谈论机器人时,我们会把机器人和传统的机器人概念联系起来,沃森机器人不需要像人类一样,有手、脚和头。未来的智能医学,你称之为机器人,实际上是一个存储记忆学习分析系统。我们接触到的许多医生都认为机器人能看病吗?我就是这样定位机器人的。机器人的记忆、计算和决策都优于90%以上的人。所以今天我讲到机器人应该放在基层,因为机器人的经验是从联合医院、北京大学医院、301医院等大医院引进的。将机器人投入基层,可以使农村医生的水平接近大型医院的医生水平。对于目前需要分析的问题,机器人的大数据存储可以帮助我们支持决策。我用这个例子说,在看医生的过程中,医生的记忆力是非常有限的,一个好的医生不可能记住所有的药物,更不用说病人在用药过程中有很多特殊的症状。

让我举一个简单的例子。我朋友的父亲得了肿瘤。今年春节他得了痛风,于是我们打电话请风湿关节专家买药,药很便宜。我一吃了痛风就解决了。但忘了痛风呼吸器对肾脏的损害如此严重,以至于他的父亲患上了肾衰竭,最终他不是死于肿瘤,而是死于电解质紊乱。在这个过程中,人们一定会犯错误,那么多的病例信息,那么多的病人,谁能告诉你不犯错误呢?机器可以。世界做了这样一个实验,世界上有一个很好的记忆,我们说10个人的记忆,10个随机选择的机器人,1000人以正常的速度走过20个人,每个人都挂着一个记忆标志。与人类相比,从1000人中识别出的机器人只有70个,准确率为97%。机器不能忘记,而且人们的记忆是非常有限的。

对于未来的判断,为什么一定要有医生来看医生-以医生为首,机器人是为人们所做的支持呢?在看医生的过程中有很多观察,我们对机器人、年龄和体检报告中的所有指标都有限的信息。在与病人接触的过程中,人们可以通过谈话来判断他的职业、心理、他所处的环境、他工作的环境、他在饮食各方面的爱好,以及他的眼睛。表达可以帮助诊断他的疾病,治疗的过程是人文关怀。人道主义护理机器人帮不上忙。这台机器可以判断很多事情,你没有看到的案例可能在他的数据库里,你可能在你所有的案例书中都没有看到,但它们在大数据库中。它可能告诉你,某一天或一个月,疾病已经发生在某处,可能是什么原因,以及它是如何工作后治疗。我们的磋商是扩大执行的程度,使大家的智慧汇合在一起。但是大数据移动得非常快,它已经在美国、英国、德国等国家图书馆传阅了15分钟,15分钟阅读了500万份文件。有人没事吧?这是现代科学的魅力之一。

我再次强调,医疗护理的基本模式是医生和病人,大数据是后台支持。由于患者的即时、微妙的变化和患者之间的沟通、舒适、护理和鼓励是治疗过程中非常重要的因素。现在,许多医生仍然无法理解大数据如何帮助我们治疗医疗?在我今天告诉你之后,我认为所有的医生都可以意识到大数据肯定会帮助你。现在它是虚拟的和真实的,因为人们已经被数字化了。我们经常想象的手术是在一个影子灯下面的一组医生,病人躺在手术的顶部,打开看看问题是去哪里去把它缝起来。这不是现在的情况。病人躺在上面,双手放在机器上,穿过两个孔。医生的操作是看屏幕。

詹启民:基本的医疗模式是以医患大数据为后台支撑

比如,一个人的皮肤上有一种生长的东西,良性可以,不切也很细。但是良性和恶性之间的区别需要一个病理切片来判断。三个月前,“自然”杂志报道说,机器人对澳大利亚顶尖皮肤科医生的判断准确率高达94%。澳大利亚专家的准确率为84%,人与机器之间的战斗几乎没有胜利。这个形象在未来会发展到什么程度?在甘肃省某县做图像分析,通过远程互联网发送到北京,然后到北京咨询。

问:这等于期望未来的机器能提供一些经验。

詹院士:目前,机器人的智慧仍然是人类经验的输入。然而,在所有的数据输入之后,大数据浓缩了新事物,有时比人们的判断更高,不能说机器人比每个人的判断都高,但至少它的水平会比基层医生好得多。机器人首先可以解决基层需要的问题,可能赶不上最好的医生,但是高调的医生一旦病例成熟,机器人就是领头羊。所以我一直说机器人在我们的医疗过程中扮演着重要的角色,叫做支持。

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