大數據早期癌癥風險預測系統(tǒng)

1、大數據早期癌癥風險預測系統(tǒng),奧巴馬精準醫(yī)學提案,2,2015年1月30日，美國總統(tǒng)奧巴馬宣布了精準醫(yī)學提案（Precision Medicine Initiative），提案的主要目的就是要找出更多更好的癌癥治療方法和推進個性化的健康管理。,精準醫(yī)學 = 大數據,3,http://subscription-assets.fortune.com/prod/assets/themes/magazines/default/template-r

2、esources/html/FO/allaccess/faq.html,美國俄勒岡州健康科學大學癌癥研究所主任，布如克博士，2009年以慢性粒細胞白血病治療的開創(chuàng)性研究獲得美國醫(yī)學界著名的拉斯克獎。布如克博士在2015年10月的“財富”雜志上在指出，癌癥，這個古老疾病的奧秘就隱藏在腫瘤內的分子數據中，掌握這些數據才可能是最好的對癥下藥的治療方法。精準醫(yī)學，在很大程度上是一種數據科學。為了最大限度地提高精準度，醫(yī)生和研究人員需要進行復

3、雜的海量數據的分析計算，以找出效果最佳的藥物治療或藥物組合治療方法。,大數據的概念,4,什么是大數據? 中國大數據白皮書指出：“雖然大數據已經成為全社會熱議的話題，但到目前為止，大數據尚無公認的統(tǒng)一定義。大數據白皮書認為，認識大數據，要把握“資源、技術、應用”三個層次。”中國大數據白皮書沒有給出大數據的具體定義。,大數據的概念,5,我們認為大數據是指3個行業(yè)中多種技術的無縫銜接和綜合應用 第一個行業(yè)是指數據資源的整合和管理，

4、即目前的數據庫行業(yè)，如微軟的SQL第二個行業(yè)是指數據的分析和報告，即商業(yè)智能行業(yè)，如IBM的 Cognos第三個行業(yè)是指數據的價值提取、預測和優(yōu)化，即智能應用行業(yè)。目前全球爭奪的焦點,,3. 智能應用：價值提取,2. 商業(yè)智能：數據分析和報告,1. 數據資源整合和管理 – 數據庫,大數據的發(fā)展歷程,6,大數據并不是一個新概念,大數據起源于上世紀的90年代末 Y2K - 電腦千年蟲: 奠定了大數據發(fā)展的基礎CRM - 客戶關系管

5、理系統(tǒng)：最早的大數據應用系統(tǒng)Data Mining – 數據挖掘：尋找大數據價值的開始Business Intelligence – 商業(yè)智能: 數據分析處理、報告和可視化階段Analytics – 數據深層分析：在數據管理和分析處理技術成熟后，提取數據價值就成了各行業(yè)的當務之急。Analytics 被美國人稱為“企業(yè)獲勝的科學”。Big Data - 大數據: 2012年“大數據”正式登上國際舞臺，只不過是改頭換面而已，目的還

6、是尋找提取數據價值的技術。,大數據的挑戰(zhàn),7,2015年中國大數據白皮書指出：在新一輪科技革命和產業(yè)變革的背景下，我國大數據發(fā)展受到技術創(chuàng)新滯后、應用模式不成熟、人才供血不足和信息安全等方面挑戰(zhàn)。,8,牛津大學教授、《大數據時代》作者維克托·邁爾-舍恩伯格在英國網絡論壇上指出，“大數據需要的是具有數學、統(tǒng)計、計算機、設計和人文學科的復合型人才”。,http://etalks.me/viktor-mayer-schonberge

7、r-big-data-revolution/,大數據的挑戰(zhàn),大數據早期癌癥預測產品介紹,癌癥 – 國人的第一殺手,10,癌癥已成為中國人的第一殺手：2014年《全球癌癥報告》公布： 2012年全世界新增1400萬癌癥病例, 有820萬人死亡。中國的癌癥發(fā)病率幾乎占了全球的一半，新增癌癥病例高居全球第一位。2015年中國腫瘤登記年報顯示：中國每年新增癌癥人數約430萬，癌癥死亡的有280萬人，癌癥成為中國人的第一死因。癌癥可以

8、治愈嗎？癌癥專家公認：癌癥如能早期發(fā)現，65%的癌癥是可以完全治愈的。 為什么得癌癥的人越來越多，死亡率越來越高？國際抗癌聯盟指出：90%的早期癌癥是沒有明顯癥狀的，80%的癌癥患者確診時已屬于中晚期，錯過了最佳治療時機。,癌細胞會進化 逃脫任何消滅它的治療方案,11,(The Telegraph August 29, 2014) – Most cancers cannot be cured and scientists

9、should give up trying and, instead, look for ways to manage the disease, the director of the Centre for Evolution and Cancer at The Institute of Cancer Research, has claimed.  Professor Mel Greaves, an expert in chi

10、ldhood leukaemia, said developing more advanced cures would only lead to cancer cells becoming more resistant to treatment. He believes that scientists should focus on prevention. Source - http://www.bioethics.com/archi

11、ves/22576,英國皇家醫(yī)學工程院院士，英國國家癌癥研究院進化和癌癥中心主任，格里夫斯教授，2014年8月29日向全球的癌癥專家呼吁，讓我們停止治愈癌癥的研究！格里夫斯教授指出，癌細胞會進化逃脫任何消滅它的治療方案, 因此科學家們應該研究如何來管理它而不是治愈它。預防癌癥應成為我們的首要任務。,癌癥已經成為當今醫(yī)學界的一大挑戰(zhàn),12,縱觀歷史，人類以往與疾病和細菌的斗爭都是以人類的最終勝利而告終。但在癌癥面前，人類似乎第一次感到

12、束手無策了。德國科學家Thomas Bosch教授2014年8月宣布，人類永遠無法戰(zhàn)勝癌癥。面對癌癥的挑戰(zhàn)，人類還有希望嗎？,奧巴馬精準醫(yī)學提案,13,2015年1月30日，美國總統(tǒng)奧巴馬宣布了精準醫(yī)學提案（Precision Medicine Initiative），提案的主要目的就是要找出更多更好的癌癥治療方法和推進個性化的健康管理。,精準醫(yī)學 = 大數據,14,http://subscription-assets.fortun

13、e.com/prod/assets/themes/magazines/default/template-resources/html/FO/allaccess/faq.html,美國俄勒岡州健康科學大學癌癥研究所主任，布如克博士，2009年以慢性粒細胞白血病治療的開創(chuàng)性研究獲得美國醫(yī)學界著名的拉斯克獎。布如克博士在2015年10月的“財富”雜志上在指出，癌癥，這個古老疾病的奧秘就隱藏在腫瘤內的分子數據中，掌握這些數據才可能是最好的對

14、癥下藥的治療方法。精準醫(yī)學，在很大程度上是一種數據科學。為了最大限度地提高精準度，醫(yī)生和研究人員需要進行復雜的海量數據的分析計算，以找出效果最佳的藥物治療或藥物組合治療方法。,人類戰(zhàn)勝癌癥的唯一希望是 預防,15,早預防和早干預幫助人類遠離癌癥；早發(fā)現、早診斷和早治療幫助人類戰(zhàn)勝癌癥。,癌癥的形成是一個由量變到質變的過程，癌細胞開始產生時，因為體積過于微小很難被檢測到，等長到1厘米的腫瘤大小時，已經聚集了10億個癌細胞。小于0.5厘米的

15、腫瘤，即使全球最精密的儀器也掃描不到，再加上90%的早期癌癥沒有明顯癥狀，所以患者被發(fā)現患癌癥時，大多數都是中晚期了。,早預防、早發(fā)現、早診斷、早干預的常見方法,目前常用的2種早發(fā)現的方法：基因篩查：歐洲臨床腫瘤學會在2012年年會的新聞發(fā)布會上向全球宣示：目前健康醫(yī)療界流行的“基因是引起癌癥的主要原因”的說法是謬論。大量的研究證明90-95%的癌癥是由生活方式和吸煙造成的，只有5-8%的癌癥是和遺傳有關的。腫瘤標志物：中國

16、科學院院士曾益新2015年在【院士訪談】中告訴記者，腫瘤標志物主要應用于中晚期癌癥的治療效果和術后觀察。美國國家癌癥研究院指出，腫瘤標志物不適合早期癌癥篩查。腫瘤標志物存在敏感度、特異度的缺陷。敏感度低的話，會無法發(fā)現癌癥或將患有癌癥的病人診斷為“正常”。特異度低的話，會存在“假陽性”，也就是將健康的人誤判為癌癥，令人陷入恐慌。,16,血尿指標是 預測早期癌癥的最佳選擇,17,大量的研究結果顯示：癌癥患者和健康人的血尿指標有明顯差異,

17、癌癥患者和正常人的血液指標是有顯著性區(qū)別的1996年第02期“現代中西醫(yī)結合雜志” 上發(fā)表的“惡性腫瘤患者血液流變學觀察”的研究文章中指出“惡性腫瘤患者血液流變學指標和健康人比較有非常顯著性的差異，特別是紅細胞壓積普遍降低。http://www.docin.com/p-713029272.html尿檢診斷癌癥英國愛丁堡大學的研究人員在2011年6月的“蛋白質組學臨床應用”雜志上報告說，他們對60名上消化道癌癥患

18、者和60名健康人的尿液進行了對比分析，結果發(fā)現一些蛋白質的含量具有明顯差異。http://health.ifeng.com/yiyao/qianyan/detail_2011_06/10/6939484_0.shtml,大數據 預測早期癌癥的最佳方法,18,大數據如何預測早期癌癥？就是通過對血常規(guī)、血生化和尿常規(guī)數據進行分析預測，為每一個體檢者預測出一個患癌癥的風險幾率。然后將預測結果與癌癥患者的已有指標進行對比，采用大數據標準評估和

19、人工智能模擬技術，動態(tài)評估預測體檢者的早期癌癥風險。,預測所需的常規(guī)血尿數據,備注：上表只是部分數據,大數據預測早期癌癥的預測流程,,19,從體檢報告或化驗單開始,2. 傳送體檢或化驗結果的血尿數據,3. 預測和評估早期癌癥風險,4. 發(fā)回早期癌癥風險預測報告,預測流程共四步：,大數據 預測早期癌癥的最佳方法,20,大數據預測 - 可在癌細胞尚未形成氣候時及時預測多種早期癌癥風險，讓癌癥早預防、早發(fā)現、早診斷和早干預第一次接了地氣

20、。,歐洲臨床腫瘤學會(ESMO)科學委員會2015年1月評審通過大數據早期肺癌的預測研究2015年6月評審通過大數據早期肝癌的預測研究 國際抗癌聯盟（UICC）科學委員會2016年3月評審通過大數據早期宮頸癌的預測研究 2016年4月評審通過大數據早期食管癌的預測研究研究團隊受邀將參加2016年10月在法國巴黎舉辦的2016年世界癌癥大會作相關報告。大數據預測具有三個亮點早期發(fā)現的準確率超過95% 預

21、測方法簡便，基于現有指標，無需再采樣預測費用低，不到市場價的10%,技術原理,,21,早期癌癥預測平臺借助國際領先的大數據價值提取技術，對10多萬名癌癥患者和超過100萬名健康者的血常規(guī)，血生化和尿常規(guī)指標進行統(tǒng)計分析對比后，采用具有顯著性，能夠區(qū)分癌癥患者和健康者的血尿指標建立的一套早期癌癥風險預測系統(tǒng)。,右圖 是早期肺癌預測模型中式分血尿指標的變化趨勢,癌癥的形成是一個由量變到質變的過程，癌細胞開始產生時，因為體積過于微小很難被檢

22、測到，等長到1厘米的腫瘤大小時，已經聚集了10億個癌細胞。小于0.5厘米的腫瘤，即使全球最精密的儀器也掃描不到，再加上90%的早期癌癥沒有明顯癥狀，所以患者被發(fā)現患癌癥時，大多數都是中晚期了。,預測技術,,22,早期癌癥預測評估的云系統(tǒng)云系統(tǒng)包括三大國際領先技術：醫(yī)療數據的標準化轉換技術大數據價值的提取技術人工智能的模擬技術一網自主研發(fā)的國際領先技術在美國健康保險公司、癌癥臨床數據分析公司、銀行和高科技公司成功運用多年，目

23、前已成功漢化成為國內外大數據技術在健康醫(yī)療界的首個智能應用產品。,發(fā)明專利,23,機構評審,24,早期肺癌的預測研究已通過歐盟臨床腫瘤學會（ESMO）科學委員會評審，參加了2015年4月在瑞士舉行的歐盟肺癌年會的研討會。,,機構評審,25,早期肝癌的預測研究已通過歐盟臨床腫瘤學會（ESMO）科學委員會評審，受邀參加了2015年9月25日在奧地利維也納舉行的第18界歐州癌癥大會的研討會。,,機構評審,26,早期食管癌的預測研究2016年4

24、月國際抗癌聯盟(UICC)科學委員會評審，將參加2016年10月31日在法國巴黎舉辦的2016年全球癌癥大會。,,機構評審,27,早期宮頸癌的預測研究2016年3月國際抗癌聯盟(UICC)科學委員會評審，將參加2016年10月31日在法國巴黎舉辦的2016年全球癌癥大會。,,新聞報道,28,行業(yè)未來趨勢,行業(yè)未來馬云2013年在亞布力中國企業(yè)家年會上指出：十年后三大癌癥，肝癌、肺癌、胃癌，將會困擾中國的每一個家庭。2014年世衛(wèi)

25、組織《全球癌癥報告》指出，中國的癌癥發(fā)病率幾乎占了全球的一半，新增癌癥病例高居第一位。在肝、食道、胃和肺等4種惡性腫瘤中，中國新增病例和死亡人數均居世界首位。報告預測，到2030年，全球癌癥患者將增加50%。未來10年癌癥預測的市場空間巨大 行業(yè)發(fā)展的驅動因素老齡化生態(tài)環(huán)境惡化制約行業(yè)發(fā)展的因素目前國內外還沒有報道,29,產品用戶,,30,用戶分2大類：B2B 醫(yī)院：體檢中心： 健康管理公司：B2C企

26、業(yè)/公司/機構：大眾：,數大據早期癌癥風險預測系統(tǒng)可預測13種癌癥的早期風險：肺癌、肝癌、胃癌、食管癌、腸癌、腎癌、胰腺癌、甲狀腺癌、鼻咽癌、乳腺癌、宮頸癌、卵巢癌、前列腺癌。,產品價格,31,案例大數據真的能預測早期癌癥嗎？,案例 - 1,33,瑞典卡羅林斯卡醫(yī)學院研究團隊開發(fā)中國健康促進基金會研究項目在全國300多家專業(yè)醫(yī)學機構推廣應用,案例 - 1,34,右圖是體檢者的體檢報告：甲胎蛋白明顯高于正常值，但胸苷激酶預

27、測為正常。,案例 - 1,35,胸苷激酶預測正常甲胎蛋白明顯高于正常值大數據早期癌癥風險預測平臺預測為高風險后專科檢查確診為肝癌,36,某某某，男，2016年3月30日的體檢結果：5項異常指標,大數據 預測癌癥的典型案例 - 2,37,該男被大數據早期癌癥風險預測平臺預測為胃癌、肝癌和食管癌 高風險?？茩z查確診為肝癌,大數據 預測癌癥的典型案例 - 2,大數據 預防和干預癌癥的成功案例,正常人 從癌癥高風險 降到 中風險某

28、某某，醫(yī)院副院長，44歲。2015年8月27日體檢結果：2項指標異常，1項關鍵預測變量高于正常人群的平均值。預測結果為：肝癌高風險,大數據 預防和干預癌癥的成功案例 - 1,39,,,40,大數據 預防和干預癌癥的成功案例 - 1,正常人 從癌癥高風險 降到 中風險該副院長得知“肝癌高風險預警”后，隨即做了?？茩z查，確診無腫瘤跡象后，開始治療改善異常指標和調整生活方式。經過2個多月的中西醫(yī)治療和生活方式的調整，2015年10月21

29、日做了復查，結果顯示：1項影響肝功能的異常指標，載脂蛋白A，恢復正常； 另1項高于正常人群平均值的關鍵指標，γ-谷氨酰轉換酶，也降到了平均值以下。,41,,正常人 從癌癥高風險 降到 中風險復查后的預測結果為：肝癌中風險,大數據 預防和干預癌癥的成功案例 - 1,42,大數據 預防和干預癌癥的成功案例 - 2,正常人 從癌癥高風險 降到 中風險某女，離休干部，60歲；2015年9月2日體檢結果顯示：2項肝功能指標異常,43,大數據

30、預防和干預癌癥的成功案例 - 2,正常人 從癌癥高風險 降到 中風險基于2015年9月2日體檢指標的預測結果為：肝癌高風險,44,該女得知“肝癌高風險預警”后，立即咨詢北京一網的專家，在專家建議下：隨即做了?？茩z查（結果正常，沒有發(fā)現任何腫瘤跡象）；積極治療改善不正常的肝功能指標；減少熬夜和增加體育鍛煉時間。,大數據 預防和干預癌癥的成功案例 - 2,45,正常人 從癌癥高風險 降到 中風險該女經過3個月的治療和生活方式的調節(jié)

31、后，于2015年12月7日做了復查，結果顯示：1項影響肝功能的異常指標，堿性磷酸酯，恢復正常； 另1項關鍵指標，γ-谷氨酰轉換酶明顯降低。,2015年9月2日報告,大數據 預防和干預癌癥的成功案例 - 2,46,大數據 預防和干預癌癥的成功案例 - 2,正常人 從癌癥高風險 降到 中風險2015年12月7日復查時 肝癌已由高風險 99分 降為中風險 90分,47,大數據 預防和干預癌癥的成功案例 - 3,正常人 從癌癥高風險 降到 中

32、風險某某某，醫(yī)院院長，58歲。2015年11月3日體檢結果顯示：10項指標異常，其中3項腎功能指標3項不正常。,48,,大數據 預防和干預癌癥的成功案例 - 3,正常人 從癌癥高風險 降到 中風險基于2015年11月3日體檢指標的預測結果為：腎癌高風險,49,該院長得知“腎癌高風險預警”后，立即咨詢北京一網的專家。專家小組經過討論后對該院長的建議如下：盡快到南京軍區(qū)總醫(yī)院（國家腎臟疾病臨床醫(yī)學研究中心），做進一步檢查；治療改善不

33、正常的血尿指標；立即戒煙限酒，減少熬夜。,大數據 預防和干預癌癥的成功案例 - 3,50,大數據 預防和干預癌癥的成功案例 - 3,正常人 從癌癥高風險 降到 中風險該院長經過1個月的中醫(yī)治療和生活方式的調節(jié)后，于2015年12月3日做了復查，一個月前10項不正常指標中的9項已經恢復正常，其中腎功能的生化指標全部回復正常，,51,正常人 從癌癥高風險 降到 中風險2015年12月3日復查后再次預測時 腎癌已由高風險降為中風險,大數

34、據 預防和干預癌癥的成功案例 - 3,,預防和干預癌癥 不成功的案例,正常人從 癌癥低風險 升到高風險 到癌癥患者某三甲醫(yī)院退休領導2012年10月的體檢報告：三項不正常指標,預防和干預癌癥 不成功的案例 - 1,53,正常人從 癌癥低風險 升到高風險 到癌癥患者,54,2012年10月23日的預測結果肺癌中風險85分胃癌低風險65分肝癌低風險70分腸癌為風險90分食管癌中風險90分,,預防和干預癌癥 不成功的案例 - 1,

35、正常人從 癌癥低風險 升到高風險 到癌癥患者,55,2012年10月23日的預測結果肺癌中風險85分胃癌低風險65分肝癌低風險70分腸癌為風險90分食管癌中風險90分,預防和干預癌癥 不成功的案例 - 1,正常人從 癌癥低風險 升到高風險 到癌癥患者該領導2013年10月的體檢報告：10項不正常指標,56,預防和干預癌癥 不成功的案例 - 1,正常人從 癌癥低風險 升到高風險 到癌癥患者,57,2013年10月1日預測結果

36、肺癌高風險99分胃癌高風險99分肝癌高風險99分腸癌高風險99分食管癌高風險99分,預防和干預癌癥 不成功的案例 - 1,正常人從 癌癥低風險 升到高風險 到癌癥患者2014年該領導離休居住外地，沒有參加體檢。2015年6月被診斷為“胃癌“如果該領導在2013年被預測為高風險時能及時干預，就可能會從高風險降到低風險而遠離癌癥。,58,預防和干預癌癥 不成功的案例 - 1,正常人從 癌癥中風險 升到高風險 到癌癥患者

37、某某某，政府部門現任領導，2013年11月1日的體檢報告：三項不正常指標,預防和干預癌癥 不成功的案例 - 2,59,60,預防和干預癌癥 不成功的案例 - 2,正常人 從癌癥中風險 升到高風險 到癌癥患者基于2013年11月1日體檢的預測結果如下：肝癌、腸癌、食管癌等中風險,正常人從 癌癥中風險 升到高風險 到癌癥患者該男2014年沒有體檢，2015年2月23日的體檢報告：7項不正常指標，其中影響肝功能的重要指標，γ-谷氨酰轉換

38、酶高達209。,預防和干預癌癥 不成功的案例 - 2,61,62,預防和干預癌癥 不成功的案例 - 2,正常人 從癌癥中風險 升到高風險 到 癌癥患者基于2015年2月23日體檢的預測結果為：肝癌、胃癌、肺癌、腸癌、食管癌和腎癌皆為高風險,,,63,預防和干預癌癥 不成功的案例 - 2,正常人 從癌癥中風險 升到高風險 到 癌癥患者基于2015年2月23日體檢的預測結果為：肝癌、胃癌、肺癌、腸癌、食管癌和腎癌皆為高風險,正常人從 癌