如今，數字化正在層層滲入到醫療各個(gè)領(lǐng)域，數字轉型是醫藥企業(yè)通向未來(lái)成功路上必不可少的環(huán)節。當大數據、人工智能(AI)等已經(jīng)成為現實(shí)應用于醫療領(lǐng)域，未來(lái)還將更加頻繁和廣泛地應用在真實(shí)世界中，我們應如何思考它們將對醫藥行業(yè)產(chǎn)生的影響，一些前行醫療企業(yè)已經(jīng)在開(kāi)展怎樣的探索和實(shí)踐？
在丁香園Forward 平臺發(fā)起的 Elite Club 線(xiàn)下交流會(huì )上，羅氏診斷 IT 負責人徐兵(Peter Xu)談了他的看法并和在場(chǎng) 300+ 行業(yè)專(zhuān)業(yè)人士分享其團隊利用數字化及數據助力業(yè)務(wù)和臨床的實(shí)踐。
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數字醫療眾說(shuō)紛紜，是挑戰，更是機遇
在徐兵看來(lái)，在發(fā)展數字化的道路上存在著(zhù)很多尚待探究確定的問(wèn)題。對于醫療各相關(guān)方來(lái)說(shuō)，數字化往前走，能走多遠，什么事情可以做并且可以發(fā)展的很快，政策至關(guān)重要；而站在醫療最前線(xiàn)的醫生對數字化的接受程度也是行業(yè)發(fā)展數字化的重要挑戰因素。
對于制藥企業(yè)來(lái)說(shuō)，首先，每個(gè)醫療公司對數據的定義都不同，甚至同一個(gè)部門(mén)對于數據的定義也有差別，所以驅動(dòng)數字化這個(gè)概念仍然需要行業(yè)的整體配合。第二是未確定性，企業(yè)投資數字化，會(huì )得到怎樣的收益，產(chǎn)生怎樣的業(yè)務(wù)影響尚不能定論。第三，數字化年代需要速度和敏捷性，傳統的企業(yè)需要不斷提高適應能力。與此同時(shí)，在與Google、IBM 這樣的技術(shù)性問(wèn)題公司做比較，制藥企業(yè)應該怎樣定位自身數字化發(fā)展。
這些問(wèn)題和挑戰也意味著(zhù)機遇，各種場(chǎng)景下都隱藏著(zhù)機會(huì )。徐兵引用了來(lái)自高德納(Gartner)公司對數字化的定義闡述他對數字的理解：「數字化是利用數字技術(shù)改變商業(yè)模式，并提供新的收入和創(chuàng )造價(jià)值的機會(huì )。數字化是指數字化業(yè)務(wù)轉型的過(guò)程。」
“Digitalization is the use of digital technologies to change a business model and provide new revenue and value-producing opportunities; it is the process of moving to adigital business.” -- Gartner
如何利用數字化創(chuàng )造新的業(yè)務(wù)模式，產(chǎn)生新的利潤方式，是徐兵及團隊一直思考的問(wèn)題。徐兵說(shuō)到：「即便現在數字化進(jìn)程中仍存在很多問(wèn)題，羅氏診斷最關(guān)注的是要讓大數據幫助醫生診斷，最終解決患者旅程中的問(wèn)題」。
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人工智能的發(fā)展最需要的是高質(zhì)量的、真實(shí)世界的數據
據統計，目前臨床病人的診斷誤診率平均為30%，在某些領(lǐng)域如腫瘤甚至更高。而數據驅動(dòng)的醫生智能助手，通過(guò)一些臨床輔助診斷手段幫助醫生去減低或者提高臨床診斷的安全性，這其中最重要的就是真實(shí)世界的數據儲備。
徐兵也說(shuō)：「在國內外都有不同的公司或機構分析和處理這些數據。總體來(lái)講，中國對真實(shí)世界數據重視和研究成熟度跟國外還有一定的距離。但是現在中國出臺了大約 20-30 個(gè)不同的法律法規在規范，可能還不夠，但趨勢在向好的方向發(fā)展。」
如何得到高質(zhì)量的真實(shí)數據呢？可穿戴設備可能是一個(gè)有效的數據來(lái)源，它搜集患者在院外的健康數據；其次，電子病例、基因數據，流行病學(xué)的數據都是真實(shí)世界的數據來(lái)源。
這些數據將對藥品研發(fā)、精準醫療等方面產(chǎn)生具大價(jià)值。為此，羅氏診斷也展開(kāi)了戰略投資。徐兵介紹了羅氏診斷戰略投資的兩家創(chuàng )業(yè)公司：
Flatiron Health，是一家腫瘤大數據創(chuàng )業(yè)公司，主要聚焦在腫瘤臨床數據，目前有近一百萬(wàn)患者臨床數據，大約覆蓋了 15% 美國新發(fā)腫瘤患者；羅氏診斷將會(huì )用 Flatiron Health 的數據以更快的速度研發(fā)新藥上市，通過(guò)創(chuàng )新獲得新的市場(chǎng)優(yōu)勢。
Foundation Medicine，致力于開(kāi)發(fā)腫瘤的基因檢測技術(shù)，而眾所周知，如果醫生能夠在癌癥早期就檢測出腫瘤發(fā)生，那么對及早治療腫瘤有著(zhù)難以估量的作用，羅氏診斷希望借助其先進(jìn)的測序技術(shù)助力公司未來(lái)開(kāi)發(fā)腫瘤個(gè)性化治療。
未來(lái)的大數據應用還是要回到醫學(xué)價(jià)值上
在大數據的應用上，徐兵及團隊已經(jīng)在腫瘤領(lǐng)域開(kāi)展了實(shí)踐。眾所周知，在腫瘤治療當中，腫瘤標志物是診療及監測的關(guān)鍵因素。羅氏診斷開(kāi)發(fā)了一套人工智能識別乳腺癌系統，該系統通過(guò)四萬(wàn)多例腫瘤病人及腫瘤標志物的學(xué)習，形成對腫瘤標志物的篩查能力。
在階段性成果的測試中，該系統與10 個(gè)病理醫生進(jìn)行診斷比賽，結果系統以1:9 勝出；而唯一獲勝的醫生則是個(gè)人經(jīng)驗十分豐富，在速度和準確率比人工智能要高。徐兵表示，這場(chǎng)比賽的意義不是在于醫生和人工智能的輸贏(yíng)，更重要的是，當場(chǎng)的病理專(zhuān)家一致認為人工智能可以幫助醫生省掉非常重復的勞動(dòng)，來(lái)進(jìn)行更有效的診斷。某種程度上，這樣的人工智能輔助診療的模式得到了最前線(xiàn)的醫生用戶(hù)的認可。
徐兵認為，這些探索和實(shí)踐，讓我們了解醫生對數據、新技術(shù)的反饋，讓企業(yè)知道下一步怎么去走，而如果真的要把醫療大數據和人工智能應用好的話(huà)，應該回歸到最基礎的臨床病人診療路徑和醫學(xué)價(jià)值上。
大數據應用于醫療領(lǐng)域，不是憑一己之力能成就的。徐兵在最后說(shuō)到：「一家公司的力量是單一的，我們希望聯(lián)合各大機構和醫院，在開(kāi)放的合作伙伴體系中，把大數據和人工智能推向臨床，真正受益于病人。」
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