东华医为大数据咨询总监 李晨辉

 

　　李晨辉：大家下午好！我将从三个方面给大家介绍东华医为知识图谱的建设与发展情况，从所思、所做、所获来分别阐述。

 

　　二十一世纪人工智能浪潮席卷全球，对智慧医疗行业的发展具有很强的推动性。重点是什么呢？是通过数据驱动实现知识创新，产生新模式、新业态，特别是人工智能在临床医疗的应用，包括像质控管理、影像、预测和辅助诊疗等等。这几年各种各样的机器人、各种各样的智能概念都被炒作得很鲜活，这使我们产生了一种错觉，就是在大数据、算力和算法的驱动之下，似乎明天就能看到真正的智能了。但实际上并不是这么简单。我个人认为目前所处的环境还是在花费巨大人工来获取极少智能的弱人工智能阶段。

 

　　那么，我们如何来破解这个弱人工智能阶段的困局？从我个人的理解来看，知识就是力量。也就是说我们需要用知识来武装电脑，只有让电脑掌握了知识，理解了知识，运用知识，才能够实现所谓的真正智能。从这一点来讲，就是利用知识图谱对大数据海量资源进行语义关联。知识图谱实际上就是以结构化的形式来描述客观世界的概念、实例和关系，这里面最重要的就是这个三元组，也就是实体、属性和关系，将大数据资源表达为更接近我们人类认知的模式，用这种方式来提供更好的组织管理，来理解信息海洋的能力。

 

　　知识图谱建立在大数据的基础上。对于大数据来讲，普遍存在有四个困难，一是采集。目前的医疗业务非常的繁杂，系统多、维度也多，还有前面专家所说的时序性、连续性等问题，最终造成采集出来的数据，很容易出现"垃圾进，垃圾出"的现象。二是治理，对于数据治理，我们目前还处于刚刚起步的状态，而国外的数据治理相对比较成熟。三是关于标化的问题。实际上我们现在最缺的就是大数据标准化，特别是医疗术语的统一规范，包括业务应用，语义关联等等，基本上都卡在了标化的问题上。最终还有知识转化的问题。之后，我们再来考虑怎么实现图谱？首先如何设计一个能够涵盖复杂多样医学知识表达的方案，怎么样来准确高效的从海量的医学资料里面萃取知识，在萃取这些知识之后怎么来消除噪声和冗余，来实现知识的有机融合，最终实现知识的推理，拓展出各种各样的应用场景。这就是我在知识图谱构建这方面的一些浅显的思考。

 

　　东华医为基于循证医学，利用人工神经网络搭建出了知识图谱平台。平台底层是一个典型的知识库群，下面是大量的多源异构数据库集群，在这个集群之上进行升华和提炼，提炼出可用的信息数据并演变为各种业务知识库。然后，利用基于图计算的三元组模式来构建一个智能语义关联引擎，该引擎可以为更多的医疗业务和应用提供相应的支撑。通过这两年的研发，目前我们在术语库，特别是标准库和规则库有了长足的进步。特别是在与多家国内顶级医院进行深度合作，提供了丰富的医学知识和实用的临床经验，强化了数据源，对于我们知识图谱的推广和沉淀是有很大帮助的。众所周知，知识图谱目前的发展仍是概念炒作多于实践运用，怎么样才能把这个产品落地做实，怎样把知识图谱变成一个能帮助用来指导临床实践的技术支撑，我们仍需要潜下心来做好后续更多的工作。                     在具体的使用过程中，首先看临床护理。东华医为基于护理的六大业务，以患者为中心，推出了移动护理、智能引导和护理管理三大模块，这里面最重要的就是护理知识库。以护理流程为主，形成了全路径的智能管理，目的是为了规范护理的流程，实现护理的同质化和标准化。在这个基础之上，汇集相关的临床数据、护理数据，形成相关案例与模型，同时还能够给临床护理人员提供一个培训和教学的环境。第二个方面是临床的诊断，这方面主要针对疾病编码的问题；病案编目存在不标准、不规范等问题。在知识图谱的基础上，我们构建结构化诊断、临床科研、临床辅助决策，形成临床实践的三大支柱功能。结构化诊断管理是基于前结构化的，东华医为针对诊疗信息结构化，实现了前结构化和后结构化两种方式，后结构化主要是针对临床科研和历史病案，对历史数据进行后结构化处理。前结构化实际上就是在诊断入库之前就实现了智能化ICD编码对照。

 

　　结合诊前、诊中、诊后这三个部分，深度挖掘知识图谱的应用场景。对于诊前这一块儿主要是为医护人员提供一些辅助的信息，来完善医生对临床的判定。在诊中，在患者治疗的过程中系统会通过对国内外权威的医学知识库挖掘与关联，形成类似病例数据互动共享，来帮助医生看到更远和更多的东西。最后实际上就是来评估验证，检验整个临床诊疗过程是不是完善，标准和规范。

 

　　那么典型的应用有以下几种。患者画像。我们能够从时间维、疾病维实现患者的典型分析报告，实现特征汇聚，智能挖掘。医为百科。利用知识图谱和智能搜索技术在院内构建出了一个全科医学的知识检索系统。文献发掘。系统会根据患者的情况和医生诊治特点，自动分析排序推荐出与疾病相关的最新权威研究文献。 自动地编码对照。在输入诊断过程中，系统会根据医生的输入，自动进行分型、分级、分类的疾病ICD编码对照。诊疗推荐，就是为临床医护提供辅助医疗方案推荐。

 

　　东华医为在多年的经验和技术积累之上，逐渐将知识图谱做成一个AI研发应用框架，取之于医，用之于医。

 

　　VTE系统是与解放军总院共同合作研发的。该系统利用自然语言处理技术对临床病例数据进行处理，形成结构化数据，然后再进行智能规则分析与评估。在医院使用中，评估率提升了64%，达到百分之百，干预率提升23%。而且该系统今年获得了AI医疗创新大赛二等奖，被评为全国AI医疗典型应用案例30强。目前VTE系统正在进一步完善，准备全面推广。

 

　　今年6月29日正式在北京安贞上线的结构化诊断管理系统，也就是我前面给各位专家介绍的采用知识图谱前结构化技术的临床诊断管理系统。目前也已在血液科、泌尿科等科室推广使用，后期会在全院推行。

 

　　至今东华医为已为五百多家医疗卫生机构提供信息服务，积累了丰富的资源、经验，技术实力得到快速增强。我们提出了基于四大品牌产品的"一链三云AI"战略框架，为各类医疗卫生客户提供九大联合解决方案。解决方案包括了知识图谱、智慧医院、云HIS、互联网医院、互联网医疗，以及在医保控费、区域医疗等各业务领域。从1999年到2019年，东华医为深耕医疗信息化20年。我们一直秉持科技呵护健康的承诺，以患者为中心，为医院提供了"医、户、管全要素，前、中、后全流程"的智慧医疗信息化建设综合解决方案。以上是我汇报的内容，敬请批评指正，谢谢！