北京大學腫瘤醫院力推優質醫療資源下沉

近十年來中國的癌症發病率呈逐年上升趨勢並已經成為我國城鄉居民的重要死因。國家癌症中心發布的中國最新癌症數據顯示：中國每年新增的癌症患者高達400萬，平均每分鐘7人確診患癌、4人死亡。我國地域廣，醫療資源發展不均衡，優質醫療資源主要集中在省市級三甲醫院，要實現「大病不出縣」的國家分級診療目標仍充滿了挑戰。但如果能夠基於人工智慧平台，通過技術手段實現專家經驗在基層醫院的快速落地和分享並真正應用於臨床治療以及教學，將對提高癌症生存率、改善患者生存狀態意義重大。從2015年開始北京大學腫瘤醫院便開始了人工智慧在放射治療中的臨床應用嘗試，並建立了多個臨床應用數字模型。北京大學腫瘤醫院採用了基於放療大數據、數學預測模型、機器學習等人工智慧技術，將優質的放療物理計划進行分析和特徵提取，進而建立數學預測模型，自動生成高質量的患者放療計劃。經過嚴格的臨床前測試和驗證，北京腫瘤醫院已經將直腸癌人工智慧計劃模型正式投入臨床應用，在提升計劃質量和一致性及臨床工作效率等方面均取得了令人滿意的效果。放療物理師對單一患者的放療計劃時間由幾個小時縮減到了幾分鐘，計劃結果顯著優於手工計劃，在臨床實踐中體現出高度的一致性。在2018年度IDC數字化轉型頒獎典禮上，由於北京大學腫瘤醫院在放射治療領域的人工智慧應用效果，醫院獲得了中國數字化轉型運營模式轉型領軍者優秀獎。

北京大學腫瘤醫院副院長邢沫女士代表醫院領取了獎盃

腫瘤常規的治療技術為三個類別，分別為手術治療、化療與放療放療即腫瘤放射治療是利用放射線治療腫瘤的一種局部治療方法。大約70%的癌症患者在治療癌症的過程中需要用放射治療，約有40%的癌症可以用放療根治。放射治療在腫瘤治療中的作用和地位日益突出，已成為治療惡性腫瘤的主要手段之一。近十年，隨著放射性治療技術的改進，放療在歐美髮達國家的可及性已經達成60-70%， 但在中國僅僅為23%，這主要受制於民眾對於放療技術的認知程度低、專業醫療人員的匱乏，以及治療技術的迭代等等。放療的技術門檻非常高，需要一支專業的團隊流程化合作。基層醫院醫生水平參差不齊，上到博士下到中專，大家雖然工作性質趨於相同，但因個體化差異與經驗閱歷的區別導致診療的效果也存在較大差異。

北京大學腫瘤醫院聯手瓦里安推進RapidPlan直腸癌人工智慧計劃模型臨床應用

北京大學腫瘤醫院作為中國頂級的專科腫瘤醫院，擁有目前最好的醫療技術團隊。北京大學腫瘤醫院邢沫副院長介紹，該院致力於普及腫瘤治療規範化的理念，幾年前就開始做基層醫院以及非腫瘤專科醫院在腫瘤治療方面的規範化培訓。但由於基層醫院個體情況差異大，醫生資源配置不均，醫生能力差異大的原因，依然很難做到放射治療技術的快速、廣泛普及。在基層醫院和偏遠地區醫院，大多數患者依然很難獲得精準的、個體化的腫瘤治療。邢院長認為，人工智慧等技術的發展及應用，為醫院提供了一個很好的工具和平台，能夠幫助北京大學腫瘤醫院的優質專家經驗以非常高的效率、非常好的質量下沉到基層醫院中去。

· 非程序化思維 傳統腫瘤治療不能以公式化方式治療

瓦里安RapidPlan人工智慧技術的目的在於利用人工智慧大數據針對於特定病種來幫助醫學物理師更高效地制定患者放療計劃，保護危及器官，提高患者的生存率和生存質量。人工智慧計劃模型可以根據患者的個體情況自動形成高質量的放療計劃。，縮短了物理師的計劃時間，同時又有效提高了計劃的質量和一致性！

北京大學腫瘤醫院放療科副主任及首席物理師吳昊介紹，通過人工智慧技術的應用，能夠把經過驗證的高質量物理計劃模型移植到基層醫院、提高基層醫院的放射治療水平，並結合遠程醫療的技術手段，進行遠程質控，確保治療質量，從而實現專家經驗向基層醫院的快速落地。人工智慧技術的廣泛應用，可以更好的讓廣大癌症患者受益，也使得在治療的整個過程當中醫師的操作更為規範，治療更為有效。

· 瓦里安智慧醫療加速打造智慧醫療解決方案

受放療專業門檻高、專業人員短缺等因素限制，放射治療在基層醫院的普及依然相對較為緩慢。瓦里安的RapidPlan是全球人工智慧技術在腫瘤治療中的率先應用，不同於目前在醫療領域進行臨床測試的大量人工智慧診斷輔助工具，瓦里安人工智慧技術技術已經成功應用於臨床放射治療，並在全球135家腫瘤中心已經建立了約500腫瘤治療計劃模型。通過共享一流腫瘤中心的模型，基層醫院即可安全、快速、高質量的開展治療。目前，北京大學腫瘤醫院已經和幾所地方醫院開展合作，進一步推廣普及這項先進技術。

我們一直在構想未來的智慧醫療應該是以一種什麼樣的姿態來到我們身邊，不可否認的講，瓦里安的人工智慧放療計劃技術確實是未來智慧醫療的一個雛形，它將本身稀缺的資源進行人工智慧的大數據開發，使得人工智慧具有專家的分析與診療能力。降低了單個醫師的時間培養成本，形成經驗化的智能診療方案，共享專家經驗進而提升整體的診療效率。在國家大力推廣醫聯體建設和醫療資源有效分布的國家戰略下，放射治療的人工智慧技術未來必將會發揮更大的作用。

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