<p><img src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1727593804948/1727593804948.png" width="767" height="511" /></p> <p style="text-align: center;"><span style="color: #666666;"><em>&nbsp; &nbsp;新加坡國立大學(xué)楊潞齡醫(yī)學(xué)院數(shù)字醫(yī)療研究所（WisDM）副主任嚴(yán)居淵副教授（左）和主任何鼎教授（右）</em></span></p> <p style="text-align: center;">&nbsp;</p> <p style="text-align: center;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">科學(xué)家認(rèn)為，個(gè)性化醫(yī)療能從整體上考量患者獨(dú)特的生理狀態(tài)及其變化過程，盡管它在實(shí)際應(yīng)用中剛剛興起，但有望徹底改變醫(yī)療保健領(lǐng)域，優(yōu)化治療方案并延長健康壽命。</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;"><strong>新加坡國立大學(xué)楊潞齡醫(yī)學(xué)院數(shù)字醫(yī)療研究所（WisDM）主任何鼎教授</strong>對(duì)推動(dòng)這一領(lǐng)域的發(fā)展抱有濃厚的興趣。</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">何鼎教授說，患者的藥物劑量有望在治療過程中&mdash;&mdash;甚至一天之內(nèi)進(jìn)行調(diào)整。&ldquo;過去，劑量優(yōu)化是基于是否達(dá)到毒性&mdash;&mdash;即找到患者的最大耐受劑量。&rdquo; 何鼎教授解釋道，&ldquo;<strong>現(xiàn)在，我們正在使用人工智能（AI）來嘗試基于療效的劑量調(diào)整</strong>&mdash;&mdash;即找到特定時(shí)間對(duì)特定患者最有效的劑量。&rdquo;</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;"><strong>數(shù)字醫(yī)療研究所的目標(biāo)之一，是利用患者自身數(shù)據(jù)管理其護(hù)理方案，使之適應(yīng)患者的實(shí)時(shí)生理狀態(tài)。</strong>&ldquo;為了做到這一點(diǎn)，我們就不能僅僅根據(jù)患者生命中某個(gè)瞬間的生理狀態(tài)進(jìn)行治療，而是要在人工智能圖譜技術(shù)的幫助下，了解患者全程的生理變化。&rdquo; 何鼎教授說。</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">在對(duì)幾種劑量的用藥進(jìn)行監(jiān)測后，&ldquo;智能調(diào)劑&rdquo;可繪制出拋物線圖，以預(yù)測患者在某一時(shí)間可能產(chǎn)生的藥物反應(yīng)。</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;"><span class="h1"><strong>數(shù)據(jù)來自患者</strong></span></p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <section> <section> <p style="text-wrap: wrap;">為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，何鼎教授和數(shù)字醫(yī)療研究所團(tuán)隊(duì)開展了一系列臨床試驗(yàn)，對(duì)特定患者在不同劑量下的藥物反應(yīng)進(jìn)行監(jiān)測。根據(jù)疾病的不同，研究團(tuán)隊(duì)采用不同的標(biāo)志物來追蹤治療效果，如血清成分、身體掃描結(jié)果等。</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">根據(jù)這些數(shù)據(jù)，<strong>研究團(tuán)隊(duì)能夠生成一條拋物線，以預(yù)測患者在某一時(shí)間可能產(chǎn)生的藥物反應(yīng)。</strong>每條拋物線的參數(shù)都是在名為&ldquo;智能調(diào)劑&rdquo;的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幫助下確定的，何鼎教授解釋道。</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;"><strong>&ldquo;智能調(diào)劑&rdquo;已在臨床試驗(yàn)中得到應(yīng)用，以優(yōu)化前列腺癌<sup style="font-size: 11px;">1</sup>、實(shí)體瘤<sup style="font-size: 11px;">2</sup>等癌癥的化療</strong>。它還用于肝移植患者<sup style="font-size: 11px;">3</sup>免疫抑制劑的劑量調(diào)控，以防止排斥反應(yīng)。</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">心臟病專家袁儀婷（Laureen Wang）對(duì)該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否也能幫助她的患者控制血壓很感興趣。在新加坡，高血壓是誘發(fā)可預(yù)防型心臟病發(fā)作和中風(fēng)的主要原因之一。</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">袁儀婷在新加坡國立大學(xué)心臟中心工作，同時(shí)也是數(shù)字醫(yī)療研究所的臨床首席研究員。<strong>她正在主導(dǎo)一項(xiàng)可行性試驗(yàn)，以研究&ldquo;智能調(diào)劑&rdquo;給出的降壓藥物劑量建議是否有助于更快降低患者血壓。</strong><sup style="font-size: 11px;">4</sup></p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">為此，患者將能夠使用遠(yuǎn)程血壓測量系統(tǒng)定期監(jiān)測自身血壓。利用這些數(shù)據(jù)，以及來自&ldquo;智能調(diào)劑&rdquo;的劑量建議，臨床醫(yī)生則能夠通過遠(yuǎn)程醫(yī)療預(yù)約對(duì)患者的用藥劑量進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。袁儀婷說，臨床醫(yī)生不一定要采納人工智能的建議，但我們希望這能加快初始調(diào)整過程并降低患者血壓。</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">&ldquo;<strong>從長遠(yuǎn)來看，如果這個(gè)系統(tǒng)投入使用，這將意味著我的病人即使不常來醫(yī)院見我，也能更快地達(dá)到他們的血壓控制目標(biāo)。</strong>&rdquo; 袁儀婷說。</p> </section> </section> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;"><strong><span class="h1">思維方式轉(zhuǎn)變</span></strong></p> <section> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">然而，試驗(yàn)比預(yù)想中的困難得多，袁儀婷說。醫(yī)生對(duì)采納這些建議持保守態(tài)度，患者也不都能理解干預(yù)措施，導(dǎo)致獲得患者知情同意的過程充滿挑戰(zhàn)。</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">此外，由于&ldquo;智能調(diào)劑&rdquo;被歸類為醫(yī)療設(shè)備（尚未獲批用于大眾），國立大學(xué)醫(yī)療系統(tǒng)集團(tuán)機(jī)構(gòu)審查委員會(huì)一開始提出了查看設(shè)備實(shí)物的要求。&ldquo;<strong>鑒于審查員在理解人工智能工具的概念上所面臨的挑戰(zhàn)，患者和醫(yī)生看待人工智能工具的態(tài)度也會(huì)是問題所在。</strong>&rdquo;她說。</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">數(shù)字醫(yī)療研究所副主任兼國立大學(xué)醫(yī)療系統(tǒng)集團(tuán)首席技術(shù)官嚴(yán)居淵副教授認(rèn)為，猶豫是可以理解的。&ldquo;臨床醫(yī)生需要接受培訓(xùn)，以便使用并解讀由這些工具提出的建議。&rdquo;他說。</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">此外，當(dāng)涉及人工智能系統(tǒng)時(shí)，患者個(gè)人信息安全也備受關(guān)注。嚴(yán)居淵副教授說，<strong>為了解決這些問題，國立大學(xué)醫(yī)療系統(tǒng)集團(tuán)已經(jīng)制定了強(qiáng)有力的管理政策，確保系統(tǒng)只存儲(chǔ)去標(biāo)識(shí)化數(shù)據(jù)。</strong></p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">國立大學(xué)醫(yī)療系統(tǒng)集團(tuán)還開發(fā)了<strong>&ldquo;發(fā)現(xiàn)人工智能平臺(tái)（DISCOVERY AI）&rdquo;</strong>，在此平臺(tái)有效共享多個(gè)機(jī)構(gòu)的大量醫(yī)療數(shù)據(jù)集，并用于AI模型訓(xùn)練。他們?yōu)榇碎_發(fā)了一項(xiàng)技術(shù)，采用區(qū)塊鏈&mdash;&mdash;這一非常安全的數(shù)據(jù)驗(yàn)證方法，為該平臺(tái)提供額外保護(hù)。</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;"><strong>人工智能模型開發(fā)完成后，研究人員可通過新加坡國立大學(xué)醫(yī)學(xué)院的&ldquo;高速數(shù)據(jù)人工智能平臺(tái)（ENDEAVOUR AI）&rdquo;進(jìn)行配置，然后大規(guī)模地向臨床醫(yī)生提供實(shí)時(shí)的人工智能預(yù)測結(jié)果</strong>。</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;"><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1727593947305/1727593947305.png" width="678" height="489" /></p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> </section> <p style="text-wrap: wrap;"><strong><span class="h1">親身體驗(yàn)</span></strong></p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">這些模型只是一個(gè)開始，嚴(yán)居淵副教授表示。<strong>&ldquo;人工智能縱向訪問患者數(shù)據(jù)的功能也非常強(qiáng)大，從實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)結(jié)果、生命體征數(shù)據(jù)，甚至到護(hù)理記錄。&rdquo;</strong></p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">像何鼎教授這樣的研究者，正在將這一理念付諸實(shí)踐。他已經(jīng)通過大學(xué)的倫理審查批準(zhǔn)，<strong>通過結(jié)合手指點(diǎn)刺試驗(yàn)和連續(xù)血糖監(jiān)測，研究飲食和運(yùn)動(dòng)對(duì)自己維持酮癥狀態(tài)的能力有何影響。</strong>何鼎教授計(jì)劃根據(jù)這些數(shù)據(jù)發(fā)表論文。</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">全球醫(yī)院普遍面臨高住院率和人手短缺，這導(dǎo)致患者入院等候時(shí)間的不斷加長。<strong>&ldquo;高速數(shù)據(jù)人工智能平臺(tái)&rdquo;是新加坡國立大學(xué)楊潞齡醫(yī)學(xué)院開發(fā)的一項(xiàng)人工智能工具，有助于預(yù)測患者的住院時(shí)間。</strong>它通過整合電子健康記錄中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和臨床觀察結(jié)果，為解決這一問題提供幫助。</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">通過面板上顯示的數(shù)據(jù)結(jié)果，&ldquo;高速數(shù)據(jù)人工智能平臺(tái)&rdquo;能提醒醫(yī)生入院等候時(shí)間的增加，從而為醫(yī)院資源的主動(dòng)調(diào)配提供可能。<strong>該系統(tǒng)已在超過26萬名患者的數(shù)據(jù)中得到驗(yàn)證，可提前兩周預(yù)測床位容量。</strong></p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;">此外，該系統(tǒng)還能預(yù)測每小時(shí)前往急診室的患者數(shù)量，甚至能精確到他們會(huì)前往的區(qū)域。<strong>&ldquo;高速數(shù)據(jù)人工智能平臺(tái)&rdquo;已在國立大學(xué)醫(yī)療系統(tǒng)集團(tuán)下屬的三家三級(jí)醫(yī)院中得到應(yīng)用。</strong>總體而言，自2022年實(shí)施以來，該系統(tǒng)已成功將候診時(shí)間縮短了大約30分鐘至數(shù)小時(shí)不等。</p>