程向东教授：基于AI的单病种数据库的建设和应用

2022年4月10日，由中国临床肿瘤学会与中国科学院上海药物研究所联合指导，由萧山经济技术开发区管委会与杭州市科学技术协会共同主办的“中国数字化肿瘤诊疗产业高峰论坛”线上会议盛大召开。本次论坛，聚焦4大主题论坛，汇聚33位重磅嘉宾，邀请国内外知名新药研发科学家、医疗机构专家领导、投资机构专家，以及医药行业创新企业高管，共同探讨中国肿瘤治疗的“登月之路”。 随后，中国科学院大学附属肿瘤医院（浙江省肿瘤医院）党委书记程向东教授接受新浪健康·爱问医生采访，分享其对基于AI的单病种相关话题数据库建设和应用的看法。

专家介绍

程向东，主任医师、教授、博士研究生导师

现任中国科学院大学附属肿瘤医院（浙江省肿瘤医院）党委书记，浙江省上消化道肿瘤诊治技术研究中心主任，浙江省上消化道肿瘤防控与诊治重点实验室主任，浙江省癌症基金会理事长，浙江省抗癌协会副理事长。中国抗癌协会胃癌专业委员会副主任委员；中国医师协会肿瘤外科医师委员会副主任委员；浙江省抗癌协会胃肿瘤专业委员会主任委员；浙江省肿瘤微创外科联盟主席；浙江省医师协会肿瘤外科医师分会会长，浙江省医学会外科分会副主任委员。

新浪健康·爱问医生：AI技术应用于单病种数据库，对于患者，以及临床肿瘤治疗具有怎样的意义？

程向东教授：这个是非常有意义的。我在讲课时也提到这个问题。现在我们有巨量的临床数据，如果没有很好的治理，通常都是一些孤岛，或碎片化的，不能很好的应用于临床和科研。医生在临床诊疗中很多凭个人的经验，也很难进行多中心比较、分析、研究等。而现在我们建立了基于AI的单病种数据库，收集了病人全诊疗过程的所有信息，包含病人的基本信息，检验、影像、组织病理、分子病理、超声、内镜等等多模块，多组学信息。比如胃癌数据库，我们收集了2006年至今两万多例病人数据信息，利用这些数据我们就可以很好的进行相关真实事件的分析，如某个药对病人是否有效、有无意义；某种治疗的手段，如微创手术对病人有无益处，是否影响病人的根治性程度或预后等。对巨量数据进行真实事件分析后，我们可以非常清晰的了解目前诊疗手段对病人受益程度，存在哪些弊端，或有哪些需要改进的问题。

临床中有两种研究，一种是前瞻性的，我们设计好方案，然后不断的去推进；另一种是大数据为基础的真实事件研究。在某种意义上，基于海量数据的真实事件研究，对临床的指导意义不亚于前瞻性RCT研究，虽然它的设计和推进过程没有RCT研究严格，但是它确实是临床治疗中的真实反应。通过数据挖掘后，医生能得到很好的提示，这对病人的意义非常大；当然对我们临床医生来说，可以很好的提升业务水平；对医院医疗的管理，包括质量和安全的管理也有非常好的作用。所以，特别是像我们肿瘤专科医院，诊疗病种比较集中，病例量比较大，建立单病种数据库意义特别重大。

新浪健康·爱问医生：提到数据库，大家担忧的问题是，如何能保证自己的隐私和数据安全，这个问题您怎么看？

程向东教授：数据库安全其实包括两个，一个对于病人，担心个人信息会外漏。但实际上我们会通过脱敏处理，就是在所有数据里，我们把病人的相关敏感信息都屏蔽掉，如姓名、年龄、电话号码、住址和职业等。当然，我们有还有一些行业规范，对于如何去应用这些数据，怎么去保护数据，都有相关的法律文本规范。所以对于某个体来说，数据安全是绝对没有问题的，大可放心。

另外一个安全的是什么呢？对于医疗机构间，担心信息会外漏。单位与单位之间，中心与中心之间，省份与省份之间会有顾虑，因为大家觉得这些数据是我医院或中心的数据，不能彼此共享，打通医疗机构间的屏障还是很难的，各医疗机构间基本上还是孤立的。目前，某些联盟或行政部门也已经在探索如何打破这些瓶颈。现阶段数据共享也有一定的办法，那就是大家要有约定，建设数据库时按同一标准去建，然后分别以单位或中心独立储存，如果需要应用其中一个研究或调查时，我们多中心约定好如何去分享这些数据和成果等，约定好之后，就可以开放，互相可以应用数据分享成果。

新浪健康·爱问医生：展望未来，您觉得在AI技术应用于单病种数据库领域，未来的发展的方向是什么？

程向东教授：AI技术应用于单病种数据库领域以后，我从宏观和微观层面都有新的感受。宏观层面上，其实刚刚才也讲到，除了局部数据孤岛外，大部分数据也比较保守。在国外，如美国的TCGA肿瘤数据库是开放的，只要是业内人士都可以去看，但我国没有这样的平台，这会制约行业的发展。尽管有些联盟或中心，也在要求全国的同道去共享数据，但是这里有些深层次的工作，如评价体系等相关的政策工作，需要政府来去推动。从我的理想中，我很希望我国也能建单病种或相关领域的可共享的数据库，并把个人的敏感信息全部脱敏，只保留医疗相关信息，这件事情政府后续肯定会去推动。

从微观层面上，我觉得我们的数据库在临床应用上，可以不断挖掘。但目前，数据库的应用还非常少，其实我们完全可以通过这些数据库开展从基础到临床，从医疗到医工研的深度合作，包括今天我们的话题，人工智能在医疗行业的介入也完全离不开数据库，而且数据库的应用场景可以不断延伸。刚才我们讲的数据库，可能仅是在院病人的数据库，我们可以延伸到疾病筛查，像肿瘤筛查，我们单位是浙江省癌症中心，省肿瘤防治中心，承担了全省的肿瘤筛查工作，肿瘤筛查的数据都存储在我们中心。通过这样的数据，我们不仅可以了解全省肿瘤的流行病学情况，了解肿瘤的发生发展。还可以给政府提供相关充分依据，有利于医疗的政策制定等。所以我觉得这个数据的应用场景有无限的想象空间，关键是我们要把数据库建好、治理好，同时，能有相关法律规范来规范数据的应用。