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环球体育app:核算医学白皮书发布数据和核算正在加快改动医学

  跟着数据的飞速堆集和办法加快更新换代,未来医学范式将向以数据和核算办法为主的核算医学(Computational Medicine,CM)产生改动。经过核算模型和超算技能,这种新的医学范式以迫临实在的办法了解生命机理和疾病机制,并将前进疾病猜测、临床医治和健康保护水平,使个性化决议计划成为或许,然后或许彻底改动从单个患者护理到方针拟定的整个医学范畴。

  近来,浙江数字医疗卫生技能研讨院、浙江树人大学和动脉网联合发布了《核算医学:数智年代的医学展开新范式》白皮书。白皮书以为,核算医学正在加快改动整个医学范畴。

  医学实践具有相当大的不确定性,且一向存在。传统医学面临这些决议计划中的不确定性,一般的处理办法是经过从阅历中堆集的专业常识进行判别,后展开为经过循证医学的办法对研讨进行体系的评价完结。但是,循证医学首要以集体根据作为中心根据,往往无法有用的解说个别差异。

  跟着基因测序、查看查验设备、可穿戴设备等新的检测办法和检测东西的不断呈现,获取个人不同尺度上的健康、疾病数据成为或许。这也导致医疗健康相关的数据指数级增加。一起,大数据赋予了医师和临床科研人员更多、更详尽的维度去了解疾病产生展开过程,大大拓宽了医学研讨的深度和广度。

  这些杂乱数据的处理现已远远超出个人的处理才能,急需新的办法与手法协助医师从多维、立体、交融的数据中探索出规则,然后更准确地进行疾病的猜测、防备、确诊和医治。因而,以数据和核算办法为主的核算医学开端呈现并展开。这也预示着未来医学展开范式的转向。

  早在上世纪八十年代,如安在医学范畴里运用核算技能的研讨就现已开端。1994年,于美国奥斯汀举办的首届核算医学、公共卫生和生物科技大会,核算医学现已开端闪现成为医学重要前沿研讨方向的趋势。不过,这在其时依然是一个十分小众的研讨,只要一小部分生物医学科学家在运用核算办法展开数学建模。

  近年来,跟着数据的飞速堆集以及大数据的处理发掘办法不断老练,以深度学习为代表的人工智能办法在图画辨认、自然语言处理等范畴取得了令人瞩目的成果。这些数据和技能范畴的改造也推进了核算医学进入新的快速展开周期。

  那么,什么是核算医学呢?关于这个问题,不同的专家或组织的界说在细节上略有差异。举例来说,纽约大学和约翰霍普金斯大学的解说就代表了两种不同的偏重界说。

  纽约大学从核算技能和医学的联络层面,将核算医学描绘为核算医学是运用数据驱动的剖析来发现杂乱动态生物体系的结构、功用和进化。约翰霍普金斯大学核算医学研讨所则更着重核算技能对医学的价值:核算医学是核算机科学和医学接壤的一个跨学科范畴,核算办法被开发来了解人类疾病。数学、信息学和核算模型被运用于为疾病的机制、确诊和医治供给见地,并终究改进患者的护理。

  作为一门新兴学科,核算医学的中心是经过运用数学、核算科学来了解人类疾病的机理,为医学服务供给新洞见,前进并改进疾病医治水平。广义上,运用核算机和核算模型来支撑医疗保健服务的医学研讨的一切方面都可以被归入到核算医学范畴。

  另一个与核算医学密切相关的学科为核算生物学(Computational Biology)。根据美国国家卫生研讨院的界说,核算生物学是指开发和运用数据剖析及理论的办法、数学建模和核算机仿真技能,用于生物学、行为学和社会集体体系的研讨的学科。

  不难发现,核算医学和核算生物学有部分穿插,例如在核算基因组学范畴。相对而言,核算生物学作为生物学的一个分支,归属于根底科学,首要是为医学研讨供给根底支撑;核算医学则更倾向于运用科学,重视的是人体健康与疾病相关问题的研讨。

  核算医学的研讨要点大致阅历了三个阶段的演化:人体仿真与核算建模研讨阶段、基因大数据驱动的核算医学运用研讨阶段以及根据人工智能的核算医学与运用研讨阶段。随同现代医学向微观和微观两方面的展开,核算医学的研讨内容逐步包括了核算基因组学、医学信息学、核算神经遗传学建模、核算神经科学、人体建模、数字人体、精准医学等范畴。

  我国科学院核算技能研讨所高性能核算机研讨中心主任谭光亮阐释的核算医学内在

  作为一门较高难度的穿插学科,核算医学需求概括来自核算机科学、数学、核算学、生物化学、化学工程、生物医学工程、生物物理学、分子生物学、遗传学、生态学、解剖学等学科的常识。

  核算医学会触及到运用近现代的数学东西来对生物方针进行数学建模,所以对数学的要求会比较高,特别是动力体系和概率。而微积分和线性代数又是动力体系和概率的根底。其他必要的根底常识还包括生物学根底、医学根底、核算机根底和工程根底范畴常识。

  白皮书在知领·全球科研项目库中进行了查找,发现最近10年落款或要害词包括核算医学相关的项目合计3417条,并对这些项目进行了剖析。

  全球近十年核算医学相关范畴的研讨投入经费动摇较大。其间,2019年全球在核算医学总研制投入经费和均匀项目研制投入经费均达到了历年最高值。

  在国家散布上,研制经费投入最高的前三位国家别离为美国、比利时和英国,均匀项目研制经费投入最高的国家别离为比利时、斯洛伐克和澳大利亚。

  研制经费投入排名前10的项目开端时刻首要会集在最近5年,要点投入在研讨中心建造、根底设施投入、人才培育和个性化医治等范畴。

  为了对核算医学全体展开状况,要点研讨内容及演进态势进行研讨,白皮书还对1900年至今Web of Science中心合会集录入的主题为computational medicine的5257篇文献数据为样本进行了剖析。

  从文献发布时刻来看,相关文献的时刻跨度为1980-2021年。进入本世纪以来,全球范围内核算医学研讨热度继续上涨,特别2010年前后快速上升,呈加快趋势,核算医学研讨热度继续升高。中美两国的研讨趋势与全球根本保持一致。

  发文数量最高的前三个国家分为美国(2154篇)、我国(761篇)和英国(499篇)。仅从发文数量来看,我国在研讨重视度上与美国比较仍有必定距离。

  发文篇数排名前十的组织中,美国的组织占9个,首要以约翰霍普金斯大学、哈佛大学医学院、斯坦福大学等高校为主。这说明美国在核算医学范畴现已构成了比较有影响力的范畴研讨中心。我国虽然仅有我国科学院一家组织进入前十,但排名第二且与榜首名较为挨近,也显现了较大的展开潜力。

  发文量排名前10的期刊共刊登了核算医学文献832篇(15.83%)。其间,排名榜首的为《医学物理学》(Medical Physics),发文量为385篇(7.32%);IF最高的《生物信息学简报》(Briefings in Bioinformatics)发文量排名第6位。

  核算医学作为医学、工程与核算机的穿插学科,是多个学科专业一起的穿插研讨范畴。从文献学科分类核算来看,核算医学首要与放射学、核医学和医学印象、生物化学和分子生物学、数学与核算生物学、核算机科学与跨学科运用、药理学与制药、生物医学工程、生物化学研讨办法学、工程、电器与电子、多学科科学、核算机科学及人工智能等学科密切相关。

  在研讨范畴挑选上不同国家各有偏重。中美两国的研讨范畴触及面较广,各类研讨要害词均有相关文献。

  就研讨要害词的发文数量来看,我国在核算医疗技能范畴的模型构建、仿真模仿以及机器学习研讨和运用范畴的精准医疗、个性化医疗等五个方面的研讨重视度与美国距离较大。

  根据对各国近20年来研讨热门变迁的剖析来看,核算医学正从原有理论、模型等根底性研讨向运用研讨改动。

  2009年曾经,各国研讨主题十分多样,较为会集的主题首要会集在办法(method)和模型(model),在2002-2009年和2006-2009年别离成为日本、美国的研讨热门。

  2010年今后,各国的核算医学研讨热门开端呈现更多堆叠。其间,癌症(cancer)在2014-2017年成为多个国家核算医学范畴的研讨热门;表达(expression)先后成为韩国、英国和我国在核算医学范畴的研讨要点;2018-2021年,精准医疗(precision medicine)成为美国核算医学范畴研讨热门。

  经过将前述1980-2021年的5257篇相关文献进行要害词聚类,得到了10个十分明晰的核算医学聚类类别。排名前三的别离是精准医学机器学习核算研讨范畴。虚拟挑选靶点发现等药物发现相关的核算研讨也是最新的范畴方向,均匀发文时刻为2013年。

  这些聚类成果首要又可分为三类:榜首类为核算建模相关研讨,从最早的放射建模相关内容到血流动力学建模、蒙特卡洛模仿、射线与疾病相关研讨。其间,最突现的要害词为模型、仿真和体系。

  第二类为核算组学相关研讨,首要包括基因序列研讨、非编码RNA和基因组学运用相关研讨,并向精准医疗和药物挑选研讨扩展。其要害节点包括癌症、数据库和基因表达。

  第三类为根据人工智能的相关研讨,包括机器学习范畴和精准核算机断层扫描运用范畴。

  机器学习子范畴时刻跨度从1990-2021年,是一切聚类中时刻跨度最大的子范畴,可以反映出机器学习技能在核算医学范畴运用研讨的继续性。2010年左右,核算模型成为该范畴研讨热门;2010-2013年核算模型与大数据高度共现,也表现出了数据驱动的核算医疗模型构建的研讨热度前进;2016年今后,核算医学的机器学习范畴热门会集在了精准医疗范畴;最近,研讨热门则首要会集在深度学习。

  从医学视角动身的分类办法可将核算医学划分为核算生理学、核算解剖学、核算病理学等。该种分类办法相当于做加法,即现有的医学研讨类别均可展开对应的核算科学类别研讨。

  从根底和临床运用视点动身的分类则是将共性的根底性问题进行独立的研讨,首要是技能层面的内容,包括算法究、数学建模等;临床运用则与医学视角的办法分类类似,但精密度上稍弱于前者。

  本文结合两个维度,并根据时刻展开次序,将核算医学的研讨内容概括为以下四类:

  以模型构建为中心的核算医学首要分为核算解剖学-人体数学建模和核算生理医学-体系机制模型定量剖析两大类。

  准确辨认健康个别和患病个别之间的解剖结构差异限制着医疗水平的展开。想要了解这两种结构的演化与差异需求将人体解剖学和核算技能以及数学理论办法相结合,核算解剖学应运而生。

  核算解剖学触及图画处理、数字调集处理、数学建模等技能,经过将人体解剖学数字化加快了解剖学的展开脚步。它将个别解剖学数据与人群解剖学数据进行形状和功用的比较剖析,从解剖学的视点完结疾病的确诊、医治评价以及预后判别,是后续确诊医治的根底作业。

  上世纪八十年代提出的可视人计划就是核算解剖学的典型。可视人的首要研讨内容是将人体的二维横断面切片图画,经过核算机的数字化处理构成人体解剖结构的数据资料。运用三维重建技能,这些数据还可以构建出更为直观的人体结构三维立体形状。

  经过多年收集,可视人男性、女人数据集别离于1994年和1995年发布。到2019年7月,NLM面向66个国家和地区发放了大约4000个数据集的拜访答应。自2019年起,VHP数据集完结彻底揭露,不再需求答应也可直接拜访。

  这些数据集首要用在人体解剖学研讨的参阅、测验医学成像算法的公共范畴数据,以及用于构建网络可拜访图画图书馆的试验台和模型等用处,被广泛运用于教育、确诊、医治计划、虚拟实际、艺术、数学和工业范畴。

  首例我国可视人(Chinese Visible Human,CVH)则由第三军医大学(现陆军军医大学)历时3年完结,课题组于2002年8月完结首例男性数据集收集作业,并于同年10月完结核算机三维可视化研讨作业。2003年2月,我国完结了榜首例我国女人数字化可视人的数据收集和研讨。

  现在,在张绍祥教授带领下,陆军军医大学数字医学研讨所已获取了8例完好的数字化人体全身数据集和心脏、肝脏、大脑以及膝关节等脏器的数据集,构建了男性、女人全身脏器的切割数据集和三维重建模型。这些数据集将用于根底研讨和运用研讨两方面。

  核算生理医学一般将人体作为一个单一的杂乱体系进行多层次建模研讨,运用患者数据个性化这些模型,并将其运用于改进疾病确诊和医治。当时,核算模型一般由疾病动物试验模型中取得的数据开发,然后运用有限的人类数据集进行专门化。

  根据不同的办法学,核算生理学在建模办法上存在着力学建模和机械网络模型两大研讨方向。经过多层次建模办法可运用于癌症、糖尿病、心脏和脑部疾病等的医治和疾病猜测。心血管模仿开源软件SimVascular、美国密西西比大学医学中心开发的根据Windows的概括人体生理学模型HumMod是核算生理学的典型代表。

  基因组学是一门将数据驱动作为首要研讨手法的学科。处理大规模的基因组学数据天然地需求凭借核算机技能。因而,机器学习办法和传统的核算学办法在基因组学中的运用一向都比较广泛。

  人类基因组计划(Human Genome Project,HGP)于1990年正式发动,其主旨在于测定组成人类染色体(指单倍体)中所包括的30亿个碱基对的核苷酸序列,然后制作人类基因组图谱。经过全球协作,人类基因组草图在2001年发布,覆盖了大约94%的人类基因组。

  但是,人和机器都无法直接读懂人类基因组这一巨大的数据。为解码人类基因组,核算基因组学应运而生。前期的核算基因组学研讨要点在运用相应的数理统核算法完结对基因的注释与了解方面。此外,核算基因组学研讨也从对基因的注释向表观基因组、转录组等范畴展开,以便了解人体这样一个由多种细胞组成的生物体的杂乱的生命活动。

  基因组、表观基因组、转录组等组学丈量办法的呈现带来了组学数据的激增,并进一步对组学数据处理办法提出了应战。跟着2015年的开创性研讨展现了深度神经网络对DNA序列数据的适用性,运用深度神经网络处理组学数据成为趋势。

  人工智能(Artificial Intelligent,AI)在医学范畴的运用是核算医学范畴近年来展开最快的一个方向。AI可广泛运用于疾病辅佐确诊与确诊、前进医学图画质量、减低电离辐射、供给精准医疗主张以及削减医疗本钱,明显推进了医疗形式的前进与改造。

  医疗数据特别是医学印象数据,如X射线、核算机断层成像(CT)、磁共振(MRI)、分子印象PET等产生的海量信息为依靠海量大数据的AI的展开供给有价值的科研及临床数据。

  2012年以来,深度卷积神经网络技能快速鼓起推进了AI突破性的开展。大致上,AI在生物医学中的运用可以分为核算机辅佐确诊、患者个性化医治和改进人类福祉三个方面。

  以核算医学研讨最为广泛的肿瘤学为例,人工智能技能在临床肿瘤学中可运用于癌症危险猜测、筛查、确诊和医治。算法的杂乱性一般由此类数据的数量、异质性和维数决议,不同环节中首要运用的数据各有偏重。

  比较经典的运用中,关于在确诊神经放射学中运用深度学习技能对脑肿瘤或继发性病变进行切割,现已宣布了许多相关文献。深度学习技能在肿瘤学中另一个十分重要的运用价值点是猜测毒性、医治反应和预后,为临床医师供给有价值的决议计划支撑体系。

  精准医疗是以个别化医疗为中心的医学概念与形式。其要害是以患者为中心,概括运用基因组技能、生物信息技能等前沿技能手法,准确定位患者的疾病产生展开原因,并清晰疾病医治靶点,完结个性化的准确医治。

  鼻科精准手术规划是精准医疗的一个运用比方。中山大学的研讨团队便运用核算机对鼻腔鼻窦精密化建模,并将其运用于精准手术规划。核算医学的建模技能以及核算流体力学技能可完结患者病灶部位的三维可视化,协助医师充沛剖析患者的患病状况,模仿手术过程,推演手术预后,终究为患者挑选出最佳的手术计划。然后拟定出最大极限切除病灶,一起最大程度保存患者鼻腔生理功用的手术计划。

  在运用精准医疗手法医治恶性肿瘤时,核算医学的办法也起到了至关重要的作用。将患者的基因型数据输入猜测抗癌药物作用作用的核算模型中,模型可输出该患者对单种或多种药物的敏感性,然后协助医师挑选出最适合于该肿瘤患者的医治药物,完结肿瘤患者的精准医治。

  为了应对医学范式向核算医学改动带来的应战,更好地推进核算医学研讨,国际各国的大学和科研组织纷繁树立核算医学相关的组织。比方,美国加州大学洛杉矶分校几年前把原有的生物数学系更名为核算医学系;约翰霍普金斯大学、斯坦福大学、牛津大学等高校也都开设了相关课程。在这些大学和科研组织中,核算医学或作为一个独立的院系,或作为院系下的一个部分而存在。

  在我国,除了山东大学研讨生专业呈现核算医学专业称号外,其他大学并没有开设清晰的核算医学院系或专业。核算医学研讨的相关内容依然首要划归在生物医学工程、医学信息学等专业或院系中。当然,近两年新呈现的智能医学工程则是聚集于人工智能技能为驱动的医学研讨,可以算作核算医学的一个子类。

  约翰霍普金斯大学是现在该范畴的头部院校,其核算医学研讨所隶属于生物医学工程系,首要方针是开发人类疾病相关的定量核算模型,并让这些模型可以个别化运用,以改进疾病的确诊和医治。

  核算医学研讨所拟定了一套体系性的核算医学本科的授课课程。首要触及很多核算机,运用数学,以及工程等专业内容。整个课程规划是适应了核算医学医、工、信穿插的特征,在培育过程中杰出着重打牢学生的数学、信息学和工程学根底。

  值得一提的是,约翰霍普金斯核算医学仅仅其生物医学工程系中的一个研讨方向,首要会集于研讨各个医学范畴下的模型的构建。而机器学习与云核算、基因组学、医学图画信息处理等相关内容则在生物医学工程系的其他研讨方向中触及。

  作为约翰霍普金斯生物医学工程教授,Raimond L. Winslow也是公认的核算医学新范畴创始人。该范畴运用分子生物学、生理学和疾病解剖学的立异核算模型来了解、确诊,医治疾病并改进患者护理。他对从定量模型的视点了解心脏病的爱好导致了核算医学作为一门学科的展开。

  在研讨方向上,他开发了根据试验的核算模型,并将其运用于深化了解心律失常的分子根底。其研讨团队的很多成果之一是首先运用弥散张量磁共振成像(DTMRI)重建心室的几许结构和纤维结构。现在,DTMRI已成为以高空间分辨率丈量心脏纤维结构的规范办法。

  虽然各个校园将树立的院系或开设的专业冠以核算医学之名,但其研讨的内容和偏要点各不相同。概括来看,现在各高校核算医学的学科建造首要涵盖了三个方向:

  榜首,根据生物学布景常识开发核算东西,提醒疾病的分子机制,辅佐疾病的确诊、医治以及新药的开发。第二,在医疗相关数据快速堆集的状况下,运用机器学习的办法加快疾病的确诊和医治。第三,对人体或许生物体系进行数学建模。

  核算医学的展开有望完结关于健康和疾病的量化了解,带来医学展开范式的革新,但与干流学术范畴比较,它仍处于边际的方位。现有的模型对实际状况的模仿依然是不充沛的,找到可以界说虚拟国际与阅历国际之间联络的东西,特别是核算机仿真模型的有用性依然比较困难。

  基因组学、医学成像、确诊技能和转化医学方面的不断展开,人工智能的深度交融,以及共性服务、共性渠道、公共设施的不断完善将为咱们开发癌症、遗传疾病和感染性疾病的确诊东西和新疗法供给或许性。核算医学作为要害的交融手法,将构建人体数字孪生,完结精准健康保护,让个性化医疗照进实际。

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