中山大學攜手《柳葉刀》發布鼻咽癌研究成果

一百多年來，現代醫學經歷了飛速的發展，醫療實施過程、藥物研發及評價、藥品療效信息、基因信息、生物標志物、臨床試驗等積累了大量數據。在數據驅動的醫學時代，如何從海量醫學數據中找出數據的價值所在，解決大規模數據引發的問題、利用好數據挖掘所帶來的競爭力，需要多學科的協同和創新。當前，適應于生物醫學大數據的軟硬件平臺、大數據存儲、大數據分析挖掘等方法等還不成熟， 制約著生物大數據的研究。基于此，近年來越來越多IT公司、互聯網公司、數據挖掘公司進入傳統上被認為行業壁壘很高的醫療行業，挖掘萬億的醫療市場，國際國內已經涌現出一批典型的醫療數據公司。

2018年上半年，《柳葉刀·腫瘤學》雜志收錄了中山大學腫瘤防治中心馬駿教授團隊投稿的文章《Development and validation of a gene expression-based signature to predict distant metastasis in locoregionally advanced nasopharyngeal carcinoma： a retrospective， multicentre， cohort study》，據悉，這項研究我國學者首次發現分子標記物有效預測鼻咽癌遠處轉移，采取傳統的腫瘤臨床N分期方法預測遠處轉移的準確性僅為57%左右。而且，相同分期的患者接受同樣的治療后常常出現不同的生存結局。目前，臨床上缺乏有效的標志物指導鼻咽癌患者的治療方案選擇，在本次研究中通過表達譜芯片，對接受治療后有無出現遠處轉移的鼻咽癌組織全基因組表達水平進行了對比分析。從數萬個基因中初步鎖定137個差異表達基因，再用回歸分類器的統計方法從410例患者中篩選出13個遠處轉移相關的基因構建分子標簽，并將病人分為高風險組和低風險組。結果顯示，高風險組患者5年遠處轉移率高達37%，低風險組僅為9%。

本次研究可以說是醫療大數據的完美應用的又一體現，為了讓數據利用滿足更多臨床業務需求，中山大學附屬腫瘤醫院其實早在三年前就開始與醫渡云進行醫療大數據的合作，當時是針對全院的DPAP（醫學數據智能平臺）雙方進行了初次的對接，而這一新平臺的引入，讓中山大學附屬腫瘤醫院能夠有效的對大規模多源異構的真實世界數據進行集成、挖掘和利用，采用專業的安全技術與運營服務體系，高效開展臨床科研、服務與管理。 以DPAP為基礎生長研發的“醫渡云醫院精益化管理平臺”、“醫渡云專科數據平臺”、“醫渡云科研協作平臺”及“醫渡云政務數據平臺”等服務，也為醫院提供領先的模塊智能定制化解決方案，為醫學數據智能應用賦予突破性價值。

在這次的歷時五年的鼻咽癌課題中，醫渡云可以說是“臨危受命”，研究過程中其實也遇到了很多“危機”，PET在國外的使用比例很高，國內臨床研究由于設備和經費的限制，PET相對來說做的較少，當時投稿后評審要求限時補充相關的數據，也幸好合作方醫渡云在專病庫的建立時，結構化設計完善，一天內就從數據庫中調取了對應的數據，按時完成了評審的要求，提高了文章發表的效率。

目前中山大學附屬腫瘤醫院已經圍繞鼻咽癌、結直腸癌和肺癌與醫渡云建立專病庫進行了合作，醫渡云通過建立專病庫將所有數據集成在一起，按照一定的檢索條件，針對不同的疾病建立不同的數據庫，不但更加系統的進行了數據整理，同時也為各個研究團隊提供了很多不同的思路，2017年中山大學附屬腫瘤醫院通過醫渡云數據服務支持，前后完成了4次臨床研究課題的國際期刊發表，而在不久的未來，還將有10余篇重磅學術研究即將發表，僅從鼻咽癌專病數據庫來看，其三年內將支撐30-50篇科研文章發布。可以說醫渡云醫療大數據處理方案在里面起到了至關重要的作用，而專病庫的合作是為了更好的完成高質量臨床研究課題，想要更高質量的文章，數據溯源性是國際上對中國數據最大的顧慮，醫渡云能幫助解決這個問題。

除了DPAP（醫學數據智能平臺）與專病庫的合作，圍繞輔助診療領域，中山大學附屬腫瘤醫院也正在和醫渡云一起申報一個國家重點研發計劃項目。另外，在醫院管理與考核等多維度，中山大學附屬腫瘤醫院也正在和醫渡云聯手完善更人性化的科室和醫生的KPI指標。

隨著信息化技術不斷的提高，很多醫院已完成電子病歷系統、實驗室檢查系統、影像系統等建設工作，產生了十分龐大且繁雜的醫療數據，但從現狀而言，醫院對現有數據的利用度極低。醫院的數據對于醫療診斷行為是十分寶貴的，具有極高的參考價值。而醫渡云正是能夠輔助醫院對醫院數據的集成和清洗，幫助醫院建立“大數據平臺”，構建新型醫療數據模型，充分挖掘數據價值。

通過對醫院醫療數據的智能化處理，如對于病程等非結構化數據的結構化，在醫生臨床科研和輔助決策的應用上，醫療大數據已經發揮了越來越重要的作用。但是大部分醫院的獨立運營，各個數據庫規則的差異化也給醫院相互協作業務互聯互通帶來了阻礙，醫渡云希望更多的幫助到國內醫院進一步協作，乃至于與國外醫院也建立連接，擴大醫生診斷及治療方案的信息來源，通過平臺模型的篩選，給出醫生指導性的意見，幫助醫院和醫生提高臨床服務質量、科研轉化率和管理效率。

為此醫渡云搭建了多中心科研平臺，聯動各家醫渡云合作醫院，幫助醫生進行科研樣本的篩選，在線、一體化地幫助醫生在科研過程中制定觀測指標、分析內容等，這大大加快了醫學科研的進度，提升了研究效率。對于病人的數據安全，醫渡云也嚴格遵守醫院管理辦法和倫理要求。

對于數據服務類企業來說，數據安全更是重中之重，醫渡云服務醫院搭建的數據智能平臺系統首獲國家公安部“信息系統安全等級保護3級備案”，之后醫渡云自主搭建的“醫渡云醫學數據智能平臺系統”及與重慶醫科大學合作搭建的“醫渡云重慶醫科大學醫學數據智能平臺系統”再度成功獲得公安部3級備案。3級備案的成功獲得意味著醫渡云數據智能系統安全工作質量及系統重要性受到了國家信息安全監管部門認證肯定。

作為一家以“喚醒數據、創新醫療”為企業態度的公司，目前醫渡云已合作國內20個省市近百家頂級醫療機構及60余位全國專科主委/副主委，合作涉及超過30個專科疾病、1，5000+個專科字段及50余項國家/省級科研課題，與合作伙伴協作處理了涉及3億多名患者的超過12億份病歷數據，并且合作規模和深度持續還在持續增長中。在“大數據”的背景下，科學研究已經不局限于實驗室，樣本的容量也因為各種在線平臺的搭建指數增加。相信在未來，這種臨床數據挖掘和基礎研究的結合可以在計算機技術的輔助下交叉碰撞出更多的靈感和成果。醫渡云將技術和醫學相結合，賦予了數據醫學邏輯。這樣的數據才能真正幫助醫生解決問題。醫學最需要的是醫學背后的邏輯，醫渡云是將數據做了醫學處理，這一點目前還沒有別的公司還能夠實現。