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1　解決方案的目標和概述

高尿酸血癥與痛風已成為我國常見代謝性疾病，高尿酸血癥患病率高達13.3%，患病人數超過1.8億，痛風患病率為1%~3%，患病人數超過2000萬，且呈明顯的年輕化趨勢，正以每年9.7%的年增長率迅速增加，常導致關節畸形、慢性腎衰及脂肪肝等靶器官損傷，甚至致殘、致死，縮短患者預期壽命。因此，高尿酸血癥與痛風越來越受到社會大眾的關注，但痛風病自身的復雜性、臨床診療難度高、醫護人員短缺等諸多因素造成痛風病在臨床診斷和治療中仍存在很多問題。

為有效緩解傳統痛風診療中存在的“對痛風的認知嚴重不足，診治不規范”、“痛風診療多學科交叉，治療復雜”、“患者缺乏就診意識，治愈困難”等問題，推進相關高科技與智能技術在痛風臨床診療中的具體應用，填補國內智慧醫療領域的空白，促進我國智慧醫療事業的發展，項目組基于痛風病患病率高，誤診、誤治率高，治療依從性差、危害大等現狀，國際首創了基于混合增強智能的平行痛風智能診療體系框架，建立了國際最大單中心高尿酸血癥與痛風遺傳數據庫，研發基于大數據和人工智能的平行痛風智能診療系統。該項目實現了從大數據到智能診療再到臨床規范診療的轉化，取得系列原創性成果。

系統以中國科學院自動化研究所王飛躍教授的“平行智能理論”為指導，依據國際標準化的診療規范、國際前沿的學術成果，基于權威痛風專家李長貴教授團隊多年的臨床診療經驗，通過平行痛風智能自主診斷與治療關鍵技術及應用的相關研究，建立了醫療知識庫、智能病歷庫、專家看診規則庫；系統還可運用人工智能技術模擬醫療專家的診療決策過程，運用機器學習對輔助診療算法持續自我改善，從而趨近“最佳醫生”，實現痛風診療的規范化、智能化、精準化。

2　系統解決方案詳細介紹

2.1　基于混合增強智能的平行痛風智能診療體系框架

針對復雜的痛風診療實際應用場景，為解決多源異構數據融合、診療及推斷過程可解釋、人類智能與人工智能的角色分配和權限劃分等關鍵技術難題，項目組以平行智能方法論為基礎，構建面向痛風診療場景的、算法驅動的平行痛風智能診療體系框架，進而為決策者提供分析問題、建立模型、模擬決策過程和方案的環境，輔助決策者通過數據、模型和知識，以人機交互方式進行半結構化決策。如圖1所示。

圖1 基于混合增強智能的平行痛風智能診療體系框架

（1）軟件定義的人工痛風診療過程

基于患者病歷、診療數據、醫學影像等基本醫療數據，結合Web挖掘等技術對最新醫學知識、前沿臨床研究和科研成果進行自動收集與標注、挖掘與分析、結構化存儲與應用，突破多源異構數據融合等難點，打造醫療健康大數據中心。同時，以痛風醫療健康大數據為基礎，借助生成式對抗網絡、深度神經網絡和機器學習等技術，分析患者歷史病理特征之間的時序和空間關聯性，學習醫生診斷與治療過程，構建并重塑與實際診療過程“平行”的軟件定義的人工痛風診療過程。

（2）“數據+模型”的痛風診斷與治療計算實驗

以實際痛風醫療大數據和人工痛風診療過程模型為基礎，通過調節患者病癥參數、護士護理參數以及醫生處方參數等計算實驗手段，自動生成大量新數據；然后，一方面把新生成數據提供給醫生，請醫生協助判斷哪些情況是實際可能遇到的痛風情況，為醫生提供學習和培訓機會；另一方面，利用醫生反饋的數據，擴大系統自身的數據集，引入知識圖譜、模糊邏輯和知識推理技術，對醫生“虛擬診斷”過程進行療效評估的同時，累積系統經驗與知識，提高系統智能水平。

（3）“雙向匹配”的平行智能自主診療推薦

通過計算實驗過程，系統中收錄并累積了大量自動生成的“虛擬患者”、“虛擬診斷過程”、“虛擬治療方案”。當醫生在實際看診中遇到與系統已有“虛擬患者”相似的情況，只需輸入患者信息，即可通過知識引擎搜索方式實現真實患者的“虛擬診斷”；再結合醫生經驗選擇系統智能自主推薦的治療方案。以這樣“人-系統融合”、數據閉環反饋、平行執行的方式，實現痛風的智能自主平行診療過程的持續優化。

2.2　建立國際最大單中心高尿酸血癥與痛風遺傳數據庫

項目組依托山東省痛風病臨床醫學中心，建立了國際最大單中心高尿酸血癥與痛風遺傳資源庫和數據庫，并于2017年獲批國家人類遺傳資源共享服務平臺-中華痛風遺傳資源庫。該遺傳資源庫包含研究對象83546例，包括青少年、早發、中青年和老年研究人群。每個人群均包含散發痛風、家系痛風、高尿酸血癥和性別年齡相匹配的對照；數據庫由每個研究對象知情同意后的診療信息組成，包含實時更新的基本信息、動態變化的生化信息、不斷變化的診療信息及全基因組關聯分析數據，為構建平行痛風智能診療系統及規范化診療體系奠定了基礎。

2.3　研發全球首個基于大數據和人工智能的平行痛風智能診療系統

基于自主創建的平行痛風智能診療體系框架，項目組融合了最新診療知識及27513例痛風患者結構化電子病歷等多源異構醫療數據與多模態信息，構建了高尿酸血癥與痛風醫療大數據中心，通過與深度模糊神經網絡、知識推理模型深度融合，構建了軟件定義的痛風人工智能診療模型。該模型將實際診療過程中的“小數據”作為種子數據，利用深度模糊神經網絡生成痛風診療系統“數據模型”，將“數據模型”演繹為實際診療過程中特定目標的“小知識”推薦給醫生，通過“人與系統知識融合”、數據閉環反饋，虛實互動，平行執行，實現了痛風診療知識的持續更新和診療過程的不斷優化，成功創建國際首個虛實互動、平行執行的痛風智能診療系統。如圖2所示。

圖2 平行痛風智能診療系統

2.4　基于平行痛風智能診療系統云平臺，打造線上線下結合的診療模式，實現對患者的遠程指導和管理

針對高尿酸血癥與痛風長期多病共存、多藥并用，患者認知薄弱，治療不規范且依從性差，缺乏有效管理手段等現狀，基于平行痛風智能診療系統中痛風問診模塊、痛風大數據決策分析模塊和痛風智能診療模塊，項目組成功構建平行痛風智能診療云平臺，結合居家慢病管理設備，通過提供“居家慢病管理+設備盒+虛擬醫生+在線復診”相關服務，將醫生與患者同時納入到平行痛風智能診療體系中，提供一整套在線復診與線下門診相結合的智能慢病解決方案，實現了對高尿酸血癥與痛風患者飲食、運動、藥物等遠程指導和管理，克服了痛風醫療數據難以在不同醫院間共享的困難。從而極大地提高醫生的看診效率和診療準確率，為患者提供精準、可靠、便利的就醫體驗，提高患者的治療達標率。

3　代表性及推廣價值

3.1　應用情況及效果

平行痛風智能診療系統于2016年9月在青島大學附屬醫院正式上線運行，成為全球首個“平行痛風智能診療機器人醫生”，累計在全國153家醫院進行推廣，與云南省滇南中心醫院、江蘇省中西醫結合醫院、天津中醫藥大學第一附屬醫院等多家三甲醫院簽署合作協議，共輔助醫生診療3.2萬余人次，痛風診斷準確率達95%、治療方案與權威專家團隊符合率達90%。系統幫助醫生快速確定最佳診療方案，極大地提高了診斷準確率與治療有效性?；颊咭缽男詮?0.7%提升至66%，尿酸達標率從20%提升至45%，發作頻率及藥物副作用均明顯降低。有效促進了區域醫療水平的提升及智能醫療產業的發展。

3.2　示范效應

該系統獲國家發明專利2項、實用新型專利1項、軟件著作權13項，多次參加國家智能產業峰會、中國醫學裝備大會等國內智能與醫療技術展。相關研究發表在IEEE Network、IEEE T Syst Man Cy-S等人工智能專業雜志，并被Lancet、Am J Public Health等醫學知名期刊引用。項目組發表代表性論文20余篇，其中SCI論文9篇、ESCI論文1篇、EI論文3篇；總結形成了一整套完備的醫學與人工智能技術跨學科交叉應用的方法體系，提出痛風智能診療通用、實用的標準框架“平行高特”，為其他疾病智能診療系統的研發提供了重要的參考價值。2020年9月，系統獲得“2020年度山東省科學技術進步獎一等獎”。

3.3 　社會價值

（1）首創基于混合增強智能的平行痛風智能診療體系框架，開辟慢病智能診療新路徑

項目組圍繞“平行智能+痛風診療”開展系列研究，突破多個技術瓶頸和制約因素，成功構建面向痛風診療場景的、算法驅動的平行痛風智能診療體系框架，輔助決策者通過數據、模型和知識，以人機交互方式進行半結構化決策。該框架實現了平行智能理論與痛風臨床診療的結合，是人工智能技術與醫療方法深度融合的一次創新式實踐，推動了人工智能技術在更深層次應用于醫學領域并產業化，為以高尿酸血癥與痛風為代表的慢性疾病智能診療開辟了一條新的道路，推進了我國智慧醫療產業的發展，具有良好的社會效益。

（2）研發具有完全自主知識產權的智能診療系統，助力區域醫療診療及服務水平提升

項目組研發全球首個平行痛風智能診療系統，融入基于國人數據的高尿酸血癥與痛風規范化診療體系，不但能夠為醫生提供規范化診療方案、幫助醫生減少誤診誤治、提高工作效率、提升業務水平，而且能夠為患者提供飲食、運動、藥物等遠程指導和管理，幫助患者做好慢病管理，遠離疾病痛苦。同時，能夠實現痛風診療數據在不同醫院間的共享和診療系統的持續優化，有效降低不必要的就醫和再住院比例，切實緩解就醫壓力；降低社會健康醫療總成本，讓患者獲得更優的醫療健康服務。保守估計，患者就診時間減少40%以上，平均每年可降低社會健康醫療總成本近億元，帶動智慧醫療行業經濟效益達兩億元。

（3）打造線上線下結合的云診療模式，提高患者管理水平

項目組研發準確、便捷且支持多種居家慢病管理設備數據遠程上傳的平行痛風智能診療云平臺，實現了醫生動態監測患者病情、遠程管理患者，使醫生能夠及時對患者飲食、運動、藥物等進行指導和管理，提高了患者治療依從性，降低了致殘致死率。

摘自《自動化博覽》2020年11月刊