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“我觉得AI这东西，对医学太有诱惑力了。”
“当人工智能与临床相结合后才能感受到它的力量，才会发现我们能借助它做的事情太多太多。有时候甚至觉得过去十几、二十年来干的信息化，跟AI所发挥的作用一比只是冰山一角。当你翘开一小部分AI后，一定会发现它背后所能承载的价值和体量非常之巨大。”
在谈到AI对医院和医学的作用时，上海华山医院信息中心主任黄虹激动地说到。
黄虹所在的复旦大学附属华山医院，是国家卫生计生委委属医院、复旦大学附属教学医院和中国红十字会冠名的医院，1992年首批通过国家三级甲等医院评审，是国内最著名、最具国际化特征的医教研中心之一，也是全国首家通过JCI认证的部属公立医院，在国内外享有很高声誉。
作为信息中心主任，在AI项目上，黄虹曾联合其他小组开发了华山医院的个性化给药系统平台，并取得相当不错的效果。
“个体化精准给药”是目前临床提高药物疗效，减少不良反应和药物毒副作用形成共识的核心方法，已经形成完整的理论体系和技术模型，是目前“精准医学”的关键技术之一。
雷锋网了解到，2011年，奥巴马谈到美国要大力推进精准医疗。为此，美国科学院先制定定义，根据每一位患者的特点，很精准地调整治疗措施，治疗措施主要包括用药和使用的设备。
我们知道，药物的推荐剂量往往是群体平均剂量，只有少数药物使用推荐剂量才能获得不错的效果。
研究显示，仅有30%-60%的患者药物治疗有效；5%-7%住院患者发生过严重的药物不良反应，导致平均住院时间延长2天左右。
这里就会发现，临床药物反应会出现较大个体差异，主要表现为药物治疗无效和严重的药物不良反应。用药个体化差异因素包括生理、病理、遗传和环境因素以及因素的相互作用。
为何要做这个项目
黄虹回忆到，她原本并不熟悉“个性化精准给药”，直到参与项目后，才深深感受到它的价值。
“每个人都生过大大小小的病，用药是最基本的手段。其实我以前对个性化用药不太了解，很多人的认知应该和我一样，认为吃药大概都差不多：一天吃几顿，一顿吃几粒，但学习后发现并非如此。因为某些药物对剂量精准度要求非常高，当患者用药剂量不合理时，会有两种负面结果：要么药物无效果，要么会引起严重副作用。”
当时，临床也经常会提出一些需求，医生会询问药剂科某个药怎么给、质量怎么测等等。
大家都发现这个项目挺实用，认为精准化、个体化给药是临床上急需解决的问题，也是精准医学步入临床相当现实的事。
黄虹与开发讨论后，后者也很愿意去做个性化给药系统这件事。
首先，个性化给药可分为两部分：
一是群代动力学：计算人群使用剂量
二是个体化的预测。
这两部分有一定的差异，从个体化给药角度来讲，精准给药一定是在适宜的时间去给适宜的量。
而从给药角度来讲，第一顿给药剂量和持续性给药剂量之间的差异需要协调。
如何知道给的药剂量合不合适？
一般以治疗药物血药浓度监测为主要内容，运用药代动力学理论制定个体化合理用药方案，此方法现在也已经被临床医生广泛接受和采用。
当依从性不好时，可做一些调整，这时候整个项目会牵扯到很多技术。
黄虹先把最关键的三点技术进行梳理和分工：
第一：如何建模？首先建模不是我们医院信息部门干的事，而是研究人员的任务。
第二：模型怎么做？这也不是信息人员能干的，得找一个数学大牛加入到项目里来。
第三：当算法有了，怎么配上合适的资源，如何让产生的结果能够落到实际应用系统里去，这是信息中心能做的事。
分工梳理清楚后，第一步需把个性化给药影响因素大体分为四大类：
生理因素：包括患者身高、体重、年龄等。
病理因素：有无合并症、器官功能、病程等。
环境因素：患者食用食物种类，有无吸烟和合并用药。
基因组学：发现患者遗传结构、种族对药物个体反应差异影响显著。
在个性化给药项目中，上述均为参与计算的重要要素，而且都要有方法去获得这些要素，否则无法进行计算。
个性化给药的目标是通过建模预测患者需要的药物浓度，通过对药物浓度的预测，反馈给临床这些药应该怎么用。
但并不代表每类药都要去干预，如感冒药肯定无需干预。但一些治疗性的药，如化疗药和感染类的药，要求相当精准。
如果依从性不够好，怎么来调整？
药剂科在项目中扮演的角色
华山医院药物体系非常强大，药剂科专门有一个做给药研究的实验室。
药剂科也一直在开展特别药物的研究，由于华山药剂科同时担任上海药师服务的质控中心，意味着可以拿到很多医院的模型、样本数和研究结果。
这些医院也希望借助华山医院的IT能力，给他们做一套基于IT的药学服务体系。
在做个性化给药的同时，华山医院也在开发临床药师平台，其中个性化给药是临床药师平台的子项目。有很多发烧病人查不出病因，在华山医院这里纳入感染性的疾病来做。
这个体系从慢性病和感染性疾病来进行参与，通过深度和广度两个维度，形成完整的服务体系。
整个项目团队以临床为主，有很好的方法论和步骤。
华山药师团队由焦正博士带领，华山拿到的样本数据包括疾病谱不会很多，焦正博士整合了近一百家的药师团队，来参与这个项目的制定。
信息中心更多要负责组织协调开发力量，包括在项目里用到大量的公有云。（由于算法复杂，计算量也非常大，项目计算并没有放在医院内部，而是把这个工具放在公有云。）
公有云采购方面，华山医院有很多选择，黄虹谈到华山最先使用的是微软Azure，后来把工具迁到亚马逊AWS，其中一大原因是亚马逊的价格更实惠一些。
华山医院以混合云的模式展开：系统架构临床数据在医院内部，而计算放在公有云上。
公有云和私有云的之间过VPN来连接，数据获取从数据中心来拿，其中个性化计算等都是在公有云上去做。公有云的计算结果返回到医院内部系统里来，最后有一个界面反馈到医嘱系统。
放在公有云上，从信息IT角度来讲需要做的几件事：第一是计算能力的拓展。药不多的时候，可能觉得当前的计算力足够，但是当因素越多，产生的结果越多时，你一定要关注怎么放？放在本地好，还是放在异地好，还是放在中间好？
华山在做第一版个性化给药系统时，数据反馈回来是两分多钟，临床医生接受不了，后来为此不断做算法优化和未来的分析能力。
个性化给药建设方案
个性化给药模型一共分为两块：一块是群代动力学研究，当群代动力学的初始给药方案出来后，临床医生根据建议的剂量给药，通过药物监测，看给药有没有效。
已达到给到输出更好、更精准的剂量给医生。
群代动力学考察的是整个人群，如整个中国人群。如果现在做不到全中国，至少是上海整个人群。
它缺乏的是变异，研究的是目标人群样本量越大，算法越精准。
第二步是需要更精准的计算，得出个体给药的剂量是多少。
整个工具分成建模和计算两部分，建模工作更多是由药剂科来完成，焦正博士为了更好完成这个项目，特地招了数学背景的研究生专门给他做算法。
建模本身非常有意思，因为要涉及到人、药物、疾病三者之间的关系，还要去查大量的文献，做一些试算，其次需要把计算结果给到临床，这其中会用到大量的非线性计算。
整个群代模型的建立分成两块，第一块是多中心协作，其中一期做了卡马西平和丙戎酸钠多中心临床研究，包括上海华山医院、长征医院、儿科医院、北京的天坛医院、南京的脑科医院，给华山医院药剂科做算法研究。有了数据之后开始建模，测算它的剂量，尤其像卡马西平模型的算法相当复杂。
其实国外有很多免费的个性化给药工具，不花钱也能获取。有着免费的不用，华山医院为何花如此多精力去研发这个工具。
黄虹讲到：“国外免费软件的优点就是免费，操作也比较简单，整个参数调整也还不错。但最大问题是它没有一个输入、输出的方式，必须先通过手工的方法导进去，再用手工把结果导出来。其次，无法绘制药时曲线，它是一个单体的计算工具，没办法和生产系统整合在一起，所以自从华山做了这个工具之后，很多医院现在也慢慢移到我们的计算工具上来做了。”
个性化精准给药辅助工具一共分这么几大块：
第一是病人管理；
第二是先验模拟：试验这样一个计算工具、药品、疾病适不适用。
第三需要做个体参数估计：根据群体公式模型，进行个体变量的研究。
第四是负荷剂量：如果首次给大剂量应该怎么来做。
第五是自定义输入：支持非常规给药间隔和剂量，更贴近复杂的实际场景。
包括个性化的给药方案，在所有的计算工作完成之后，会给到医生和药师一个个性的给药报告，同时把曲线绘制出来，所有工作完成后，还有一个最大的工作就是不断完善药物公式扩展。
如何应用到临床？
黄虹讲到，个性化给药辅助工具的厉害之处在于跟医嘱系统整合在一起，把系统嵌在医嘱系统里。
以卡马西平为例，它更多用在癫痫病人身上，医生可以试算一下剂量应该怎么给，试算工具界面包括药物浓度的变异，通过群体模型告诉医生药应该给多少剂量。
当群体模型建完之后，经过监测，如果医生觉得卡马西平药物浓度不理想，即会做个体给药剂量的计算。包括整个负荷剂量、首次给大剂量、自定义的输入。
计算之后把整套给药方案给到临床医生，同时会把这部分的内容放到药师的管理平台，除了PC端以外，移动端的应用也已搭建完成。
现在药师拿着pad移动端应用就能去看他所关注的病人。
个性化给药工具的其他作用和未来展望
“从临床来讲，个性化给药工具带给我们的改变非常大。首先能够提高整个医嘱的有效性。第二，大家在医院里都会知道，医院里有一期临床、二期临床，新药要通过人体来做试验。如果TDM能够更进一步走下去，我们希望将来用在新药上市，不需要经过一期临床，它的试验可直接给出结果，新药上市速度就会大大提升。”
“现在团队只是做了几个药，整个药剂科在项目成功之后都很激动。药剂科告诉我说，其实临床上之前更关心肾功能不全、肝功能不全这些患者给药的方案，而现在发现除了这些之外，整个平台的拓展性也非常强。”
华山计划纳入的药品主要是这几种：一是免疫类的抗肿瘤药物，第二就是卡马西平，包括心内科用的华法令药等，通过依从性的判断，成为医生临床决策支持的一部分。
黄虹也希望将来通过这个工具，让医生和药师在所有的用药环节，都有着全局的管控和支持。
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