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“我覺得AI這東西，對醫學太有誘惑力了。”
“當人工智能與臨床相結合后才能感受到它的力量，才會發現我們能借助它做的事情太多太多。有時候甚至覺得過去十幾、二十年來干的信息化，跟AI所發揮的作用一比只是冰山一角。當你翹開一小部分AI后，一定會發現它背后所能承載的價值和體量非常之巨大。”
在談到AI對醫院和醫學的作用時，上海華山醫院信息中心主任黃虹激動地說到。
黃虹所在的復旦大學附屬華山醫院，是國家衛生計生委委屬醫院、復旦大學附屬教學醫院和中國紅十字會冠名的醫院，1992年首批通過國家三級甲等醫院評審，是國內最著名、最具國際化特征的醫教研中心之一，也是全國首家通過JCI認證的部屬公立醫院，在國內外享有很高聲譽。
作為信息中心主任，在AI項目上，黃虹曾聯合其他小組開發了華山醫院的個性化給藥系統平臺，并取得相當不錯的效果。
“個體化精準給藥”是目前臨床提高藥物療效，減少不良反應和藥物毒副作用形成共識的核心方法，已經形成完整的理論體系和技術模型，是目前“精準醫學”的關鍵技術之一。
雷鋒網了解到，2011年，奧巴馬談到美國要大力推進精準醫療。為此，美國科學院先制定定義，根據每一位患者的特點，很精準地調整治療措施，治療措施主要包括用藥和使用的設備。
我們知道，藥物的推薦劑量往往是群體平均劑量，只有少數藥物使用推薦劑量才能獲得不錯的效果。
研究顯示，僅有30%-60%的患者藥物治療有效；5%-7%住院患者發生過嚴重的藥物不良反應，導致平均住院時間延長2天左右。
這里就會發現，臨床藥物反應會出現較大個體差異，主要表現為藥物治療無效和嚴重的藥物不良反應。用藥個體化差異因素包括生理、病理、遺傳和環境因素以及因素的相互作用。
為何要做這個項目
黃虹回憶到，她原本并不熟悉“個性化精準給藥”，直到參與項目后，才深深感受到它的價值。
“每個人都生過大大小小的病，用藥是最基本的手段。其實我以前對個性化用藥不太了解，很多人的認知應該和我一樣，認為吃藥大概都差不多：一天吃幾頓，一頓吃幾粒，但學習后發現并非如此。因為某些藥物對劑量精準度要求非常高，當患者用藥劑量不合理時，會有兩種負面結果：要么藥物無效果，要么會引起嚴重副作用。”
當時，臨床也經常會提出一些需求，醫生會詢問藥劑科某個藥怎么給、質量怎么測等等。
大家都發現這個項目挺實用，認為精準化、個體化給藥是臨床上急需解決的問題，也是精準醫學步入臨床相當現實的事。
黃虹與開發討論后，后者也很愿意去做個性化給藥系統這件事。
首先，個性化給藥可分為兩部分：
一是群代動力學：計算人群使用劑量
二是個體化的預測。
這兩部分有一定的差異，從個體化給藥角度來講，精準給藥一定是在適宜的時間去給適宜的量。
而從給藥角度來講，第一頓給藥劑量和持續性給藥劑量之間的差異需要協調。
如何知道給的藥劑量合不合適？
一般以治療藥物血藥濃度監測為主要內容，運用藥代動力學理論制定個體化合理用藥方案，此方法現在也已經被臨床醫生廣泛接受和采用。
當依從性不好時，可做一些調整，這時候整個項目會牽扯到很多技術。
黃虹先把最關鍵的三點技術進行梳理和分工：
第一：如何建模？首先建模不是我們醫院信息部門干的事，而是研究人員的任務。
第二：模型怎么做？這也不是信息人員能干的，得找一個數學大牛加入到項目里來。
第三：當算法有了，怎么配上合適的資源，如何讓產生的結果能夠落到實際應用系統里去，這是信息中心能做的事。
分工梳理清楚后，第一步需把個性化給藥影響因素大體分為四大類：
生理因素：包括患者身高、體重、年齡等。
病理因素：有無合并癥、器官功能、病程等。
環境因素：患者食用食物種類，有無吸煙和合并用藥。
基因組學：發現患者遺傳結構、種族對藥物個體反應差異影響顯著。
在個性化給藥項目中，上述均為參與計算的重要要素，而且都要有方法去獲得這些要素，否則無法進行計算。
個性化給藥的目標是通過建模預測患者需要的藥物濃度，通過對藥物濃度的預測，反饋給臨床這些藥應該怎么用。
但并不代表每類藥都要去干預，如感冒藥肯定無需干預。但一些治療性的藥，如化療藥和感染類的藥，要求相當精準。
如果依從性不夠好，怎么來調整？
藥劑科在項目中扮演的角色
華山醫院藥物體系非常強大，藥劑科專門有一個做給藥研究的實驗室。
藥劑科也一直在開展特別藥物的研究，由于華山藥劑科同時擔任上海藥師服務的質控中心，意味著可以拿到很多醫院的模型、樣本數和研究結果。
這些醫院也希望借助華山醫院的IT能力，給他們做一套基于IT的藥學服務體系。
在做個性化給藥的同時，華山醫院也在開發臨床藥師平臺，其中個性化給藥是臨床藥師平臺的子項目。有很多發燒病人查不出病因，在華山醫院這里納入感染性的疾病來做。
這個體系從慢性病和感染性疾病來進行參與，通過深度和廣度兩個維度，形成完整的服務體系。
整個項目團隊以臨床為主，有很好的方法論和步驟。
華山藥師團隊由焦正博士帶領，華山拿到的樣本數據包括疾病譜不會很多，焦正博士整合了近一百家的藥師團隊，來參與這個項目的制定。
信息中心更多要負責組織協調開發力量，包括在項目里用到大量的公有云。（由于算法復雜，計算量也非常大，項目計算并沒有放在醫院內部，而是把這個工具放在公有云。）
公有云采購方面，華山醫院有很多選擇，黃虹談到華山最先使用的是微軟Azure，后來把工具遷到亞馬遜AWS，其中一大原因是亞馬遜的價格更實惠一些。
華山醫院以混合云的模式展開：系統架構臨床數據在醫院內部，而計算放在公有云上。
公有云和私有云的之間過VPN來連接，數據獲取從數據中心來拿，其中個性化計算等都是在公有云上去做。公有云的計算結果返回到醫院內部系統里來，最后有一個界面反饋到醫囑系統。
放在公有云上，從信息IT角度來講需要做的幾件事：第一是計算能力的拓展。藥不多的時候，可能覺得當前的計算力足夠，但是當因素越多，產生的結果越多時，你一定要關注怎么放？放在本地好，還是放在異地好，還是放在中間好？
華山在做第一版個性化給藥系統時，數據反饋回來是兩分多鐘，臨床醫生接受不了，后來為此不斷做算法優化和未來的分析能力。
個性化給藥建設方案
個性化給藥模型一共分為兩塊：一塊是群代動力學研究，當群代動力學的初始給藥方案出來后，臨床醫生根據建議的劑量給藥，通過藥物監測，看給藥有沒有效。
已達到給到輸出更好、更精準的劑量給醫生。
群代動力學考察的是整個人群，如整個中國人群。如果現在做不到全中國，至少是上海整個人群。
它缺乏的是變異，研究的是目標人群樣本量越大，算法越精準。
第二步是需要更精準的計算，得出個體給藥的劑量是多少。
整個工具分成建模和計算兩部分，建模工作更多是由藥劑科來完成，焦正博士為了更好完成這個項目，特地招了數學背景的研究生專門給他做算法。
建模本身非常有意思，因為要涉及到人、藥物、疾病三者之間的關系，還要去查大量的文獻，做一些試算，其次需要把計算結果給到臨床，這其中會用到大量的非線性計算。
整個群代模型的建立分成兩塊，第一塊是多中心協作，其中一期做了卡馬西平和丙戎酸鈉多中心臨床研究，包括上海華山醫院、長征醫院、兒科醫院、北京的天壇醫院、南京的腦科醫院，給華山醫院藥劑科做算法研究。有了數據之后開始建模，測算它的劑量，尤其像卡馬西平模型的算法相當復雜。
其實國外有很多免費的個性化給藥工具，不花錢也能獲取。有著免費的不用，華山醫院為何花如此多精力去研發這個工具。
黃虹講到：“國外免費軟件的優點就是免費，操作也比較簡單，整個參數調整也還不錯。但最大問題是它沒有一個輸入、輸出的方式，必須先通過手工的方法導進去，再用手工把結果導出來。其次，無法繪制藥時曲線，它是一個單體的計算工具，沒辦法和生產系統整合在一起，所以自從華山做了這個工具之后，很多醫院現在也慢慢移到我們的計算工具上來做了。”
個性化精準給藥輔助工具一共分這么幾大塊：
第一是病人管理；
第二是先驗模擬：試驗這樣一個計算工具、藥品、疾病適不適用。
第三需要做個體參數估計：根據群體公式模型，進行個體變量的研究。
第四是負荷劑量：如果首次給大劑量應該怎么來做。
第五是自定義輸入：支持非常規給藥間隔和劑量，更貼近復雜的實際場景。
包括個性化的給藥方案，在所有的計算工作完成之后，會給到醫生和藥師一個個性的給藥報告，同時把曲線繪制出來，所有工作完成后，還有一個最大的工作就是不斷完善藥物公式擴展。
如何應用到臨床？
黃虹講到，個性化給藥輔助工具的厲害之處在于跟醫囑系統整合在一起，把系統嵌在醫囑系統里。
以卡馬西平為例，它更多用在癲癇病人身上，醫生可以試算一下劑量應該怎么給，試算工具界面包括藥物濃度的變異，通過群體模型告訴醫生藥應該給多少劑量。
當群體模型建完之后，經過監測，如果醫生覺得卡馬西平藥物濃度不理想，即會做個體給藥劑量的計算。包括整個負荷劑量、首次給大劑量、自定義的輸入。
計算之后把整套給藥方案給到臨床醫生，同時會把這部分的內容放到藥師的管理平臺，除了PC端以外，移動端的應用也已搭建完成。
現在藥師拿著pad移動端應用就能去看他所關注的病人。
個性化給藥工具的其他作用和未來展望
“從臨床來講，個性化給藥工具帶給我們的改變非常大。首先能夠提高整個醫囑的有效性。第二，大家在醫院里都會知道，醫院里有一期臨床、二期臨床，新藥要通過人體來做試驗。如果TDM能夠更進一步走下去，我們希望將來用在新藥上市，不需要經過一期臨床，它的試驗可直接給出結果，新藥上市速度就會大大提升。”
“現在團隊只是做了幾個藥，整個藥劑科在項目成功之后都很激動。藥劑科告訴我說，其實臨床上之前更關心腎功能不全、肝功能不全這些患者給藥的方案，而現在發現除了這些之外，整個平臺的拓展性也非常強。”
華山計劃納入的藥品主要是這幾種：一是免疫類的抗腫瘤藥物，第二就是卡馬西平，包括心內科用的華法令藥等，通過依從性的判斷，成為醫生臨床決策支持的一部分。
黃虹也希望將來通過這個工具，讓醫生和藥師在所有的用藥環節，都有著全局的管控和支持。
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