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利用AI精准输血?南昌大学第一附属医院这样提升医疗质量

01 项目简介

输血治疗是医疗机构救治急危重症患者的重要手段。以患者为中心,在遵循不可替代、风险规避、生理需求的原则下,关注患者临床预后转归,综合利用最先进理论知识和最有效的实践经验,为患者提供最佳循证证据的单病种循证和精准输血治疗服务,减少患者输血需求,降低输血风险,提高输血治疗疗效,使输血治疗服务更加符合、更加适合人体健康和疾病诊治需要。

本项目在前期基础上,根据我院集团化发展需求,贯彻“一院多区”的理念,以“多中心”为设计基本要求,强化大数据及人工智能与平台系统的无缝衔接。前期研发历时一年多,重新对输血相关进行业务流程优化、技术架构设计、数据模型构建、人工智能集成,按照以患者为中心,在遵循不可替代、风险规避、生理需求的原则下,关注患者临床预后转归,综合利用最先进理论知识和最有效的实践经验,为患者提供最佳循证证据的单病种循证和精准输血治疗服务,减少患者输血需求,降低输血风险,提高输血治疗疗效,使输血治疗服务更加符合、更加适合人体健康和疾病诊治需要,平台在研发过程,通过新技术、新方法,融合5G、大数据、AI人工智能、区块链、物联网等新一代信息技术,以单病种循证和精准输血为核心进行研发,已完成单病种循证和精准输血人工智能平台研发,医院自2019年上线运行,服务临床用血全过程管理,有效提升临床科学安全有效用血水平,提高临床医疗服务的效率和质量。

02 服务内容

本项目是面向临床用血全过程管理,以单病种循证输血路径模型为依托,建立覆盖全院、跨机构、跨地域的输血治疗服务体系。搭建区域单病种循证输血平台,针对基层医疗机构,强化临床科学安全有效用血水平,提高临床医疗服务的效率和质量。

图片来源:图虫创意

03 关键技术或产品描述

本项目总体思路是在已建立的严重创伤、大面积烧伤和重型肝炎三个单中心队列研究成果的基础上,建立三个多中心双向队列研究以获取临床单病种输血大数据;再利用数据挖掘、机器学习与深度学习等大数据和人工智能技术进行深度分析、挖掘与模型构建,建立基于多中心大数据的单病种循证输血体系及其治疗路径与模型;利用前期研究成果临床用血全程闭环智能路径管理与评价信息系统,优化设计研发单病种循证和精准输血人工智能平台,并予以多中心应用优化升级与性能验证评价,最终达到临床安全、循证、精准、健康输血。

(1)技术方案

1)多中心单病种临床输血大数据获取与数据预处理

第一,多中心单病种临床输血回顾性队列构建:

a.通过公开招募、筛选不同地区符合研究条件的专科或综合性医疗机构进行合作,确定多中心回顾性队列研究的中心数量与质量;

b.依据治疗性和预防性替代性输血治疗(严重创伤、重型肝炎)和非替代性输血治疗(大面积烧伤)的临床输血干预治疗类型,构建多中心单病种临床输血回顾性队列。

第二,单病种临床输血大数据获取:

a.依据多中心队列研究病例纳入与排除标准对研究对象进行筛选、排除与纳入,通过病例报告表(case report form, CRF)采集符合研究标准患者的临床病例资料;

b.由两名数据录入员将患者临床病例资料平行录入至ResMan®临床试验公共管理平台,获取多中心回顾性单病种临床输血大数据。

第三,单病种临床输血大数据预处理:

a.非结构化医学文本数据处理:通过国际疾病分类(international Classification of diseases, ICD)与输血医学术语库构建、分词模型训练、语义识别模型等自然语言处理技术,将半结构化或非结构化医学文本数据处理到达可分析级别;

b.异常值处理:

对单病种输血大数据进行异常值检测、判断与分析,获得大数据中离群值和缺失值、重复值、无效值等的数量、比例与类型;

采用直接删除法、回归插补法、多重插补法等方法对大数据中缺失值进行处理,以降低缺失值可能造成的有偏估计,获得无缺失值的大数据;

通过删除离群值记录、将离群值视为缺失值、平均值修正等方法处理离群值,降低离群值等可能造成的有偏估计,获得无离群值的大数据;

通过删除重复值、无效值记录,获得无重复值、无效值的大数据。

C.医学大数据降维:使用主成分分析、线性判别分析、聚类分析等方法对高维度线性与非线性数据进行降维,以利于进一步统计分析与数据挖掘。

2)基于多中心大数据的单病种循证输血体系构建

第一,单病种临床输血回顾性病例资料基本分析:

a.利用数据探索、t检验或Mann-Whitney U 检验、χ2检验或Fisher确切概率法分析比较三个单病种回顾性队列纳入的不同分组患者基本资料,以获取单病种临床输血回顾性研究队列病例数据概况;

b.采用方差分析、线性回归或Logistic回归分析等分析方法对患者临床输血相关因素进行分析,分析筛选出患者临床输血的独立影响因素;

C.采用Logistic回归分析、COX回归分析、Kaplan-Meier生存曲线等分析方法对患者预后结局指标进行分析,分析筛选出患者临床预后的独立影响因素。

第二,单病种临床输血大数据的数据挖掘:

a.利用生存分析、多元线性回归、条件Logistic回归、相关分析等高级统计分析方法对医学大数据进行数据分析,探索临床输血对患者预后转归的影响;

b.利用决策树、随机森林或支持向量机等数据挖掘算法对输血大数据进行深入挖掘,以探讨不同疾病临床输血相关因素及其对临床预后的影响,建立初步算法模型。

第三,单病种循证输血体系的构建:

根据建立的初步算法模型对患者临床预后与临床输血进行预测性分析与交叉验证,结合临床预后和临床输血独立影响因素,探讨单病种输血治疗和预后转归的循证因素,构建基于多中心大数据的单病种循证输血体系。

3)单病种循证和精准输血治疗路径与模型构建

第一,单病种循证和精准输血治疗路径构建:

a.通过对单病种循证输血体系涵盖的循证因素、生命体征、输血指征、输血疗效等因素与指标进行科学化、标准化与精细化管理,实现单病种循证输血体系的标准化与体系化;

b.结合单病种临床治疗路径,构建出单病种循证和精准输血治疗路径。

第二,单病种循证和精准输血治疗模型构建:

a.依据单病种循证和精准输血治疗路径,利用机器学习、神经网络等人工智能算法构建单病种循证和精准输血治疗数学模型;

b.选择对应的学习和训练方式对模型进行交叉验证,通过不断调整参数并利用数学工具求解模型最优化的预测反馈,最终建立单病种循证和精准输血治疗模型。

4)单病种循证和精准输血人工智能平台研发及其应用优化升级与验证评价

第一,单病种循证和精准输血人工智能平台研发:

在已有成果临床用血全程闭环智能路径管理与评价信息系统的基础上,强化提升输血数据全面性、准确性、规范性,整合输血全业务流程,结合已构建单病种循证和精准输血治疗模型,优化设计研发出单病种循证和精准输血人工智能平台;

a.基于临床用血全程闭环智能路径管理与评价信息系统,重构单病种循证和精准输血人工智能平台数据结构模型。按照跨区域、多中心、统一平台的面向服务的设计理念,重建平台数据库,搭建分布式数据存储体系;

b.整合临床用血全程闭环智能路径管理与评价信息系统业务流程,结合已构建单病种循证和精准输血治疗模型,优化流程环节,重建系统业务流程;

c.引入大数据工具、分布式/并行计算、AI人工智能引擎、机器学习服务等中间件服务,在临床用血全程闭环智能路径管理与评价信息系统基础上,重新进行平台研发。

第二,单病种循证和精准输血治疗人工智能平台的应用优化升级:

在多中心临床应用过程中,随着单病种输血医学大数据不断采集增加,通过单病种精准输血治疗模型的不断训练,实现基于平台自主训练学习的单病种循证输血体系及其循证和精准输血治疗路径与模型的持续优化升级;

第三,多中心临床应用性能验证评价:

通过平台在全国不同地区各级医院多中心临床应用,分析其临床应用前、后单病种循证和精准输血水平及其智能信息化管理水平的变化,以验证评价平台的临床应用效能。

(2)技术路线

图1 技术路线图1

图2 技术路线图2

图3 系统框架图

04 应用效果

本项目由我院牵头总体设计,目前本项目相关产品已完成研发,已取得《单病种循证和精准输血人工智能平台》等9项软件著作权,自2019年6月上线以来,在我院已稳定运行。借助市场化推广,扩大产品应用范围,建立多中心大数据体系,进一步推动项目深入研究,进行单病种循证和精准输血人工智能模型临床应用评价,实现项目的应用研究价值。

(1)社会效益

本项目研究内容阐明治疗性和预防性替代性输血治疗(严重创伤、重型肝炎)和非替代性输血治疗(大面积烧伤)的输血治疗和预后转归的循证因素,构建单病种循证输血体系及其循证和精准输血治疗路径与模型,为临床提供最佳循证证据的单病种精准输血治疗服务奠定理论基础,利用大数据和人工智能技术对单病种临床输血大数据进行分析,建立并进一步深入大数据与人工智能研究,为临床输血及其预后转归提供循证依据,构建循证和精准输血治疗路径,为患者提供临床最佳循证证据的输血治疗服务。

(2)经济效益

本项目《单病种循证和精准输血人工智能平台》填补国内空白;通过单病种循证和精准输血人工智能平台全国多中心推广应用与应用评价,解决国内外尚无规范化、体系化的单病种循证和精准输血治疗路径等诸多问题,提高患者输血疗效,改善临床预后转归,降低输血风险,保护血液资源,持续提升临床科学安全有效用血水平。

05 总结

本项目是以患者为中心,关注患者临床预后转归,为患者提供最佳循证证据的单病种循证和精准输血治疗服务,应用于临床输血智能辅助决策,保障临床用血安全。目前我院正在基于本项目建立自动化、智能化、全流程的血液安全管理体系。

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