人工智能在醫療圈的大紅大紫，讓CDSS（臨床決策支持系統）註定不會成為其中的配角。經歷了早幾年魚龍混雜的專家規則系統，在回爐重造之後，CDSS急需藉助人工智能的概念撥亂反正。以電子病歷為核心的醫院信息化建設政策，恰好吹響了這一“反攻號角”。
雖有政策加持，但CDSS在醫院的落地絕非一帆風順。醫院臨床場景要求較高、醫生對醫療AI的接受程度不一 、醫院數據倉庫建設進展緩慢等因素，制約著行業的快速發展。在此條件下，國內如惠每科技、康夫子等企業， 憑藉病歷結構化 、“插拔式”組件和知識圖譜等創新技術，率先扮演起了“掘金者”的角色。
政策加持下，新的“金礦”開始出現
2018年9月，國家衛健委醫政醫管局發佈了《關於進一步推進以電子病歷為核心的醫療機構信息化建設工作的通知》（下簡稱《通知》）。因為它涉及到醫院的評級、達標等核心問題，備受各級醫院關注。
《通知》明確要求：到2020年，三級醫院要達到分級評價4級以上，即醫院內實現全院信息共享，並具備醫療決策支持功能。這足以看出，醫療決策支持，正在成為醫院電子病歷建設的重要環節。
事實上，醫療決策受到關注，早在今年年初便已見端倪。在3月23日，中華醫院信息網絡大會（2018CHINC）上，國家衛生計生委醫院管理研究所的專家便對《電子病歷系統功能應用水平分級評價方法及標準（2018修訂徵求意見稿）》進行了解讀。
舊版和新版實現難度對比
從新舊版的基本內容對比中不難發現，標準調整後，醫療決策支持進行了等級的整體上調。以下為不同級別醫療決策支持的具體內容：
可以看出，初級臨床決策主要是針對簡單條件的提醒，例如合理用藥，實現藥品的配伍禁忌提醒，提供診療指南知識庫；中級決策支持，可以處理相對複雜的條件，例如：既往史中提及的疾病，診斷、年齡、性別等條件對於藥物使用的禁忌提醒，提供基於循證醫學的知識體系；高級決策支持，通過大數據處理，機器學習，基於指南、循證醫學知識體系以及真實世界數據，進行臨床行為的預警、預後分析、相似病歷推薦等。
有了清晰的定義，不同電子病歷建設水平的醫院，可以按照自己的情況，靈活考慮申報級別。
百億級“金礦”，或引發新一輪淘金熱
從中國醫院協會信息管理專業委員會CHIMA發佈的《2017-2018中國醫院信息化狀況調查報告》中的相關數據可以看出，國內三級醫院和三級以下醫院的CDSS系統建設還處於初級階段。其中三級醫院建設比例為20.15%，三級以下醫院僅為8.6%，距離普及二字還十分遙遠。
動脈網曾在《電子病歷新政激活醫療信息化兩大百億市場，醫院達標應如何選擇》一文中調查過CDSS的市場空間，主要通過醫院數量和產品單價來判斷。
單價方面，據業內人士透露，電子病歷分級評價四級以上均要求具備臨床決策支持功能，臨床決策支持功能不等同於知識庫，是更偏人工智能的一種應用，比如要能處理非機構化、多維度臨床數據，能夠根據患者的臨床數據自動預測需鑑別疾病列表並自動推薦個性化的診療方案。
高級決策支持不但要覆蓋所有醫療環節，要求基於循證、實時更新的醫學知識庫。知識庫的權威性、對非結構化數據的處理能力、模型預測能力的不同，都是造成CDSS價格差異的原因。
很多時候，CDSS被打包到一個大項目中，並不單獨拿出來銷售。而如果單獨銷售，CDSS（非純知識庫類）的價格通常在50萬元到100萬元之間，因此動脈網估算CDSS目前市場的平均價格約為75萬元。
結合國家衛健委統計信息中心發佈的2018年6月底全國醫療衛生機構數（三級醫院的數量為2439家），動脈網估算到2020年，三級醫院的CDSS的市場空間約為19億元。
然而，考慮到CDSS有全科與單病種之分，因此企業若是針對不同的臨床科室，推出專科專病CDSS，那麼在原有的市場規模下，差不多還要再乘以10才是潛在的市場空間，如此來看，CDSS的市場空間接近200億元。
爭奪“金礦”？先過這幾道關
CDSS在醫院的落地推行雖有政策加持，但受限於市場環境和技術問題，難免會遇到一些阻礙。
從市場環境及認知層面來看，國內醫院的信息化建設整體水平較低。如果沒有好的信息化平臺為基礎，臨床輔助決策系統很難推進。CDSS在產品對接過程中，首先要解決的就是與不同的廠商系統的匹合問題。實施週期或長或短，取決於醫院的推進力度和廠商的配合程度。醫院數據倉庫建設的進展程度，也影響和制約著CDSS系統的全流程應用。
舉例而言，當CDSS分析患者的心電圖是否在就診10分鐘內完成時，需要在電子病歷記錄系統之外調取門急診掛號時間和心電生理檢查的完成時間，是否有跨系統的數據接口，以及醫生是否按要求錄入，都影響這項分析的自動完成。
另外，CDSS產品涉及的臨床科室較多，醫生對醫療AI的接受程度不一，從落地再到實際應用，還需要一個教育到認可的過程。特別是有些可以節省工作量、提高效率的工具，大多數醫生可能先排斥，再選擇性嘗試，這在一定程度上加長了CDSS產品的驗證週期。
由於醫院臨床場景要求較高，醫生勞動強度較大，所以，CDSS一定要能切實地幫助醫生，將產品很好地與臨床進行結合，而不是為了評級而評級。這一過程， 難以一蹴而就。
臨床醫生和管理者對於CDSS的需求，同樣存在矛盾點。管理者通常更希望全流程的嚴格管控，而臨床醫生則更側重於節省工作量、減輕負擔，在某些情況下，兩者的需求會彼此對立。
從產品研發的角度來看，對於一款AI輔助診療系統而言，要能像臨床醫生一樣去消化醫學知識是最大的難點。
以國內知名醫療AI企業惠每科技為例，在梅奧疾病診療路徑的基礎上，惠每科技通過把一篇篇關於臨床知識、指南、規範，轉變成“計算機可讀、可理解”的一套臨床思路，並利用臨床思路抽取邏輯的方法，與合作醫院一起完善專科、專病種知識庫。
惠每科技從病歷數據中獲取真實信息，不斷訓練AI“大腦”，完善診斷模型，把專家們的診療思路與經驗變成具有醫院特色及優勢的診治路徑。這一方法和邏輯，是目前惠每科技最核心的價值。
據悉，惠每CDSS合作的大型三甲醫院已超過40家。其中6家醫院通過了電子病歷應用水平分級評價五級和六級，4家通過了HIMSS七級評審，2家通過了互聯互通5級乙等評審。
除此之外，也包括浙江大學附屬第一醫院、中南大學湘雅醫院、浙江大學醫學院附屬第二醫院、中日友好醫院、江蘇省人民醫院等著名醫院。
惠每CDSS是以臨床為核心的智能CDSS，在惠每科技CEO張奇看來，CDSS應用的本質首先是幫助醫生解決臨床診療的一致性和規範性，進而提高臨床質量。要實現這一點，首先考量廠商的知識庫是否足夠領先，足夠權威。引入梅奧完整知識體系奠定了惠每CDSS的權威，也是其能夠被臨床醫生認可的原因之一。
爭做早鳥，軍備競賽已經開始
政策與市場的雙向加持，並不代表企業們已經做好了功課，有足夠的技術儲備去應對。要真正滿足醫院臨床科室的輔助決策要求，企業需要改變過去專家規則系統的“老套路”，藉助深度學習、大數據等新技術實現質的飛躍。這方面，部分企業已經走在了前頭……
康夫子CDSS
2017年上半年，國內某知名信息化廠商要推動某三甲醫院電子病歷六級評審項目，因此需要有企業提供技術支持。在瞭解到這一情況後，國內知名醫療AI公司康夫子，經過大半年的嘗試，成功研發出一款新型CDSS產品。該產品累計研發了30個接口，幫助項目順利實施。
在2018年初，康夫子重新調研、審視臨床輔助的需求，並於2018年6月底正式推出康夫子臨床輔助決策產品。與傳統的專家規則系統不同，這是一款真正由人工智能技術驅動的臨床輔助決策產品。
據動脈網瞭解，整個輔助決策系統突出的是實用和可拓展的能力。該產品除了能輔助院方達到各類信息化評級要求，實現輔助診斷、合理用藥、風險提醒、醫囑推薦、知識推送、病案質控等臨床應用功能，還重點針對醫院與信息化廠商易實施、可擴展、方便管理的需求，打造了CDSS知識管理平臺和CDSS數據分析平臺。
不僅如此，康夫子在產品設計理念上採用“插拔式”組件上線支持，一些專科化組件如"院感"、"VTE"、"單病種診斷"、"病種分型"等，可通過康夫子標準化的病歷解讀結果為輸入，自定義的模板樣式為輸出，以及多種可選的算法驅動模型快速實現開發、上線。
在臨床輔助決策功能層面，本質上就處理2件事：
1）引擎層面：實時識別理解當前醫生的臨床內容，給出決策結果；康夫子利用領先的人工智能技術來實現基於專家規則引擎、傳統機器學習方法遠達不到的效果。
2）知識庫層面：基於決策結果加以解釋並給醫生提供權威靜態知識庫內容。康夫子同國內最大最權威的醫學出版機構人民衛生出版社合作，同時，產品還支持與市面主流知識庫對接，也提供醫院內部的編輯平臺，本院醫生的經驗也可以添加到平臺上。
輔助決策引擎由2大部分組成：
1）語義理解引擎；
2）推理決策引擎。
語義理解： 醫護人員記錄的信息是大段大段的連續文本，計算機如果要處理和理解這些文本，首先要做的是知識特徵抽取工作。這塊工作，康夫子通過病歷結構化引擎來實現。
康夫子病歷結構化引擎可以針對全病種病歷從200多個維度進行結構化分析，現已應用在全國幾十家大三甲醫院的信息化系統中，其中包括國內頂級兩家醫院301醫院和北京協和醫院。
如果沒有病歷結構化引擎，企業只能通過病歷文本去匹配一些詞典術語表來近似實現類似功能。但針對以自由文本書寫的病歷來講，有非常豐富的表述方式，關鍵詞匹配的方式基本走不通。
推理決策引擎：當解決計算機計算所需的特徵提取之後，剩下的事就交給推理決策引擎來分析。醫學是個非常複雜的學科，給推理決策帶來巨大的挑戰。康夫子的推理決策採用的是自己研發的一套算法，在公司內部被稱為深度貝葉斯網絡。該網絡整體以貝葉斯推理為框架，但在計算聯合分佈概率時，康夫子做了很大的創新。
在計算數學中，康夫子為了簡化計算做了很多的假設，比如引入樸素貝葉斯假設、引入馬爾可夫假設等等。對一個患者來講，“咳嗽”和“發熱”不是獨立存在的。在深度貝葉斯網絡裡，康夫子利用分層處理這些特徵之間的關聯關係。
另外，整個決策算法跑在知識圖譜之上。有知識圖譜的約束和引導，才能保證推理按照正確的方向進行，不出現低級錯誤。
以一個真實的病歷為例：
男性，50歲，主因間歇發作性腹痛，黃疸，發熱3個月而入院。患者3個月前無明顯誘因，餐後突然上腹痛，向後背、雙肩部放射，較劇烈，伴發燒38℃左右，次日發現鞏膜、皮膚黃染，無噁心、嘔吐。於當地醫院應用抗生素及利膽藥物後，症狀緩解。隨後2個月又有類似發作2次，仍行消炎，利膽、保肝治療，症狀減輕。為求進一步明確診斷和治療來我院。半年前因"慢性膽囊炎、膽囊結石"行膽囊切除術。無煙酒嗜好，無肝炎、結核病史。
語義理解引擎要提取的知識如：性別男性，年齡50歲, 症狀腹痛（3月，間歇發作， 後背放射，雙肩部放射，疼痛程度劇烈）, 陰性症狀噁心,，……， 歷史治療方案“膽囊切除術”等等。
首先，決策引擎會根據一些症狀體徵等信息，得到可能的診斷結果，如：膽囊結石、膽總管結石。之後，系統會進一步分析歷史治療方案，發現患者已做過膽囊切除術，進而排除“膽囊結石”疑似診斷。
該產品發佈不到三月，便已在全國上線近20家三甲醫院。如：南京鼓樓醫院、盛京醫院等等。不僅如此，康夫子CDSS還通過某省村醫平臺服務該省的萬餘家村衛生室，同北京市某區衛健委簽署深度合作，全區4家區屬醫院以及100多家社區村衛，也在全線上線科康夫子的CDSS系統。
惠每CDSS
據動脈網瞭解，2018年，惠每科技除了幫助大量醫院實現評級需求，更多的是在幫助臨床實現價值。臨床價值的體現是惠每區別於其他CDSS廠商重要的特徵。以惠每科技與宣武醫院合作的AI質控項目為例，公司與宣武醫院神經內科共同梳理出急性腦梗死治療規範的十一個質控點。
如：NIHSS評分，每個病程中都記錄患者當前的NIHSS評分結果；48小時內抗栓治療，入院後48小時內應開始抗栓治療等，實時監控病歷文本，如存在治療缺陷，惠每CDSS將在病歷文書頁面（入院記錄、首日病程、每日病程、出院小結）提醒醫生完善治療。
應用惠每CDSS質控提醒不到一月的時間，宣武醫院神經內科腦卒中的11項診療規範率由70.19%提升到93.85%，提升幅度33.7%。其中，院內強化降脂治療由原來的72.73%提高到92.16%，出院抗栓治療由原來的65%提高到100%。宣武醫院神經內科副主任宋海慶表示，治療規範率的提升將大幅改善患者預後和降低術後複發率。
從臨床輔助診療到病歷質量管控，惠每CDSS有效地提升了臨床診療的一致性與規範性，打造了從診前醫囑開立、診中病歷文書審核、診後數據上報的質量管理閉環。
對此，張奇表示：“從應用的角度去評價CDSS其實就兩點：第一是準確，這個很好理解。第二是實時，完全融入臨床診治流程，實時交互，而不是跳出系統再去查詢，或者事後發現錯誤了再來追溯。只有先實現這兩點，才能對臨床質量起到真正的影響。”
他還舉了一個實際的案例來說明：一位因急性腦梗死入院的患者，惠每CDSS通過實時識別主述、現病史、治療及用藥情況等病歷文本信息後，依據指南規範，為醫生推薦自動靜脈溶栓、血管內介入、抗血小板治療等治療方案。
但當醫生繼續補充患者病史，寫到“患者兩月前發生過頭顱外傷”時，惠每CDSS會實時判斷患者存在靜脈溶栓治療禁忌，並告訴醫生患者不宜該治療。同時，推薦的治療方案會自動更新，靜脈溶栓的治療方式也不會再出現。
實時識別患者禁忌，推薦精準的個性化治療方案
新業態下的CDSS前景展望
結合前文動脈網認為，CDSS要真正實現百億級市場，一定要能切實地幫助醫生，很好地與臨床進行結合。對此，CDSS至少需要滿足以下條件：
1、醫院數據倉庫建設的進度足夠快速；
2、解決CDSS與不同的信息化廠商系統匹合的問題；
3、滿足臨床醫生和醫院管理者的不同類別的需求；
4、利用臨床思路抽取邏輯的方法，與醫生共同完善專科、專病種知識庫；
5、通過病歷結構化，儘量保證臨床數據的可及性；
6、與足夠權威的醫院科室合作，保證決策知識庫的權威性；
換言之，雖然有足夠大的市場空間，但目前企業和醫院自身的基礎還有待提升。能夠把握自身缺陷，願意適時改進者，方能先人一步，品嚐到CDSS的甜頭。
12月18-19日，在北京朝陽區富力萬麗酒店，動脈網、蛋殼研究院、未來醫療學院將聯合舉辦“2018未來醫療100強”論壇，其中將專門設置“互聯網+智慧醫院論壇”，論壇將邀請北京京都兒童醫院執行院長與螞蟻金服/惠每醫療/卓健科技等創新企業領袖，與大家共同展望產業前景。
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*封面圖片來源：https://unsplash.com
文 | 郝雪陽
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