“瑞寧助糖”亮相首屆糖尿病人工智慧大賽，未來將到基層大顯身手
日前，首屆糖尿病人工智慧大賽在無錫舉辦，糖尿病AI“瑞寧助糖”和社群衛生服務中心醫生協同，共同“對抗”來自三級醫院的醫生組合。兩組醫生分別圍繞相同的糖尿病病例進行診斷並給出用藥方案建議，並由專家團隊進行打分。大賽不僅展示了人工智慧在慢病領域應用的最新進展，也探討了醫療AI未來發展的更多可能性……
近兩年，人工智慧(AI)技術蓬勃發展，在醫療中的應用已是如火如荼。目前在影像和病理等形態學識別上，精確度甚至高於醫生。但在需要邏輯判定的疾病診斷、藥物選擇等方面的AI並不多，目前相對成功的僅有IBM研發的Watson腫瘤醫生。
在中國，代謝性疾病高發，僅成年2型糖尿病患者人數已達1.14億 。與之相對的是，當前我國代謝性疾病的診療主要依賴三級醫院，基層醫療資源嚴重不足，無法滿足患者對於規範化的檢測診療以及院後健康管理的需求。
如何防治，必須要有新思路、新方法和新措施。隨著網際網路和物聯網技術的發展，AI用於糖尿病防治的思路開始出現。能否有一個幫助醫生診治的AI輔助診治系統？相信這是很多醫生的需求。於是，由寧光院士及其團隊與阿里健康共同孵化的首個糖尿病慢病領域人工智慧輔助用藥引擎——瑞寧助糖Dia Master應運而生。
寧光院士擔任首屆糖尿病人工智慧大賽主席
首個糖尿病AI“瑞寧助糖”嶄露頭角
本次糖尿病人工智慧大賽的形式是，分別邀請三級醫院和社群衛生服務中心各5名醫生參與，共同對隨機抽取的5份糖尿病病例進行診斷並給出用藥方案建議，三級醫院醫生獨立作出判斷，社群衛生服務中心的醫生則與“瑞寧助糖”配合完成診療及用藥方案。
兩組醫生的用藥方案將由學科內知名專家進行打分，一共是5位評委。評分指標包括藥物選擇、藥物起始量及用法兩項，每項滿分10分。
最終，三級醫院組平均得分72.9分，社群醫院+瑞寧助糖組平均得分69.3分。
空軍軍醫大學附屬西京醫院姬秋和教授（圖1）
上海交通大學附屬第一人民醫院彭永德教授（圖2）
山東大學齊魯醫院（青島院區）何蘭傑教授（圖3）
南方醫科大學第三附屬醫院沈潔教授（圖4）
寧光院士在評價大賽結果時說：“我知道這個結果應該是這樣的，這個結果說明了社群醫院醫生和三級醫院醫生在糖尿病診療能力方面還存在差距，但是AI能夠幫助社群醫院醫生提升能力和水平，縮小差距。”尤其是在分級診療、雙向轉診背景下，只有提升了社群醫院醫生的水平，才能讓基層接得住、留得下患者。
寧光院士指出，AI在醫療領域應用雖然有很多，但是聚焦於糖尿病領域的卻很少。原因在於糖尿病診療相對複雜，用藥、劑量等要因人而異，教條式地遵循指南很難孕育出高水平的糖尿病AI，從這個角度而言，瑞寧助糖還需要大量地實踐。
醫療人工智慧的迭代很快，寧光院士風趣地對現場的醫生說，就算能夠不吃不喝地學習，也趕不上AI的學習速度。他很有信心，在兩三個月內，瑞寧助糖的能力將再次提升，到時候達到或超過三級醫院醫生水平猶未可知。
在這場人機大賽中嶄露頭角的人工智慧醫生“瑞寧助糖”，正是由國家代謝性疾病臨床醫學研究中心和阿里健康共同研發的首個糖尿病領域人工智慧輔助用藥引擎。
要知道，一位內分泌科醫生要達到“專家”水平，往往要經過十幾年乃至數十年的專業學習、臨床實踐、進修培訓，而今年5月份才正式“上崗”的“瑞寧助糖”已然達到了與這些專家們不分伯仲的水平，背後的祕密是什麼呢？
首屆糖尿病人工智慧大賽現場
知識模型“海納百川”
與傳統人工學習方式不同，瑞寧助糖構建了特有的醫學知識圖譜，融合了國內外最新糖尿病指南和重要醫學文獻，實現學科知識的實時搜尋與不斷積累。同時，AI領域專家採用特殊演算法，幫助構建醫學知識點間的關聯，讓機器能夠持續“讀懂”新發表文獻。
經驗模型還原“專家思維”
區別於傳統的人工學習、同行交流與長期臨床經驗積累，瑞寧助糖彙集全國近300位內分泌專家參與資料標註，並參考數千份經過脫敏的真實電子病歷的治療經驗，是一個年輕卻經驗豐富的“專家級選手”。
實戰之中大顯身手
在實際應用中，醫生不必再侷限於個人的經驗與知識，在錄入患者相關資訊、病史及檢驗檢查等資訊後，“瑞寧助糖”先將其脫敏資訊進行標準化整合，再結合醫學知識圖譜的資料，通過人工智慧給出用藥建議，為糖尿病患者提供更加規範化和個性化的診治。
目前，“瑞寧助糖”能為不同病情的糖尿病患者提供3套個性化、針對性的治療方案。通過“知識模型—經驗模型”雙模型的融合，它讓臨床醫生得以在診療決策中獲得內分泌專家級的輔助和指導，從而提升水平，實現標準化的糖尿病診療。而通過持續地AI學習，“瑞寧助糖”對治療方案把握的精準度還將不斷提高。
糖尿病AI到基層去
在場的一位來自山東省龍口市人民醫院的醫生告訴動脈網，她認為舉辦這樣的賽事是非常有意義的，不僅能夠傳遞醫療AI領域的最新進展，也能切實地幫助醫生提升糖尿病診療能力。尤其對於基層醫生而言，因為專業水平、學習條件差異，在糖尿病診療方面確實存在不足，有了醫療AI的幫助就可以持續地進行學習、提升。
實際上，這也是寧光院士及其團隊的想法。“瑞寧助糖”作為一個臨床可用的輔助診治系統，未來將進入MMC國家標準化代謝性疾病管理中心試用。
作為瑞寧助糖的共同研發方，阿里健康高階副總裁柯研也指出，阿里健康一直認為，結合了人工智慧技術和專家智慧結晶的醫療AI，能幫助基層醫生做出更科學、更高效的決策，並不斷獲取最前沿醫學知識，提升自身醫學技能，從而讓更多的病患受益，這也是阿里健康發展醫療AI的初心。
國家標準化代謝性疾病管理中心MMC由寧光院士牽頭，中國醫師協會、國家代謝性疾病臨床醫學研究中心、上海市內分泌代謝病研究所共同發起，由阿斯利康、智眾醫療等多家企業支援，以“一箇中心，一個標準，一站服務”為理念，致力於為不同患者帶來個性化、高標準的疾病全程管理。
不斷推進中的國家標準化代謝性疾病管理中心專案，正在使我國代謝性疾病診療發生巨大變化：通過一站式的診療服務，大幅節省患者的就醫時間，並藉助資料互聯、人工智慧技術，打造個性化、高標準、規範易操作的篩查、診斷、治療和隨訪流程，讓患者在家門口的社群醫院就能獲得專家級的治療。
藉助與三級醫院的長期聯動以及人工智慧輔助診療手段，有望大幅提高基層醫療機構的診療效率與疾病管理水平，助力提升我國代謝性疾病的整體防治水平及醫療服務質量。
三級醫院與基層醫療機構的聯動及海量的患者資料，還將推動提升患者轉診比率，為我國慢性疾病分級診療的推進提供可行方案，併為相關公共衛生政策的制定和優化提供有力支援。
寧光院士說：“目前，中心建設已經初顯成效，接下來我們還將在全國範圍內大力推廣MMC，爭取早日實現‘建立1000家MMC中心，管理1000萬糖尿病患者’的目標，併力爭在10年後降低我國糖尿病發病率1%，降低各種併發症10%，造福更多代謝性疾病患者的目標。”