醫療大數據雲端化，助推精準治療時代到來
◎ 科技日報記者 張佳星
近日，《自然》子刊報告了一種藥物開發的新技術，利用“達爾文進化論”的加速版，通過随機程序化組裝快速生成數百萬個小分子組合，迅速找到了新的腫瘤精準治療的候選藥物。
利用不同的解決方案或研究思路，通過收集、彙總大量數據，實施數據挖掘、分析，将高效地開發藥物或者制定有針對性的治療方案，越來越成為目前醫藥研發公司、醫療服務機構、醫院、診斷中心等開展精準治療的有效路徑。
在百萬乃至千萬級别的海量數據中發現有效目标，算法和算力正成為醫藥研發領域不可或缺的核心技術。醫療大數據雲端化，将較好地彌補醫療行業在算法、算力方面的“短闆”，助推精準治療時代到來。
虛拟圖，圖片由受訪單位提供
雲端化數倍增加數據挖掘量新冠疫情到來，醫療行業更加意識到，需要通過數據的雲端化，更好地駕馭更大量的數據，助推精準治療時代到來。
以阿斯利康為例，作為在研發新冠疫苗和藥物方面進展快速的跨國型藥企，據統計，它在24小時之内約需要進行510億個數據的統計分析，這些數據包括基因類型的數據和病患的數據。這些數據的分析支撐他們在2020年可以同時進行40多種新藥開發的項目。
但并不是所有的數據都是能直接就用的，在數據挖掘之前，必須進行大量的“結構化”工作。但事實上，一些醫療機構在收集患者數據時，經常難以結構化，例如同樣的“浸潤”的描述，在不同科室學術術語不同，這使得在算法挖掘時數據不大好用。
為了讓非結構化數據也能實現分析功能，很多醫療領域的科技公司都在努力地創新、嘗試。亞馬遜雲科技通過降低門檻、準備數據和标注數據，擴大機器學習在醫療領域的數據發掘範疇。
“我們發布的應用中，之前對專業的标注有專門的設計，在新冠疫情期間，肺炎的數據通過專業團隊标注進行了及時跟進。” 亞馬遜雲科技機器學習相關負責人介紹，專業團隊擁有特定領域和專業的知識，并且符合客戶對于數據安全和隐私、合規等要求。
雲端化降低了數據挖掘的門檻，讓醫療行業更好地駕馭患者數據，提供精準化的診斷、治療的方案，提高整個醫療服務運營的效率。
雲端化實現随叫随到的“存儲”醫療大數據裡最常見的是影像數據，由于影像數據格式标準，因而容易獲取和使用。中科院分子影像重點實驗室主任田捷曾表示，未來的影像中心就像飛機駕駛艙一樣，是各種各樣信息的綜合體；而未來的醫生則相當于飛行員，要處理各種各樣的信息。
醫療影像信息有着歸檔要求高、數據量大、存儲量大，對于雲端讀取的實時性提出更高的要求。醫療影像的數據長年不能删除，需要歸檔很多年。在實際的應用中，這些影像數據可能一年都用不到一回，但也可能突然就會要求馬上調用這個數據。
醫療數據的存儲特殊性需要雲存儲即滿足低成本的長期存儲，又要滿足即時快速調用的要求。通過智能分層的技術，亞馬遜雲科技構建了及時索引的分層，可以幫助客戶在歸檔的數據裡面産生索引，在需要取用的時候，仍然能夠像熱數據一樣馬上就能索引到。而在不需要索引的時候，這些數據像歸檔存儲一樣，長期保存在非常低的成本存儲層中。據介紹，這一技術可以使歸檔數據在毫秒級完成訪問，并将節省近70%的存儲成本。
雲端化實現低門檻的機器學習無論是醫學領域還是數據科學領域都是注重實踐的研究領域。相關專家表示：人工智能技術在醫學上的研究、應用，不是寫文章、不是談概念、也不是紙上談兵、更不僅僅是做篩查，而是要将技術與臨床緊密結合，解決實際臨床問題。
然而，缺乏跨學科的高水平人才，仍舊是讓醫療行業與數據挖掘融合起來的難點之一。如何讓對數據和編程一竅不通的醫療學者快速上手機器學習呢？
“他們無需任何技術背景，可能連可以寫代碼的開發人員都沒有，而且他們完全不需要具備機器學習或者其他的一些技術能力，就能夠用到我們的人工智能或機器學習服務。” 亞馬遜雲科技機器學習和醫療人工智能總監Taha Kass-Hout博士表示，隻需要用自然語言去請求服務，通過聊天框搜索就能夠使用機器學習服務。
人工智能可以幫助客戶更好地去編撰數據，并對數據進行結構化處理、打标簽等工作，實現機器學習的托管型雲服務。
雲端化通過降低機器學習的使用門檻，大大加速了臨床治療的精準性。例如在慕尼黑白血病實驗室建立了世界上最大的白血病數據，通過把患者的基因數據和患者的電子病曆數據整合在一起，用于精準化的臨床治療。
編輯：劉義陽
審核：王小龍
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