借势人工智能 北京大学肿瘤医院放疗惠基层

文/本刊记者 吴佳男

惠及民生，推动基层放疗水平，是北京大学肿瘤医院当下肩负的使命，也是未来的责任。

“实现健康中国战略，重要目标之一是推动优质医疗资源的下沉。多年来，北京大学肿瘤医院致力于肿瘤治疗规范化理念的普及，也在很多医联体和非肿瘤专科医院的规范化治疗培训上进行了有益的尝试。”10月19日，IDC中国“2018数字化转型年度盛典暨第三届中国数字化转型领军用户颁奖盛典”在北京举办，北京大学肿瘤医院的人工智能肿瘤放射治疗解决方案获得了“2018年IDC中国数字化转型运营模式转型领军者”年度大奖。接受颁奖时，北京大学肿瘤医院运营副院长邢沫做了以上表述。

“制定适用于大型公立医院和基层医院的肿瘤治疗标准与规范，是医院于6年前便已开始的系统工程。”邢沫介绍，在多项工程中，基于人工智能技术的放射治疗解决方案研究被逐渐推至前台，原因主要在于患者不断提升的诊疗需求。

据统计，中国每年新增癌症患者380万左右，死亡280万，提升癌症诊疗能力已成为“健康中国”战略重要规划之一。然而，与之相对的是，癌症医疗队伍和资源的严重不足。以放射治疗为例，物理师人才严重短缺。提高现有放疗师和物理师的工作效率和质量，实现先进放疗手段的可复制性和一致性，以及更好地下沉基层，成为各方探索的重要课题。

“帮扶基层是医院的使命，但实践过程中，技术推广比较难。”邢沫阐述了个中原因：一是北京大学肿瘤医院医务人员无法实现长期驻扎基层帮扶；二是基层医生即便频繁北上进修，也难以在回到医院后实现完美复制。“很多医院甚至连物理师的概念都没有。”

机缘巧合之下，北京大学肿瘤医院放疗科副主任及首席物理师吴昊于2014年发现了一个契机。在某次学术会议上，全球综合放射治疗设备软硬件的领导企业商瓦里安医疗系统公司（Varian Medical Systems）的智慧放疗计划系统(RapidPlan)吸引了吴昊的目光。

邢沫北京大学肿瘤医院运营副院长

该系统基于放疗大数据、数学预测模型、机器学习等人工智能技术，可将优质的放疗物理计划进行分析和特征提取，进而建立数学预测模型，自动生成高质量的患者放疗计划。

在邢沫看来，这项计划可大大减少物理师的治疗计划时间，改进放疗科物理师的工作方式，提升治疗计划的质量和一致性。“同时，利用这项技术，可大大提升基层放疗水平。”

针对这一技术，北京大学肿瘤医院首先从若干病种出发，一步步进行尝试与探索，实践与评估紧密相联。“医疗质量高于一切。”邢沫介绍，自2014年至今，“四年磨一剑”，“稳”字为先，在进行了大量临床试验、测试与验证工作之后，北京大学肿瘤医院已推出直肠癌人工智能计划等模型，并已在吉林省国文医院、辽宁省朝阳市第二人民医院和四川省绵阳市第三人民医院等医疗机构先后落地。

瓦里安相关负责人告诉记者，“应用于治疗”，是RapidPlan与目前多数应用于诊断的人工智能的最大不同。截至2015年，RapidPlan已经获得了FDA、CFDA等机构的最高级别认证。至今，在全球，已经有超过500家医疗用户，发展了超过135个医疗模型并投入临床应用，其中包括在中国市场上建立并被验证的直肠癌、肺癌、宫颈癌和鼻咽癌等几大诊疗模型。

“将人工智能技术和先进模型推向更多公立医院，实现技术规范的同质化和本地化，是北京大学肿瘤医院未来重要的目标。”邢沫最后表示。