猝死，似乎是一種無法預(yù)知何時(shí)來臨的奪命殺手。然而，人工智能在這方面堪稱“預(yù)測帝”，它擁有向一個(gè)人發(fā)出“離猝死還有幾小時(shí)”信號的底氣，為提前搶救生命爭取到寶貴時(shí)間。這種底氣來自于對成千上萬個(gè)猝死案例多指標(biāo)的聯(lián)合分析。在近日召開的“第五屆長城國際軍事醫(yī)學(xué)論壇”子論壇上，國內(nèi)首家急救大數(shù)據(jù)庫建設(shè)與人工智能輔助決策應(yīng)用的案例吸引了廣泛關(guān)注。

可提前預(yù)測患者發(fā)病時(shí)間

人工智能能在醫(yī)療領(lǐng)域哪些方面發(fā)揮作用?比如，可預(yù)測高血壓病友的個(gè)性化服藥時(shí)間。它精于統(tǒng)計(jì)分析，如果你的高血壓頻繁發(fā)生在晚上9點(diǎn)，它就能敦促你在晚上9點(diǎn)準(zhǔn)時(shí)服用降壓藥，讓服藥時(shí)間匹配發(fā)病時(shí)間，避免盲目服藥帶來的供血不足等臨床風(fēng)險(xiǎn)。

不僅如此，人工智能還“解放”了影像醫(yī)生數(shù)十年如一日重復(fù)枯燥的“看片”生涯。它以“一目十張”的速度閱覽成千上萬張影像，迅速形成影像報(bào)告，而醫(yī)生只需進(jìn)一步復(fù)核確認(rèn)，并簽發(fā)影像診斷報(bào)告。

優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源永遠(yuǎn)是稀缺，國家配備多少急救資源才能在白金十分鐘和黃金一小時(shí)內(nèi)開展時(shí)限救治。急診大數(shù)據(jù)建設(shè)項(xiàng)目的牽頭人解放軍總醫(yī)院急診科主任黎檀實(shí)和解放軍總醫(yī)院醫(yī)學(xué)工程中心主任曹德森認(rèn)為，急診時(shí)限救治的解決之道，是將大數(shù)據(jù)和人工智能預(yù)警技術(shù)部署到社區(qū)乃至病人的床頭。一旦病人在夜間睡眠過程中身體有任何不適，監(jiān)測系統(tǒng)可實(shí)時(shí)把病人的生命體征數(shù)據(jù)傳回到醫(yī)院，并提醒病人去看急診，以便及早干預(yù)和阻斷疾病發(fā)展進(jìn)程。

人工智能的“糧食”是數(shù)據(jù)，吃掉越多數(shù)據(jù)越能提高疾病預(yù)測的精準(zhǔn)度。解放軍總醫(yī)院以急診患者的連續(xù)生命體征數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)室檢查數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)和電子病歷四個(gè)方面為基本數(shù)據(jù)采集對象，通過三年的采集已經(jīng)獲得33萬例急診分診數(shù)據(jù)和3萬多例住院觀察數(shù)據(jù)。

目前，急診14種以上的疾病譜已經(jīng)全部被納入到急救大數(shù)據(jù)中，這就意味著，心梗、腦梗、高血壓、猝死等常見疾病在不遠(yuǎn)的將來，都將通過人工智能預(yù)警技術(shù)實(shí)施提前預(yù)測、干預(yù)和阻斷，避免疾病的突然發(fā)作。

天壇醫(yī)院、清華大學(xué)等20多家醫(yī)院和大學(xué)的學(xué)者參加了基于解放軍總醫(yī)院急救大數(shù)據(jù)進(jìn)行的數(shù)據(jù)實(shí)踐與競賽活動(dòng)(Data-thon)，他們認(rèn)識(shí)了數(shù)據(jù)，觸摸了數(shù)據(jù)，今后也將能夠構(gòu)建自己的急救數(shù)據(jù)庫。下一步，曹德森想把大數(shù)據(jù)繼續(xù)拓展應(yīng)用到所有的臨床專科。

急診數(shù)據(jù)價(jià)值高、能救命

急診大數(shù)據(jù)的價(jià)值密度很高，換句話說，都是救命的數(shù)據(jù)信息。因?yàn)閬砜醇痹\的患者，都處于病情快速轉(zhuǎn)折期，數(shù)據(jù)內(nèi)涵豐富，具備極高的研究價(jià)值。

“以前的急診數(shù)據(jù)都是機(jī)會(huì)性獲得，好多關(guān)鍵數(shù)據(jù)沒保存下來。”曹德森回想傳統(tǒng)的急診數(shù)據(jù)收集狀況，不僅關(guān)鍵高價(jià)值數(shù)據(jù)沒有獲取，而且信息標(biāo)注不清晰，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)混亂，給急救醫(yī)學(xué)研究帶來極大復(fù)雜性。“我們90%的精力都用在了篩選數(shù)據(jù)，只有10%的精力用于算法研究。”

過去，沒保存下來的關(guān)鍵數(shù)據(jù)之一，就是急診病人的連續(xù)生命體征，常見的有心電、呼吸、脈搏、血壓、血氧和體溫等。臨床工程師出身的曹德森認(rèn)為這恰恰是急診數(shù)據(jù)最精華部分，但是有些臨床醫(yī)生卻不這么想，“他們認(rèn)為，生命體征正不正常我一眼就看出來了。”

曹德森在與臨床的溝通中堅(jiān)持采集了這個(gè)數(shù)據(jù)，在他看來，臨床醫(yī)生“看一眼便知生命體征”的方式只是數(shù)據(jù)的“一次”利用，沒有進(jìn)行“二次”深度利用。“我要做的是將這個(gè)數(shù)據(jù)與其他信號匹配起來分析，看趨勢、看變化規(guī)律、看多參數(shù)據(jù)在連續(xù)時(shí)間和空間上的信號特征，這些數(shù)據(jù)的聯(lián)合分析恰恰很有意義。”

曹德森介紹，急診大數(shù)據(jù)庫建成是信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、云計(jì)算和人工智能技術(shù)發(fā)展的必然結(jié)果，它以跨專業(yè)跨領(lǐng)域的形式存在，單一機(jī)構(gòu)、單一學(xué)科、單一領(lǐng)域的人員是無法建立起來的。急診大數(shù)據(jù)庫建設(shè)這一成果的最大特點(diǎn)是跨界融合與集成創(chuàng)新。

這樣一來，構(gòu)建這樣的跨平臺(tái)系統(tǒng)成為最大的挑戰(zhàn)。多樣化的接口標(biāo)準(zhǔn)和通訊協(xié)議，大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)最終都要接入同一個(gè)目的地：開放數(shù)據(jù)庫。這種難題用專業(yè)術(shù)語來說就是要解決“多源異構(gòu)”問題。數(shù)據(jù)庫搭建過程中，多學(xué)科專家達(dá)不成共識(shí)、相互不理解都是“家常便飯”。

基于急救大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)轉(zhuǎn)化的可穿戴式生命體征感知產(chǎn)品，今年年底或明年年初就可面世，不過目前仍處于保密狀態(tài)。如果系統(tǒng)判斷引發(fā)老人胸悶的是冠心病、心梗早期等問題，那么它會(huì)提前好幾天甚至好幾周就發(fā)出預(yù)警信號，提醒老人趕緊去看醫(yī)生。“中西醫(yī)聯(lián)合阻斷心衰發(fā)展進(jìn)程，對危險(xiǎn)提前干預(yù)阻斷就沒事了。”曹德森說了一句有點(diǎn)繞口的金句：搶救不如搶救及時(shí)，搶救及時(shí)不如干預(yù)得早。

未來急救大數(shù)據(jù)的發(fā)展，是整合更多醫(yī)療機(jī)構(gòu)的急診數(shù)據(jù)資源，并整合院前、院中、院后數(shù)據(jù)，形成多中心全息急救大數(shù)據(jù)。發(fā)展醫(yī)學(xué)人工智能的三大要素為“算力、算法和大數(shù)據(jù)”，相信多中心全息急救大數(shù)據(jù)的建設(shè)將進(jìn)一步助力分級診療和醫(yī)學(xué)人工智能的發(fā)展，將有越來越多的人工智能技術(shù)應(yīng)用于疾病的早期預(yù)警、預(yù)測和預(yù)防。