百洋智能科技牵手IBM 做癌症医疗大数据

　　癌症已经成为我国最大的健康杀手之一。

　　由于人口基数庞大且呈老龄化趋势，在中国，癌症发病率正在逐年升高。目前，我国每年新发肿瘤患者约有420万人，每年死亡约300多万人，中国肿瘤患者平均的五年存活率是37%，远低于美国的67%和日本的72%。

　　“就诊时间比较晚，体检体系不发达是中国肿瘤患者死亡率高的重要原因。中国50%的肿瘤患者入院就已经是晚期患者了，美国只有10%的入院患者是晚期患者。发现比较晚是五年存活率比较低的主要原因。另一个原因在于，中国整体治疗规范在全国范围内还不是很高。像北京、上海每100个病人有47个是来自外地的病人，北京、上海的大型医院的治疗水准还是比较高的，都是按照肿瘤规范来进行的。但是在其他的省份，即使是肿瘤医院，完全按照规范治疗的只有百分之五十几；三级综合医院，按照规范治疗的只有百分之四十几；如果那个医院没有肿瘤科，只有百分之几的规范治疗。大量的不规范治疗使浩瀚的中国土地上的肿瘤患者人财两空的，这是非常让人悲观的一件事情。”百洋医药集团、百洋智能科技董事长付钢对《华夏时报（公众号：chinatimes）》记者表示。

　　对于中国绝大部分患者来讲，急需通过更先进的治疗工具提升整体的治疗水平。

　　大数据助力癌症精准医疗

　　据北京307医院乳腺肿瘤科主任江泽飞介绍，目前，有些肿瘤治疗需要听取专家的意见，需要标准的流程，需要取材很好，需要提取很纯，需要严格的生物信息的分析和临床报告的解读。基因检测现在面临最大的挑战恐怕就是在于前三条。也就是说，人也不一样，检测也不一样，想法也不一样，结果就不一样，这是行业的痛点。而精准医疗的普及，恰恰解决了这个痛点。

　　“现在是走入精准的时代和年代。在中国，目前对于精准医疗的概念，政府和管理部门有很大决心建立有中国核心技术的平台、设备、仪器以及医疗方法，并且通过融入政府国家的医疗健康计划来实施精准医学从治疗走向精准预防的这么一个概念。其主要的重点是建立这样的预防体系，挖掘、利用、证实那些生物标记物，以及病理学的诊断和未来精准的临床治疗。我们也希望未来有更多的影像、更多的医疗决策帮助医生克服问题。”江泽飞表示。

　　事实上，肿瘤基因检测的应用市场规模也将会越来越大。

　　从我国347家癌症登记中心的数据来看，我国居民在40岁之前，发病率处于较低水平，之后开始快速升高，80岁年龄组达到峰值。总体来看，我国肿瘤大病率在270/10万人口。而随着医学的进步，肿瘤已经不是绝症，专家表示，只要早期发现有1/3的肿瘤是可以预防、1/3可以治愈、还有1/3是可以通过治疗改善患者的生活状态延长生命的。

　　目前肿瘤领域发现癌症基因突变，并通过检索多种数据源将这些基因突变与分子靶向治疗相匹配，人工方式为患者解读癌症基因报告需要花费几天、甚至几个星期的时间。另外，庞杂的基因数据和临床试验数据不断增加，导致人工分析癌症基因的可行性进一步降低。而认知计算工具IBM Watson for Genomics平均每个月增加超过10000篇科学论文数据和100个新临床数据，仅需几分钟时间便可系统化对每一个基因组变异的产生提供注释文件，认知计算可大规模完成常规人力无法操作的工作量。

　　付钢表示，在肿瘤治疗领域，目前FDA批准有关肿瘤的有八十多种靶向治疗药品。但这些突变与药物之间存在上千万种可能性，人工计算无法完成这么大的工作量，也不能保证百分百的准确性。而通过认知计算，可以通过患者的基因突变为核心，分析所有已上市的大宗药品，寻求精准医疗解决方案。Watson for Genomics可以读取基因组测序数据，并将这些数据与大量的临床、科学和药理数据库进行比较，以帮助医生发现与患者肿瘤基因突变匹配的潜在治疗方案。Watson for Genomics可以为执业医师提供分析工具，通过由临床医生上传的已删除个人身份信息的患者肿瘤活检测序结果，对患者的基因组数据执行分析，发现与患者病情发展情况相关的DNA变化，并针对这些变化提供更为精准、有理有据的可选治疗方案报告，供医生参考、判断基于患者的致癌因素变化的治疗方案或标准治疗方案。

　　600亿元大市场

　　事实上，国家发改委公布的“十三五”规划纲要的项目中，明确列入“加速推动基因组学等生物技术大规模应用”，“基因组学”被列入国家战略。实际上，早在2015年3月科技部就曾召开中国首次精准医学战略专家会议，提出了中国精准医疗计划，一年后，科技部公布了实施周期为2016-2020的五年“精准医学研究”重点专项指南，中国的精准医疗国家战略部署即将开始实施。数据显示，国家计划在2030年前为中国精准医疗计划投入600亿元人民币。

　　尽管精准医疗是大势所趋，但是发展中面临科学、医学、临床等多种多样的问题。其中最主要的难点在于，基因检测实验室缺乏规范性，从取样、到标本的处理再到测序，这一系列的过程都会因为不规范而导致检测结果的不准确，我国做基因检测的独立医学检验所已超过200家，相当一部分实验室所做的检测结果存在准确性问题。同时，针对测序结果的解读，利用高通量测序技术源源不断产生的生物信息，亟待解读和研究，海量的科学医疗文献需要阅读和提取信息，而且数量在不断持续加速更新，这都使得人工分析的可行性进一步降低。而Watson Health基于大数据专为肿瘤基因突变设计的认知计算工具已经是最为成熟的基因分析应用。

　　“这是肿瘤患者、病理学家和广大医生群体的又一福音。我们专注于新型医疗信息化模式的探索，随着信息技术的发展，医学知识和数据有了共享的平台，然而我们所面对的最大挑战是数据分析和解读的能力，IBM Watson Health无疑在这方面处于绝对领先的地位。但数据的累积并不意味着可以抛弃医生而独立存在，医生是盘活大数据的核心环节，没有专业医生一切数据都没有价值，也就是说医生仍是治疗的核心。因此，Watson的运用也象征着认知智能技术使医生从’冷兵器’时代迈入‘热兵器’时代。”付钢表示。