專注腫瘤大數據與產業應用平臺

  與糖尿病探索空間大的情況相似,腫瘤大數據應用面同樣豐富,價值不菲。如何與政府、醫療機構協作,整合患者信息,并對其進行結構化數據處理,獲得產業、學術、商業價值?


  2018年10月27日,由中國健康產業創新平臺主辦,中歐國際工商學院衛生管理與政策中心承辦,普華永道協辦,新浪健康、愛問醫生作為戰略合作媒體特別支持的2018中國健康產業創新論壇在上海順利閉幕。



零氪科技創始人、CEO張天澤


  計算機專業出身的張天澤,2004年畢業后先后就職于騰訊、阿里,2009年開始創業,直到2015年融資之前試錯5年,零氪科技用9年時間再次證明醫療慢行業的必然屬性。零氪科技如何從擁有數據到擁有能力,賦能企業、賦能臨床,讓我們一探究竟。


  選定公司方向標,持之以恒


  零氪是專注于腫瘤領域的醫療大數據公司,醫療大數據產業,處于16萬億新醫療產業的樞紐位置,發揮著引領、驅動、串聯的重要作用。這個定位思路來源于張天澤曾過往看到的2016年中國腫瘤患者遷徙圖,



  上幅看起來像雙十一物流,又像春運,但實際上是一個個腫瘤家庭帶病人去求醫的路徑,這個圖背后有幾筆驚人數字:


  1) 每年腫瘤患者,院內包括院外一部分費用(不包括交通、食宿等)是四千億;


  2) 發病人數是四百萬;


  3) 40%用藥不夠準確,浪費嚴重;


  如果要選擇一個疾病需要數據切入它能夠帶來改變,零氪科技的選擇是腫瘤,但在實際投入時,張天澤發現所以醫療不是一盤數據就可以解決的,其路險峻。


  零氪科技目前已經是國內領先腫瘤數據解決方案公司之一,可以用一種方法將臨床參差不齊病例數據都整理起來,然后逐漸進行詳細報告輸出。數據產業賽道之所以難做,利益相關方很多,這個時候逐一分條看,有指向幾個產業的應用:藥品研發評價、醫藥營銷與流通、輔助診斷與輔助治療、商業健康險、基因數據整合分析、學術與科技服務、藥品監管以及醫學專業教育等,所以醫療數據非常需要政府支持,這些事情之所以有這么多應用場景,呼之欲出卻只聞聲音不見人。零氪科技一直在思考,如何產生能用的數據、能用數據檢查方式是什么,用什么樣的數據分別解決什么樣的產業問題。



  醫療數據挖掘之路


  醫療數據之前有人提到健康中國戰略,規劃了十萬億大市場,但是每一個市場都有很多問題需要解決。北美的腫瘤臨床醫藥領域,同樣面對大量RWD亟待開發的現狀。北美有數據報告顯示,北美醫療臨床使用率很低,3%臨床病人加入實驗,97%的病人病例看完之后直接放到檔案室里沒有有效使用,所以成立了一個PROGRESS,專門把數據匯集起來幫助醫生有效進行學術交流和數據挖掘,處理數據水平也是大量機器加人工處理為起點的。


  醫療病例,并非一定是醫療數據,并不是能用于操作的都叫數據,比如說一部電影,MOV格式的可以用U盤考走,但是其電子化檔案并不是數據,沒有辦法直接使用,所以醫療數據使用在張天澤看來,可以形象描繪為對原油冶煉和開發。原油冶煉后可變成很多應用場景,但是如果沒有好的冶煉技術就不能變成可用的。所以任何一種資源和粗資源都有一個成本收益剪刀差,如果采集挖掘成本很昂貴,這個時候只有一部分場景用得起才會用,比如新藥研發必須要做,這個時候才挖掘臨床數據,如果大規模把臨床數據,各種綜合數據有效挖掘起來,就可以取出用于自己的應用場景,用于訓練,用于市場洞察和分析。


  每年幾百萬中國腫瘤病人產生兩部分數據,一個是信息整合,一個是進行結構化數據處理,很多環節都有很多關鍵性技術,產生高質量結構化隊列級數據,這個時候數據進行挖掘分析再價值分裝。零氪科技工作人員有四類背景,分別是BAT科技型背景、CRO、藥企醫學背景,和商業服務,這四類融合一起,一點點把數據處理為保險、藥企等不同合作服務對象需要的形式。


  基于優質醫療數據的優質臨床醫療應用


  零氪一開始做這件事情,發現臨床病例不是數據,辯證數據很難,臨床病人很多,中國大型三甲醫院集中頭部醫院,而腫瘤患者是擇期的,是可以挑時候,這個時候醫生看病都看不過來,無暇顧及處理數據。病例也不能直接使用,沒辦法直接進行統計。院內信息產生是下圍棋前半盤,沒有后半盤,到底誰贏無法判斷,無法評價治療方案,為了解決這個問題,零氪組建了一個團隊,幫助三甲醫院,隨訪腫瘤病人達到60萬,所以這里面做的功課非常重,之前要不是有類似滴滴做的很重產業科技公司去推動資本市場,要做重這個事情估計也做不起來。


  1、行業指標方面,零氪看到非結構化院內數據也是非常不標準。以乳腺癌為例,腫瘤大小的描述是沒有統一的判斷和記錄,對于大型三甲醫院核心的腫瘤科,確定患者分期進展關鍵指標到底錯誤率有多少?三甲醫院錯誤率是50%,零氪是從病例報告,影像報告里面取客觀數據,用NCCN不同標準自己去算分期。



  2、安全性方面,專家很在乎自己數據安全性,怎么確保倫理安全情況下數據可以有效流動使用很關鍵。零氪一開始給醫院做的是業務,把醫院臨床病例做成可以研究的數據,現在設計了很多科研表格,病例里面大概描述變成直接點選,符合國際標準的結構化數據模型,翻譯成結構化數據進行分析,每一個面還有字典定義不同醫院描述。


  第一階段,兩個人讀,讀兩遍錄兩遍再有一個人去檢查;


  第二階段,大量人讀產生標注閱讀理解,然后用算法繼承和讀懂后面自動化處理。


  前面做的很重,做的越多這個時候就有機會用算法,用前面業務素材資料產生你想要的能力,人工智能運用不是用來分析數據,而是用來產生數據處理數據,這是零氪科技過去三年中產生的AI應用,這個AI應用大家是看不見的。


  3、科研方面,大量學術研究可以證明這個事情是不是有產出。上個月歐洲大會ASCOMerit有一個主題報告,剛剛結束的乳腺癌匯報都是通過這個數據產生的結果。


  4、臨床醫療應用上,不用盲測,幾十萬頁肺癌CT報告結節,AI可以判斷良惡性風險。今年中國醫學年會上,我們請了一些專家和機器來判斷結節良惡性,準確率很高,機器的速度更快。后來我們又進一步拿了牌照,給患者一些建議,做AI輔助診療平臺,一天350例患者拿來做算法,這350例有50例患者選擇做手術,300個患者判斷良性就不做了。零氪核心是不是為了做影像良惡性判斷做的,為了給出手術方案或者是治療方案。


  5、整個藥品生命周期產業中產業分四個階段,新藥發現,實驗室研究,臨床注冊研究,上市后推廣和學術,我們專門挑選出幾個場景,有數據、有患者、有臨床資源,能夠為產業新藥研發快速上市提供幫助的,產生了四億企業合同規模,企業圍繞數據量需求很大。去年幫助合作企業把臨床指南和共識修正,效率也很高。


  (本文根據嘉賓發言速記藍眼睛整理,未經講者本人確認)

糖尿病 腫瘤 張天澤

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