近日，由阿里云與上海瑞金醫院、阿里健康聯(lián)合舉辦的新一輪天池大賽——“瑞金醫院MMC人工智能輔助構建知識圖譜大賽”決賽結果頒布，來(lái)自哈爾濱工業(yè)大學(xué)、北京大學(xué)、江南大學(xué)年輕的學(xué)者團隊在近2000名開(kāi)發(fā)者中脫穎而出，分列前三名。
在人工智能此類(lèi)前沿技術(shù)領(lǐng)域，擁有25萬(wàn)開(kāi)發(fā)者的天池平臺集眾人之智慧產(chǎn)出了怎樣的結果？以技術(shù)為實(shí)力比拼的比賽成果又如何與企業(yè)、醫院結合應用到實(shí)際？在本次發(fā)布的大賽成果轉化產(chǎn)品——國內首個(gè)“基于機器智能的糖尿病領(lǐng)域知識圖譜”中，我們找到了答案。
內分泌醫生缺口大，機器可替代重復性工作
“我的爸爸就是一名糖尿病患者，最初參賽是因為他，我希望能夠利用我所掌握的技術(shù)，幫助到更多像他一樣的糖尿病患者。技術(shù)的存在本身不該只為炫技，應該為全人類(lèi)做貢獻。”在談到參賽初衷時(shí)，一位參賽的開(kāi)發(fā)者表示。
根據IDF發(fā)布的第八版全球糖尿病概覽中顯示，2017年中國1.144億糖尿病患者人數位居全球第一，即便按照1個(gè)醫生管理1000人的需求推算，也需要10萬(wàn)醫生。而如今，我國內分泌醫生遠遠達不到10萬(wàn)，導致很多糖尿病患者不能享受到較好的慢病管理服務(wù)，而不同層級的醫療機構，對糖尿病慢病診治水平參差不齊，也影響了糖尿病患者的治療體驗。
為了能夠以的效率達到更好的糖尿病管理效果，中國工程院院士、上海交通大學(xué)醫學(xué)院附屬瑞金醫院副院長(cháng)、國家代謝性疾病臨床醫學(xué)研究中心主任寧光發(fā)起的國家標準化代謝性疾病管理中心（MMC）采用一體化的診療流程，將糖尿病管控做到標準化。
MMC采用1+x模式，即一家MMC的中心醫院與它周?chē)亩鄠€(gè)社區醫院相聯(lián)系，形成“從國家級MMC中心到MMC中心醫院再到多個(gè)社區衛生中心”的病人雙向轉診就醫模式。因此，醫生數量尤其是基層醫生數量不足、專(zhuān)業(yè)水平參差不齊等問(wèn)題，就成為影響糖尿病患者的治療康復一大掣肘。
寧光院士表示：“基層醫生尤其是全科醫生，需要處理很多種疾病，往往無(wú)法達到“術(shù)業(yè)有專(zhuān)攻”。如何讓基層醫生也能夠像專(zhuān)科醫生那樣處理這些疾病的狀況，這是MMC需要解決的非常重要的問(wèn)題。”
此外，醫生大量的從事重復性的工作，長(cháng)期的疲勞容易造成漏診、誤診，“如何讓已經(jīng)形成重復性勞動(dòng)的事情，更多地讓機器完成，而讓醫生更多考慮疾病中不規律的情況，是疾病治療很重要的部分。”
首個(gè)糖尿病知識圖譜出爐，助力瑞寧助糖優(yōu)化用藥方案
2018年9月，阿里云天池大賽就發(fā)起了用人工智能輔助構建糖尿病知識圖譜的挑戰。在過(guò)去半年時(shí)間里，吸引了中國、美國、日本、丹麥、新加坡等8個(gè)國家和地區共1629支隊伍、1817名開(kāi)發(fā)者參與。
其中，吸引的團隊除了北京大學(xué)、浙江大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、新加坡國立大學(xué)等國內外知名高校，還不乏國內眾多企業(yè)的身影，在產(chǎn)業(yè)內也受到極大的關(guān)注。
大賽主辦方瑞金提供與糖尿病相關(guān)的學(xué)術(shù)論文以及糖尿病臨床指南。第一賽季課題為“基于糖尿病臨床指南和研究論文的標注構建”，要求選手在學(xué)術(shù)論文和臨床指南的基礎上，做實(shí)體標注；第二賽季課題為“基于糖尿病基于糖尿病臨床指南和研究論文的實(shí)體間關(guān)系構建”。選手將從中抽取實(shí)體之間的關(guān)系。通過(guò)初賽、復賽與決賽答辯，綜合線(xiàn)上提交結果評分和線(xiàn)下答辯角逐冠軍。
賽題組通過(guò)標注工作，形成國內糖尿病領(lǐng)域首個(gè)文本標注數據集合，標注中文實(shí)體近19萬(wàn)，最終，開(kāi)發(fā)者基于糖尿病相關(guān)教科書(shū)、研究論文，通過(guò)高效的算法，進(jìn)行文獻挖掘并構建知識圖譜，與瑞寧助糖深度融合，加速產(chǎn)品迭代。
時(shí)間拉回到2016年，寧光團隊與阿里合作，首次發(fā)布“瑞寧助糖”，這是一款糖尿病醫生AI助手，它由經(jīng)驗模型和知識模型的兩部分機器學(xué)習構成的軟件系統。其通過(guò)人工智能深度學(xué)習的方式，以1000多份真實(shí)的糖尿病病例，加上300位的糖尿病醫生的經(jīng)驗形成經(jīng)驗模型，同時(shí)，融合各種糖尿病指南和國內外文獻檢索數據庫形成知識庫，以及綜合糖尿病可能導致的血脂異常、高血壓、肥胖等100多種并發(fā)癥的發(fā)病原理和標準化臨床數據，進(jìn)而對為醫生給出診斷建議。
在經(jīng)歷過(guò)數次的迭代之后，此次應用天池大賽知識圖譜構建成果的“瑞寧助糖”，三年后又迎來(lái)了一次重要的轉型升級。
阿里云算法專(zhuān)家顧斐在展示成果時(shí)表示，知識圖譜的作用在于以下三點(diǎn)：一是其能夠電子病歷、科研論文這類(lèi)非結構化數據做成結構化，“這是作為下一步人工智能研究非常必要的步驟”；二是知識圖譜能整合各類(lèi)文獻資料，將實(shí)體關(guān)系抽離出來(lái)；三是構建知識圖譜的過(guò)程為后續人工智能輔助診斷和智能用藥推薦提供了堅實(shí)的基礎。
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