人工智能加速融入医学检测，精准检测揪出“捣蛋”细胞

对普罗大众来说，谈起医学检验大家也许只想象到，发烧等身体不适时在医院做的检验。然而，在医学界，检验是一项专门的学科，而且对医生的诊断和治疗起着极其重要的作用。同时，在我国大健康战略下，国内第三方医学检验研究领域正在高速发展。坐落于广州国际生物岛的金域医学是全国领先的第三方医学实验室集团，他们将大数据、人工智能等新一代信息技术加速融入到医学检测上，目前其检测项目达到2500多项，是目前国内提供检验项目较全的医疗机构之一，年检测标本超5000万例，相当于40个大型三甲医院的年标本检验数量。

今年6月我国首批罕见病目录公布，当中有121种疾病纳入该目录当中。这份目录意义重大，业界指出，目录的出台将提高药企对罕见病的研发积极性，加快罕见病药品上市进程。专家表示，采用了大数据、人工智能等新一代信息技术的智慧检验，可助力罕见病的诊断、预防以及“孤儿药”的研发。另外，基因测序更为精准医疗“打下”夯实的基石。

数据回顾

全国首份121种罕见病检测数据

累计检出3万例阳性样本检测数据

基因及基因组技术检出的阳性标本数达2万余例

色谱质谱及酶学方法检出的阳性标本数为6000余例

创建具广州特色的

检验检测大数据研究院

数据与医学检验的关系密不可分，在医学检验的“大概念”中则是包含了病例数据和检验数据。一般而言，一个大型的医学检验机构每年都会检测并积累庞大的数据，而这些检测数据更是覆盖了人类生命的每个周期。

作为全国领先的第三方医学实验室集团，金域医学每年的标本量就超5000万。5000万是一个怎样的概念？金域医学首席科学官于世辉博士表示，广州有十多家大型的三甲医院，以上的检测量相当于40个三甲医院的年标本检验数量。检测数据可为疾病防治提供依据，“面对如此庞大的数据量，最重要的是，如何把这些庞大的数据量转化成科学的数据，依靠这些科学的数据去判断或者预测”。

2009年，宫颈癌被列入我国“两癌筛查”项目，全国开始对农村妇女实施宫颈癌筛查。宫颈细胞学检测是指通过采集脱落细胞进行制片观察，从而判断宫颈是否存在病变。截至目前，金域团队在过去近十年时间累计做了约3400万筛查标本，这个数据量相当于中国人群宫颈癌筛查量的约15%。

筛查是为了科学的诊断、预防，不仅如此，多年来筛查所积累的数据更可增进对国内宫颈癌流行病学现状的了解。实验室通过对这些数据进行科学的统计分析后发现，中国女性感染HPV病毒的亚型和欧洲群体有不同。

于世辉博士进一步解释，我国在进行子宫颈癌疫苗的生产，疫苗是针对不同的HPV亚型，感染的亚型不同，疫苗所起到的作用、针对性也不同，利用大数据科学分析就能知道真正中国人群主要感染的HPV亚型有哪些，未来如何指导厂家去开发疫苗，专门针对中国人比较常发或者多发的亚型来进行疫苗研发。

全媒体记者了解到，刚过去的9月，金域医学与我国科技巨头华为达成战略合作，双方在第三方检验、病理诊断和基因分析的信息化、自动化和智能化，以及智慧城市、智慧医疗建设方面开展深度合作。也就说，这些庞大的检测数据、病例数据未来将会传送到“云端”，一方面可大大提升存储数量级，另一方面利用云计算的特性，加快其运算速度以及便于数据“共享”。

尽管目前医学检验的大数据在部分疾病的研究上已获得阶段性成果，但专家坦言，目前的数据仍不足够大，更需要的是上升到国家层面，因为许多数据都必须国家来主导。更重要的是打破数据壁垒，每个医院、大学、研究所都有自身的数据库，且数据的标准不一致，导致了“共享”时会出现问题。因此，未来数据如何有效地打通，是需要考虑的问题。

日前，国务院印发了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，金域医学正式创建具有广州特色的“精准医疗”检验检测大数据研究院。其所依托的是，覆盖全国90％以上的人口所在地区、年服务医疗机构22000多家和超5000万例年标本量，包括全国不同地域、不同民族、不同年龄层次的海量医疗检测样本数据。

人工智能可辅助医生

对病情进行诊断

拥有了具规模的数据库，利用人工智能对样本进行筛查，甚至诊断是AI+医疗发展的一个大方向。去年，央视节目《机智过人》中，人工智能和15名来自全国三甲医院、有着15年工作经验、阅片量在20万张以上的医生“过招”，结果是人工智能获胜。

据了解，金域医学实验室早在四年前已将AI“带入”到检验领域中。在四年前，实验室与香港应用科学研究院建立了合作的关系，通过该研究院研发的软件进行子宫颈癌的初筛。如接收到一万份子宫颈癌样本，实验室利用人工智能，把其中确定正常的样本排除，剩下的是“软件”看得不太清楚或可能有病的。随后，再让医生来进行诊断。相比传统方式，这大大地降低了病理医生的工作量。实际上，当下人工智能在医学检验上主要是对样本的初步筛查。于世辉博士认为，即便未来，人工智能也是无法取代病理医生，它更多的是帮助病理医生减少工作量。

然而，医疗是一个相当宽广的领域，在部分疾病诊断例如眼病、肺炎等，人工智能发展得相对较快。今年2月，广州市妇女儿童医疗中心基于深度学习开发出一个能诊断眼病和肺炎的人工智能系统，该研究成果以封面文章登上当月的世界顶级期刊《细胞》。据了解，这项人工智能成果能根据影像资料，给医生提出诊断建议，并解释判断的依据。比对实验发现，该系统在诊断眼疾的准确率达96.6%；在区分肺炎和健康状态时准确率达92.8%。数据显示，从一张胸部CT上找到肺结节，一名经过训练的医生平均需要3~5分钟，而依靠人工智能则仅需3~5秒。

据透露，金域医学已与我国人工智能“大咖”张康教授以及南方医院的侯凡凡院士进行合作，将人工智能“融入”大数据，尝试对膜性肾病进行研究。当下，人工智能已从病理，包括细胞病理的子宫颈癌、组织病理的肺癌和肾脏系统疾病，延伸到基因测序及微生物检测等，比如幽门螺旋杆菌。

“目前在医疗领域中，人工智能仍是单独针对一个项目、一个领域，希望未来能把病理与基因整合在一起，再把其他的大数据融合，最后真正地实现病理和检测的智能化。”于世辉表示。

放眼全球，IBM、谷歌、微软等科技巨头近年都在布局人工智能医疗。如IBM Watson能快速筛选癌症患者记录，为医生提供可供选择的循证治疗方案；谷歌在糖尿病、神经性疾病诊疗等研究方面发力。

据麦肯锡则预测，到2025年，全球智能医疗行业规模将达到总254亿美元，约占全球人工智能市场总值的1/5。

精准检测罕见病

提供治疗方式

今年5月，国家卫生健康委员会、科技部、工信部、药监总局、中医药管理局5部门联合公布《第一批罕见病目录》。首批目录纳入了血友病、白化病、肌萎缩侧索硬化（俗称“渐冻人症”）等121种疾病。国家卫健委有关负责人表示，该目录根据我国人口疾病罹患情况、医疗技术水平、疾病负担和保障水平等，参考国际经验，由不同领域权威专家按照一定工作程序遴选产生。

罕见病，又称“孤儿病”，是发病率很低的疾病，通常病情严重，甚至危及生命。按照中华医学会医学遗传学分会提出的定义，罕见病为患病率低于1/500000或新生儿发病率低于1/10000的疾病。

随着这份《第一批罕见病目录》对外公布，金域医学不仅已开展相关检测服务，而且均检测到阳性病例，同时亦发布了罕见病检测数据，针对新生儿及儿童，前者累计检出阳性样本数达3万例。这些检测数据意味着什么？于世辉博士解释道，尽管这些是初步数据，但根据这些数据可以知道这些罕见病究竟有哪些，在中国的各个地区分布的情况，病基因的改变是由什么原因引起以及它的类型是怎样，哪些可治哪些不能治……这些数据对于病人是非常有意义的。

业内人士指出，《第一批罕见病目录》的出台将提高药企对罕见病用药的研发积极性，加快罕见病药品上市进程，从而改善罕见病患者的生活质量，并将为罕见病药物纳入医保提供参考依据。

据透露，金域医学积累了数十万例其他阳性罕见病检测数据，这些数据具有广泛的地域和人群代表性，对中国人群中罕见病的发病率、检出率及特有遗传变异类型的临床研究具有重要的科学价值；对于罕见病产前检测、新生儿筛查、产后患儿罕见病的诊断及“孤儿药”的研发等都具有重大意义。

针对罕见病中占主要比重的单基因遗传性疾病的产前筛查，该医学团队还与NIPT之父卢煜明教授团队开展深度合作；并与基因测序巨头Illumina公司联手，将MiniSeq测序仪普及到基层医院，助力我国罕见病的精准检测。

基因测序为精准治疗打好基础

除了预防与诊断“罕见病”，基因测序更为“精准医疗”打下基础。精准医疗，狭义概念是在基因和基因组基础、检测基础上的一种医疗，它更是疾病诊断和治疗的重要发展方向之一。而基因测序是一种新型基因检测技术，它通过分析测定基因序列，可用于临床的遗传病诊断、产前筛查、罹患肿瘤预测与治疗等领域。据业内专家表示，无论是细胞治疗还是基因治疗，首先要通过基因测序诊断病情才能设计方案。而在实施精准医疗方案过程中，需要大量的细胞和分子级别的检测。

于世辉博士表示，人类除了外伤以外所有的疾病都与基因、基因组有关，例如肿瘤无一例外全都是基因、基因组变化，罕见病当中的80%都是基因、基因组的变化。

目前，精准医疗在临床上应用得最多的是肿瘤方向。这与以往的肿瘤治疗有所不同，例如以往有病人得了癌症住院，一般治疗手段是通过外科手术，将肿瘤切除。切除后再进行化疗、放疗等，这是传统的手段，精准医疗的到来则是大大地改变传统的这些治疗手段。

“病人去到医院首先是检测病人的基因发生了怎样的改变”，于世辉博士解释道，而不是按照传统的治疗过程来进行了。也因为全球医学水平的高速发展，科学家们在过去这些年中发明了一些专门针对不同的基因变化进行治疗的药物，也就说在对疾病的治疗上，可通过靶向药物而非手术、化疗等传统方式进行。

相比部分国家和地区，我国的精准医疗仍处于刚起步的阶段，目前，全球精准医疗更多地集中在人类对恶性肿瘤的早期诊断和治疗上，基于个体基因检测的肿瘤个体差异化治疗成为重要趋势。根据前期部署的中国精准医疗计划，将于2030年前在精准医疗领域投入600亿元。

根据互联网医疗健康产业联盟早前发布的《2018医疗人工智能技术与应用白皮书》指出，基因检测就是通过解码从海量数据中挖掘有效信息，目前高通量测序技术的运算层面主要为解码和记录，较难以实现基因解读，所以从基因序列中挖掘出的有效信息十分有限。人工智能技术的介入可改善目前的瓶颈。通过建立初始数学模型，将健康人的全基因组序列和RNA序列导入模型进行训练，让模型学习到健康人的RNA剪切模式。之后通过其他分子生物学方法对训练后的模型进行修正，最后对照病例数据检验模型的准确性。

于世辉博士：

现任金域医学高级副总裁、首席科学官，哈尔滨医科大学特聘教授及博士生导师。1985年毕业于哈尔滨医科大学，获医学学士学位。随后又分别于1988年获得医学遗传学硕士学位、1993年获得医学遗传学博士学位。1994年至1996年，在日本滨松医科大学从事分子及生化遗传学的博士后研究。2008年，他首次系统地将瞬时无细胞分子克隆或特异性DNA序列体外引物定向酶促扩增技术（PCR方法）应用于基因芯片临床检测结果的验证，开发了多种下代测序检测项目。在世界上首先鉴定了多种人类基因组疾病，发表了70多篇论文并参与编写多部著作。于2011年加盟金域医学，带领金域团队致力于搭建中国人的单基因遗传病基因组数据库。