【医健科技讲堂第二期答疑】计算医学落地与基因检测公司有什么区别?医院和药企如何展开合作?

【医健科技讲堂】第二期直播已经3月17日结束,我们将直播间问题进行汇总,由张春明副院长解答,现整理呈现给大家。

作者: 张春明 来源: 大健康派 2020-03-20 15:04:05


【医健科技讲堂】是由大健康派主办的大型线上专家分享栏目。公开课将围绕【“疫”言E行】、【HITer说】和【云巅对话】三大主题共话医健科技行业的“今天”与“明天”。

岁末年初,新型冠状病毒疫情突如其来。在抗击疫情的关键时刻,邀请人工智能、大数据、医疗信息化行业的企业代表及行业专家,共同探索与讨论科技助力医健领域的“作用力”,解读先进技术的能动性。


【医健科技讲堂】第二期直播已经3月17日结束,我们将直播间问题进行汇总,由张春明副院长解答,现整理呈现给大家。


Q1.计算医学的产业落地跟目前的基因检测公司有什么区别?


基因检测公司主要以测序技术驱动,在产品设计思路上主要是基于明星基因的解读。这种方式的好处是数据产生量不用那么大,成本较低。当然也有不足的地方,疾病是系统性的,一些marker对一些病人是有效的,但是也有一些marker在某些病人身上是不准的,还有一些病人是无明星基因的。那计算医学是数据解读的一个体系。所以检测环节的技术发展的越好,其实就越需要计算医学的技术体系的参与,去更深入地挖掘数据中蕴藏的价值。发现有marker的病人,就用相应的方案去诊治,对于检测不到marker或者有marker不适用的病人,就用计算模型来系统的解读,给出新的洞见,再反馈给医学专家,为病人制定诊疗方案。


Q2.有了高质量的生物医学大数据和相应的算法,是否一定能摸索出疾病的发生与发展规律?



疾病是复杂的,是系统性的。所以,要首先定义关注疾病发生发展的问题是什么,再准备相应维度的数据,数据里面一定蕴藏着生命规律和医生智慧,当两者匹配上后,通过系统性的分析就能够大概率的发现其中的规律。


Q3.在计算医学技术领域,医院和药企怎么参与合作?


计算医学发展得好,必须要形成工程技术平台,是用户摸得着、看得见,方便易用的系统。从技术边界上看,医院和药企自己建设起来有难度的。医院里有大量尚未被解决的医学问题,这些问题提出来后,我们提供面向生命医学数据的计算机系统,屏蔽海量数据的管理、理解和计算等方面的技术细节,让医学专家能够便捷地利用平台,通过计算的视角去理解并解决这些问题。


另一方面,病人资源是非常宝贵的,医院和药企会一起开展很多临床试验。现在临床试验的分组条件,患者可能被分配到正确的组,也有可能分到了错误的组。我们在提出计算医学技术体系时,也提出了一个目标“让天下没有失败的临床三期”。计算医学的介入,既从marker的角度也从model的视角来系统的认识人的特征、生命的特征、药的属性,让正确的人进入正确的组,在一定程度上,就能够提高医院资源的产出效率,也会加快药物研发的进程。


另外,计算医学还可以帮助药企来,建立计算机世界的药物生产线,配合物理世界的研发线,来促进靶点的发现和老药新用。通过系统建模来发现新的marker,新的marker也许是传统的基因、蛋白,也许是更高维度的信号通路事件。


Q4.计算医学对复合型人才的输出有哪些帮助?


随着科学技术的发展,整个学科发展正迈入一个大融合发展的阶段。交叉是新的科学发现,产业发展的新机会点。交叉最麻烦的是人才,大交叉意味着在特定的学科领域不会走的特别的高深,在学科评价体系上很难找到对标,科研人员就需要耐得住寂寞,坐得住冷板凳,踏踏实实的做交叉。


医学与信息科学的交叉更加复杂,这需要信息科学的从业人员能够理解生物医学领域的知识,还需要医学工作者能够利用计算思维进行思考。


比如针对癌症晚期的治疗有没有新的方法这个问题,从数据上怎么理解,就集合两个领域的专家一起去研究,从数据模型上发现的新发现,还需要生物医学专家通过生物医学的知识去验证发现,然后模型再去继续修正迭代,更加逼近生命本质,疾病的机理,这样一个合作的模式就为复合型人才的培养提供了实践的机会。


Q5.在疾病预后方面如何体现?


我们采用大数据的方法,基于每一个患者的基因组信息,在有预后数据的真实临床数据库里为每一个患者进行建模和检索,就能够评估每一个患者的预后情况。


Q6.生命周期全过程,都展示了大数据的优势。但数据就等于真实么?



数据对生命的刻画越来越精准。从早期的人眼观察,到通过CT设备、测序设备等观测到了多尺度的数据。数据当中一定蕴藏着生命的规律。通过数据发现的新洞见,还需要经过生物实验的验证。这种验证方法就从原来的假设驱动转到了数据驱动。原来需要经过上千次实验验证才能有新的发现,数据驱动的发现就可以降低验证的次数。这也是我们呼吁计算医学需要生物学家、医学专家和计算科学家携起手共同丰富计算医学的内涵,将疾病的预防、诊断和治疗推向精准。


Q7.乳腺癌3类人群的测试, 目前的市场化应用?



我们已经建立了一种基于胚系基因组病因学的人工智能方法,能够评估每个女性自身罹患各种乳腺肿瘤的风险和抵抗力。这个方法能够给每一位女性进行一个评分,可以精确地定量评估出每个女性的乳腺癌风险是“坏运气”,“坏习惯”,还是“天注定”,也能够评估出乳腺癌的不同病理型。


【医健科技讲堂】第三期预告


嘉宾: 郑伟 帆软数据应用研究院专家、帆软医院行业高级顾问

主题:《如何用数据探出医院的能力极限——疫情之后的思考》

时间:3月24日(下周二)15:00-16:00

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