近兩年，AI正在醫(yī)療賽道掀起“狂奔猛進”的發(fā)展浪潮。根據(jù)IDC統(tǒng)計的數(shù)據(jù)顯示，預(yù)計到2025年，世界人工智能市場總值將達到1270億美元，其中醫(yī)療行業(yè)將占整個市場規(guī)模的五分之一，AI醫(yī)療的市場前景由此可見一斑。

AI+醫(yī)療可以細分為AI+新藥研發(fā)、AI+輔助檢查、AI醫(yī)學(xué)影像、智慧病案、手術(shù)機器人、AI+腫瘤診療等不同類別，應(yīng)用場景極為豐富。此外，數(shù)字醫(yī)療也在迅速發(fā)展，自2020年以來，已經(jīng)有19款計算機視覺類 AI 產(chǎn)品通過 NMPA 三類證審批，醫(yī)療 AI的應(yīng)用前景也更加明晰。與此同時，AI醫(yī)療行業(yè)的各家企業(yè)也各有所長，鷹瞳科技專注AI醫(yī)學(xué)影像、森億智能和醫(yī)渡云專注人工智能醫(yī)療服務(wù)流程管理、推想醫(yī)療專注于人工智能輔助診斷。

作為行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)字化精準診療公司，至本醫(yī)療則專注于AI +腫瘤診療的商業(yè)化道路。2020年，至本醫(yī)療推出了行業(yè)首款基于基因變異的AI輔助診斷模型，精準預(yù)測患者腫瘤起源，綜合正確率近90%。

為了洞察行業(yè)發(fā)展，蛋殼研究院采訪了至本醫(yī)療科技的AI總監(jiān)張玉滿，對 AI 賽道進行了深入研究，探索行業(yè)商業(yè)化與技術(shù)發(fā)展方向，嘗試尋找醫(yī)療人工智能發(fā)展的“下一程”。

破冰：推出行業(yè)首個基于基因變異的AI輔助診斷模型

在臨床上，有一些轉(zhuǎn)移期的癌癥患者，原發(fā)灶幾乎是找不到的。他們的腫瘤原發(fā)灶或者太小、無法通過現(xiàn)有技術(shù)被檢測，或者被自身免疫系統(tǒng)消除了，或者在之前手術(shù)無意中被切除了原發(fā)灶。

找不到原發(fā)灶的直接后果，即是治療方案的相對盲目。即便是在癌癥個性化治療進入臨床主流的當下，這些患者的治療方案仍然只能以經(jīng)驗性化療為主。治療反應(yīng)率不足20%，他們的生存威脅可想而知。臨床上，原發(fā)灶不明癌癥患者普遍病程短，超1/2患者有多個器官受損，腫瘤細胞的轉(zhuǎn)移模式難以追蹤，預(yù)后很差。有數(shù)據(jù)顯示，這類患者1年生存率約為23%，中位生存期為9.1個月，五年生存率僅4.7%。

實際上，這類患者群體被稱為原發(fā)灶不明轉(zhuǎn)移癌（CUP）患者，全世界范圍的發(fā)病率約占所有癌癥的3%～5%。這是一個已然不可小覷的瘤種，全球科學(xué)家也在努力探索找出患者原發(fā)灶的方法，免疫組織化學(xué)（IHC）、熒光原位雜交（FISH）、聚合酶鏈式反應(yīng)（PCR）和一代測序等臨床診斷技術(shù)先后被使用，但作用十分有限。

于是，基因技術(shù)陸續(xù)入場。一項針對原發(fā)灶不明腫瘤的研究發(fā)表在《JAMA Oncology》，通過對200例CUP患者的基因測序結(jié)果進行分析，顯示有85%（169/200）的CUP患者可以通過全面的基因檢測找到可靶向的基因變異。

而隨著至本醫(yī)療旗下專門用于CUP溯源的AI輔助診斷產(chǎn)品OrigiCUPAI相繼在國內(nèi)多家三甲醫(yī)院落地，CUP患者的治療和預(yù)后圖景，或?qū)⒈桓膶憽?/p>

OrigiCUP AI上線以前，盡管CUP溯源的基因檢測技術(shù)已經(jīng)陸續(xù)進入臨床應(yīng)用，但由于整個過程涉及的復(fù)雜數(shù)據(jù)處理只能由傳統(tǒng)的生信分析算法來完成，對應(yīng)漫長的報告周期，和更高的檢測成本。

“現(xiàn)在，我們基本可以做到，將OrigiCUPAI應(yīng)用到每個CUP患者的基因檢測報告中。”張玉滿告訴動脈網(wǎng)。2021年，至本醫(yī)療在行業(yè)內(nèi)率先推出了基于基因變異的CUP預(yù)測模型OrigiCUPAI，實現(xiàn)了CUP檢測在臨床應(yīng)用中快速滲透的破冰。據(jù)了解，在應(yīng)用前期臨床推廣中，OrigiCUPAI已經(jīng)累計了超500個真實應(yīng)用病例，而這個依托至本醫(yī)療自成立之初即著手打造的真實世界研究精準數(shù)據(jù)庫（OKAIN）訓(xùn)練而成智能輔助模型，得到了臨床醫(yī)生的一致好評。“我們不斷接到新的醫(yī)院希望OrigiCUPAI去介入的邀請。”張玉滿表示。

具體而言， OrigiCUPAI通過人工智能深度學(xué)習(xí)算法深度挖掘患者臨床及基因檢測數(shù)據(jù)中的信息，精準預(yù)測患者腫瘤起源，支持30種常見腫瘤預(yù)測，TOP3驗證綜合準確率達到87.2%，輔助臨床醫(yī)生對CUP患者進行準確診斷，進而及時而精準的調(diào)整治療策略。“OrigiCUPAI已獲得國家知識產(chǎn)權(quán)局授予的發(fā)明專利證書。”張玉滿指出。

在臨床應(yīng)用中，患者樣本首先由至本醫(yī)療的NGS大panel檢測產(chǎn)品元溯進行基因測序。在這個過程中，腫瘤體細胞的672個基因全部外顯子、66個基因部分內(nèi)含子，和胚系的65個基因全部外顯子將進行二代測序。下機數(shù)據(jù)在完成簡單的生信分析后，會得出突變、腫瘤突變負荷（TMB）、微衛(wèi)星不穩(wěn)定（MSI）、HLA等臨床上應(yīng)用較多的基因變異信息。

隨后，臨床醫(yī)生只需要基因變異信息導(dǎo)入OrigiCUPAI中，由算法將不同的基因變異信息與數(shù)據(jù)庫中的疾病表型相匹配，來輸出不同概率的原發(fā)灶預(yù)測結(jié)果。至此，臨床醫(yī)生就能夠基于病理、影像學(xué)檢查、OrigiCUPAI預(yù)測結(jié)果，來選擇適合特定患者的治療方案。

OrigiCUPAI 算法框架

據(jù)張玉滿介紹， OrigiCUPAI一直處于高速的優(yōu)化和迭代中。一方面，隨著真實世界應(yīng)用數(shù)據(jù)的疊加和反向驗證，OrigiCUPAI的預(yù)測準確性和腫瘤類型都在不斷增加；另一方面，在推動OrigiCUPAI多中心應(yīng)用落地后，至本醫(yī)療啟動了OrigiCUP AI產(chǎn)品注冊證的申報程序。而一旦OrigiCUPAI得以產(chǎn)品的形式落地臨床，CUP溯源的基因檢測應(yīng)用，無疑將以更快速度普及。此外，至本醫(yī)療也正嘗試在其他腫瘤的基因檢測中納入AI算法，來提升分析效率，從而進一步提高腫瘤基因檢測的可及性。“我們希望將AI技術(shù)應(yīng)用到每一份基因檢測報告中去。”張玉滿表示。

真實世界腫瘤數(shù)據(jù)賦能數(shù)字化精準診療

在AI應(yīng)用到腫瘤精準診療的背后，底層邏輯是腫瘤醫(yī)療大數(shù)據(jù)，這也是近年來各大基因科技公司爭相布局的重點。

2018年2月，跨國藥企羅氏宣布收購醫(yī)療大數(shù)據(jù)公司Flatiron Health，同年又收購了以癌癥基因組學(xué)數(shù)據(jù)巨頭的公司Foundation Medicine，整合患者臨床基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和腫瘤分子基因檢測數(shù)據(jù)，作為臨床診斷和新藥開發(fā)的重要參考。2021年10月，紀念斯隆-凱特琳癌癥中心（MSKCC）的精準腫瘤學(xué)數(shù)據(jù)庫（OncoKB）獲得了美國FDA的部分認可。它是第一個被FDA部分認可的癌癥體細胞變異數(shù)據(jù)庫，以后腫瘤基因檢測公司可以使用這些數(shù)據(jù)來支持上市前提交的腫瘤分析測試的臨床有效性。由此，全球的臨床腫瘤基因組數(shù)據(jù)庫建設(shè)和開發(fā)被推向高潮。

至本很早就注意到中國腫瘤真實世界數(shù)據(jù)的廣闊應(yīng)用和價值。實際上，至本醫(yī)療從成立之初，就建立了基于腫瘤基因組的臨床真實世界數(shù)據(jù)庫。在這個基礎(chǔ)上，結(jié)合海量文獻數(shù)據(jù)，至本醫(yī)療建立了腫瘤精準醫(yī)療知識網(wǎng)絡(luò)（圖譜），為智能化的應(yīng)用開發(fā)提供了必要條件。

真實世界數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)（圖譜），簡單地說就是結(jié)合人工智能去構(gòu)建一個腫瘤治療全病程服務(wù)體系的知識圖譜，將臨床真實信息、分子層面信息、基因組信息、病理信息等多個維度的信息數(shù)據(jù)技術(shù)規(guī)則做規(guī)整和連接，轉(zhuǎn)化成可視化、結(jié)構(gòu)化的知識網(wǎng)絡(luò)，這無疑是知識圖譜最完美的應(yīng)用方向。

“我們的數(shù)據(jù)從多個維度收集，高度貼合數(shù)據(jù)庫發(fā)展的需求，形成了行業(yè)內(nèi)最高的結(jié)構(gòu)化、精準化的真實數(shù)據(jù)，這也是至本醫(yī)療得以推出行業(yè)首個基于基因變異的AI輔助診斷模型的重要原因。”張玉滿指出。

“我們也發(fā)現(xiàn)，臨床級的基因組數(shù)據(jù)治理實在太特殊。”張玉滿指出，“必須由臨床專家、生信專家、算法科學(xué)家等不同專業(yè)背景的團隊深度協(xié)作才能完成。”隨后，至本醫(yī)療在基因科技行業(yè)內(nèi)少見地自建起AI技術(shù)團隊，推動相關(guān)的AI應(yīng)用快速上線和突圍。

除了臨床輔助診斷外，至本醫(yī)療正將數(shù)據(jù)庫能力賦能數(shù)字療法等領(lǐng)域中。2021年，至本醫(yī)療重磅上線了全新的知識庫架構(gòu)——元（ATOM）知識庫系統(tǒng)，將應(yīng)用在醫(yī)院、患者、保險、藥企合作等各個不同領(lǐng)域。

而未來，隨著真實世界數(shù)據(jù)庫的持續(xù)積累和人工智能在數(shù)字化醫(yī)療的不斷擴展，數(shù)字化的精準診療公司可以做的事，無疑會更多。