附录2
当认知技术遇见医疗
——辉瑞制药与中国顶级医院合作高精度疾病风险预测项目

1 摘要

辉瑞制药——全球最大的以研发为基础的生物制药公司,牵手IBM中国——认知计算领域的技术先驱,共同联合前沿医疗机构,利用大数据及以新型认知分析方法,建立了符合中国人群特征的慢性病风险预测模型,可以高效甄别出关键风险因素,并加速科研发现的进程。

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2 合作背景

辉瑞公司

辉瑞创建于1849年,迄今已有160多年的历史,总部位于美国纽约,是目前全球最大的以研发为基础的生物制药公司。辉瑞公司的产品覆盖了包括化学药物、生物制剂、疫苗、健康药物等诸多广泛而极具潜力的治疗及健康领域,同时其卓越的研发和生产能力处于全球领先地位。每天,世界各地的辉瑞员工都在致力于运用科学及全球资源来改善各个生命阶段的健康状况,针对当今时代最为棘手的疾病提供预防和治疗方案。

辉瑞的研发职能设立在总部,辉瑞中国主要负责生产销售辉瑞旗下的生物药品,并负责收集、反馈其在中国区的科研所需的基本信息,辉瑞中国医学部承担了此项职能。药厂开发一种新药需要投资几亿到甚至几十亿,药物有效性的人群信息收集越精准,越有助于新药的开发。与此同时,现在的医院承受着临床科研和临床诊断的双重压力,医院迫切需要药厂能够大力支持其临床科研,提高科研的有效性,为医生节省出大量时间用于临床诊断。辉瑞已经与中国的诸多医院建立了合作关系,跟踪并收集药物有效性的人群信息。

IBM公司

自1957年发表第一篇与医疗相关的研究报告以来,IBM一直致力于突破IT与医疗的边界。2011年,IBM Watson诞生。Watson认知系统具有理解“非结构化”数据的能力,能够跟上现代世界巨量、复杂和不可预测的信息。Watson 善于认知,专为理解、推理和学习而设计,它预告一个全新的认知商业时代的到来。认知系统在医疗保健和生命科学领域实现了巨大的突破——它能够利用临床数据进行患者健康管理和制定健康计划,从而降低发病风险,减少医保理赔;通过研究可交易、去隐私的医学数据,它已经能自动识别皮肤癌、乳腺癌、肺癌,并形成影像报告;在挖掘基因数据方面,认知系统和纽约基因中心合作,利用基因助手工具(Watson Genome Adviser)分析基因测序结果以及患者的基因变异情况。

在这个认知商业的时代,IBM与大数据及认知分析,正在全力支持医疗行业合作伙伴实现认知转型。

3 认知分析,帮助建立疾病风险预测模型

IBM是认知计算的创始者和技术先驱,该技术已经在多个行业应用并获得了显著成效,并帮助医疗保健和生命科学领域实现了巨大的突破。这正是辉瑞制药与IBM牵手的基础。两者共同联合前沿医疗机构,利用大数据及新型认知分析方法,建立了符合中国人群特征的慢性病风险预测模型,不但可以高效甄别出关键风险因素,还能够加速科研发现的进程。

IBM 利用深度数据挖掘, 在数千病例中自动找出风险因素,结合疾病特征,再甄别出最显著的风险因素,建立疾病风险预测模型。该模型汇集了全球12家研究院的研发经验,经过多年医疗领域数据积累,帮助中国医疗创新。传统的医疗模型只能涵盖10个以下的风险因素,几百个病例,建成一个模型需要几年至几十年。而高精度疾病风险预测模型,能够涵盖20个以上风险因素,3~6个月完成建模,将病例扩展到了几千例。

借助此疾病风险预测模型与临床决策支持系统,医生预期可以大幅度提高诊疗质量,促成更多医学研究与临床新发现,同时,越来越多的医学科研人员对于疾病风险有了更加深入的认识与了解,从而对患者疾病风险进行更加精准的预测。

以房颤病人需接受干预为例。在传统医疗模型中,每6个接受卒中(中风)干预的房颤患者中,有1个是卒中患者 。而利用高精度疾病风险预测模型分析,每3.5个接受卒中干预的房颤患者中,就有1个是卒中患者。通过IBM认知医疗数据模型的确认和精准化分析,可以大幅地提高卒中(中风)风险预测的精度,并通过相似性分析,找到对药物有响应的子人群,在高风险病人中精确地找到真正需要干预的病人,提高病人诊疗的效率和质量,盘活一些被定义为无效的药物。同时,相似性分析还帮助医院进行病患分群,辅助医疗诊断。

借助合作伙伴IBM提供的认知分析技术,辉瑞制药与中国某顶级医院率先开启了临床科研与诊断双赢的合作模式,利用高科技手段,提高医院诊断和药厂科研的精准性。

“在相互信任的基础上,我们与IBM展开合作。IBM的认知计算技术已经成型很多年,现在需要有人把这些技术应用到临床上,去解决病人和医生的问题。个人的认识有局限性。我是做消化专业的,如果做手术时没有遇到那个难题,可能就想不到它会发生。现在有了一个平台,大家都在这个平台上分享,分享的越多,我们的经验积累也会越多。在合作过程中,我们双方不断地发现更大的价值,彼此的信任感也逐渐提升。 ”

——谷成明博士,辉瑞中国医学部副总裁

4 认知分析,加速创新药物投入市场

R&D型企业,在临床先期需要投入大量的时间和金钱做研究(Research)和发展(Development)。上市前要一期、二期、三期临床试验,更要做对照,证明现在所发明的药物要比现在使用的药物更先进、更有效。在临床试验阶段,往往同样的药物,差距小的需要入组更多的人来临床试验,而差距大的药物会减少样本数。那么,谁是合适的病人?如何能够精准地甄选病人?同样的药如果有一个办法能够筛查出合适的病人,那么用的样本数就少。

更重要的是,如果能够加速创新药物上市,缩短上市时间,将会有更多的病人尽快得到更先进的药物治疗。例如治疗肿瘤的病人,如果靶向药物能够早进来(某种癌细胞的生成、分裂受某些致癌基因的调控,找出癌症生成过程中的“罪魁”基因,再针对这一基因进行靶向治疗,就有可能从根本上治疗该癌症),每天将会挽救数千名病人的生命。

在IBM的帮助下,制药企业可以结合使用认知计算和传统分析解决方案,快速解读包括各种来源、复杂多样的结构化和非结构化数据,比如电子病历(EMR)、索赔、放射影像、录音、生活方式跟踪设备、文献甚至社交媒体信息, 从而精准地甄选病人,提高药物试验的效率此外,还可以帮助研究人员提高参试患者保留率,控制试验成本。不但如此,制药企业的生物学家和IBM的数据科学家可以紧密联手,与数以百万计并且不断增加的医疗科学论文保持同步——这在人类科学家是难以做到的事——利用高级认知能力显著缩短研究和发现所需的时间,加速药物投入市场。

5 认知分析,节约科研成本,促进研发与创新

每年全世界大企业的研发投入高达6000亿美元,大型药企和医疗机构尤甚。辉瑞2014年收入约496亿美元,研发投入占收入20%。因为做一个注册临床研究需要几百万美金,几千万人民币,甚至上亿人民币,这是一个非常庞大的数字。认知技术在节约医疗研发成本方面,蕴含着巨大潜力,例如帮助研究人员提高参试患者保留率,控制试验成本。

认知能力有一种魔力。它可以帮助制药企业全面展示渠道产品组合,从而成为了研发和创新的强大助推器;它可以将海量数据转化为行业洞察,帮助医院和企业做出更快、更明智的决策;它能够增强患者、医疗服务提供者和支付者间的互动,使整个医疗生态系统真正做到以患者为中心。

认知医疗的崛起为医疗保健和生命科学行业注入“强心针”。 IBM正凭借其在大数据分析、认知分析的领先技术,以及在医疗行业的多年积累,积极携手国内领先的医疗生态圈合作伙伴,致力于推进专业机构对于海量信息的利用,不仅助力慢性病领域的风险因素发现和临床创新,还可以助力突破医药健康管理领域的更多瓶颈和挑战。

“通过与IBM以及诸多中国领先医疗机构的跨领域合作与创新,广大饱受慢性病困扰的患者和家庭将会从中受益。我们已能看到认知技术为这个行业带来的创新契机,期待未来催生出更多协作创新,在更多高精尖医学领域实现突破。”

——谷成明博士,辉瑞中国医学部副总裁

6 相关案例: 认知医疗智慧应用,开启绿色健康新生活

2015年,IBM与苹果和日本邮政合作,启动一个向百万日本老年人提供iPad的项目,向他们发放安装有智能应用和自然语言解析技术的iPad,为他们提供服药、运动和减肥提醒服务,提高健康水平。预计到2020年,这款健康智慧应用能促进500多万日本老年客户的健康生活品质。

2016年年初,IBM和美敦力合作推出了一款糖尿病监测应用。美敦力和IBM对600名匿名患者进行了一个移动设备试点项目,通过分析这些患者在美敦力糖尿病监测设备(胰岛素泵和血糖监测仪)上的数据来找出低血糖症的预兆因素。通过对这些数据的分析,Watson系统可以在低血糖发生前3小时就做出预测,其间完全来得及采取预防措施,预计这项应用将于2016年夏季面世。