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北京大学肿瘤医院力推优质医疗资源下沉

近十年来中国的癌症发病率呈逐年上升趋势并已经成为我国城乡居民的重要死因。国家癌症中心发布的中国最新癌症数据显示:中国每年新增的癌症患者高达400万,平均每分钟7人确诊患癌、4人死亡。我国地域广,医疗资源发展不均衡,优质医疗资源主要集中在省市级三甲医院,要实现“大病不出县”的国家分级诊疗目标仍充满了挑战。但如果能够基于人工智能平台,通过技术手段实现专家经验在基层医院的快速落地和分享并真正应用于临床治疗以及教学,将对提高癌症生存率、改善患者生存状态意义重大。从2015年开始北京大学肿瘤医院便开始了人工智能在放射治疗中的临床应用尝试,并建立了多个临床应用数字模型。北京大学肿瘤医院采用了基于放疗大数据、数学预测模型、机器学习等人工智能技术,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。经过严格的临床前测试和验证,北京肿瘤医院已经将直肠癌人工智能计划模型正式投入临床应用,在提升计划质量和一致性及临床工作效率等方面均取得了令人满意的效果。放疗物理师对单一患者的放疗计划时间由几个小时缩减到了几分钟,计划结果显著优于手工计划,在临床实践中体现出高度的一致性。在2018年度IDC数字化转型颁奖典礼上,由于北京大学肿瘤医院在放射治疗领域的人工智能应用效果,医院获得了中国数字化转型运营模式转型领军者优秀奖。

北京大学肿瘤医院副院长邢沫女士代表医院领取了奖杯

肿瘤常规的治疗技术为三个类别,分别为手术治疗、化疗与放疗放疗即肿瘤放射治疗是利用放射线治疗肿瘤的一种局部治疗方法。大约70%的癌症患者在治疗癌症的过程中需要用放射治疗,约有40%的癌症可以用放疗根治。放射治疗在肿瘤治疗中的作用和地位日益突出,已成为治疗恶性肿瘤的主要手段之一。近十年,随着放射性治疗技术的改进,放疗在欧美发达国家的可及性已经达成60-70%, 但在中国仅仅为23%,这主要受制于民众对于放疗技术的认知程度低、专业医疗人员的匮乏,以及治疗技术的迭代等等。放疗的技术门槛非常高,需要一支专业的团队流程化合作。基层医院医生水平参差不齐,上到博士下到中专,大家虽然工作性质趋于相同,但因个体化差异与经验阅历的区别导致诊疗的效果也存在较大差异。

北京大学肿瘤医院联手瓦里安推进RapidPlan直肠癌人工智能计划模型临床应用

北京大学肿瘤医院作为中国顶级的专科肿瘤医院,拥有目前最好的医疗技术团队。北京大学肿瘤医院邢沫副院长介绍,该院致力于普及肿瘤治疗规范化的理念,几年前就开始做基层医院以及非肿瘤专科医院在肿瘤治疗方面的规范化培训。但由于基层医院个体情况差异大,医生资源配置不均,医生能力差异大的原因,依然很难做到放射治疗技术的快速、广泛普及。在基层医院和偏远地区医院,大多数患者依然很难获得精准的、个体化的肿瘤治疗。邢院长认为,人工智能等技术的发展及应用,为医院提供了一个很好的工具和平台,能够帮助北京大学肿瘤医院的优质专家经验以非常高的效率、非常好的质量下沉到基层医院中去。

· 非程序化思维 传统肿瘤治疗不能以公式化方式治疗

瓦里安RapidPlan人工智能技术的目的在于利用人工智能大数据针对于特定病种来帮助医学物理师更高效地制定患者放疗计划,保护危及器官,提高患者的生存率和生存质量。人工智能计划模型可以根据患者的个体情况自动形成高质量的放疗计划。,缩短了物理师的计划时间,同时又有效提高了计划的质量和一致性!

北京大学肿瘤医院放疗科副主任及首席物理师吴昊介绍,通过人工智能技术的应用,能够把经过验证的高质量物理计划模型移植到基层医院、提高基层医院的放射治疗水平,并结合远程医疗的技术手段,进行远程质控,确保治疗质量,从而实现专家经验向基层医院的快速落地。人工智能技术的广泛应用,可以更好的让广大癌症患者受益,也使得在治疗的整个过程当中医师的操作更为规范,治疗更为有效。

· 瓦里安智慧医疗加速打造智慧医疗解决方案

受放疗专业门槛高、专业人员短缺等因素限制,放射治疗在基层医院的普及依然相对较为缓慢。瓦里安的RapidPlan是全球人工智能技术在肿瘤治疗中的率先应用,不同于目前在医疗领域进行临床测试的大量人工智能诊断辅助工具,瓦里安人工智能技术技术已经成功应用于临床放射治疗,并在全球135家肿瘤中心已经建立了约500肿瘤治疗计划模型。通过共享一流肿瘤中心的模型,基层医院即可安全、快速、高质量的开展治疗。目前,北京大学肿瘤医院已经和几所地方医院开展合作,进一步推广普及这项先进技术。

我们一直在构想未来的智慧医疗应该是以一种什么样的姿态来到我们身边,不可否认的讲,瓦里安的人工智能放疗计划技术确实是未来智慧医疗的一个雏形,它将本身稀缺的资源进行人工智能的大数据开发,使得人工智能具有专家的分析与诊疗能力。降低了单个医师的时间培养成本,形成经验化的智能诊疗方案,共享专家经验进而提升整体的诊疗效率。在国家大力推广医联体建设和医疗资源有效分布的国家战略下,放射治疗的人工智能技术未来必将会发挥更大的作用。

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