三年前，意大利圣拉斐尔大学和研究医院开始使用人工智能来分流患者，并帮助预测患者未来的病毒反应，确定最合适的诊疗方式。三年后，这项危机中诞生的试点项目已发展为一个由人工智能驱动的智能数据解决方案——用于转变临床研究、改善院内端到端的患者诊疗过程、加速向精准医疗迈进。
圣拉斐尔大学和研究医院是全球医疗领域数字和云解决方案实施的先驱，负责意大利研究型医院整体科研产出的15%。每年超过5万次的医疗服务和超过1100项正在进行的临床试验，让其成为培育医疗创新的沃土。基于前沿的数据和人工智能技术，圣拉斐尔医院与微软行业解决方案团队及合作伙伴 Porini 开发了一个用于数据分析和临床实验的尖端平台。
Azure 百宝箱
打通数百个医疗应用数据
一个企业级平台，负责整合患者数据；一个数据科学开发环境，用于统计分析、开发人工智能模型和回答临床问题；一个用户门户，帮助研究人员搜索、管理和组织临床研究及相关的人工智能模型。这就是圣拉斐尔大学和研究医院基于微软技术所构建的一个安全的端到端的数据平台。
在此之前，圣拉斐尔大学和研究医院一直处于一个高度异构的医疗信息环境之中——数百个不同的独立运行的应用程序，导致数据分散在不同数据库中，缺乏标准化。圣多纳托集团（圣拉斐尔医院的所有者）软件工厂和创新 ICT 负责人、工程师 Marco Denti 介绍说：“这个项目为我们创新生态系统提供了一次绝佳机会，帮助我们打破孤岛，将所有数据集中到一个统一的环境，最终更好地支持集团内的研究活动。”
基于微软的“安全即设计”原则和“零信任”安全模型，圣拉斐尔大学和研究医院使用了微软智能数据平台的各种技术能力，例如 Azure 医疗数据服务、Azure 认知服务、Azure 基础架构、Azure 分析服务和 Azure 机器学习，还使用医疗文本分析（Text Analytics for Health）从非结构化文本（如医生的笔记和电子健康记录）中提取和标记医疗信息。
现在，圣拉斐尔医院的智能数据平台确保所有可用的患者数据可以从不同来源进行收集。之后，使用 FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）进行标准化，验证后存储，并作为真实的单一数据来源提供给研究人员和临床医生进行分析和开发新的智能解决方案，以回答经典的临床问题。
数据智能
临床预测有了好帮手
优化数据管理和分析之外，这也是一次圣拉斐尔大学和研究医院探索全新人工智能应用落地的机会。圣拉斐尔大学放射学教授 Antonio Esposito 解释说：“通过客观参数来预测患者需要哪种类型的医疗支持，这是我们与微软和 Porini 合作的原因，也是我们人工智能项目的诞生初心。”
遵循临床医生提供的数据和需求，微软合作伙伴 Porini 的医疗保健和生命科学解决方案团队量身定制了一个专门满足临床研究需求的模型，旨在提高临床医生的诊断和预后能力，帮助分诊患者、并提供个性化治疗选择；同时也支持临床医生的日常工作，帮助他们跟踪诊断流程。
数据和人工智能的参与，使得医学研究不再只局限于「从实验室到临床」，而是可以直接「从云端到临床」。例如，使用基于传统心血管风险因素的模型，医生在中期随访期间预测患者的心肌梗死通常很困难；现在，医生可以在个体风险评估过程中收集新的有价值的数据，从而让患者从医学和行为预防策略中获益。”
现在，圣拉斐尔大学和研究医院正在运行更多测试用例，以支持肺癌、肾癌、糖尿病、心血管疾病等的试验临床研究。Carlo Tacchetti 介绍：“我们首次尝试将智能数据平台用于肺癌和免疫疗法，预测那些适合接受免疫疗法的患者是否会对治疗产生反应，以便为他们提供替代疗法，节省宝贵的时间和治疗成本。”
圣拉斐尔大学和研究医院计划在未来拓展更多医学研究领域，Denti 表示：“一个灵活、动态且能够支持我们所有需求的平台对我们来说至关重要。我们无法独自做到这一点。通过与微软合作，我们可以获得最关键的技术和宝贵的资源，驱动我们实现更多目标。我们也在招募年轻的头脑，开设新的大学课程和项目，旨在培养新技能，吸引更多的创新者加入我们的团队。”
▲ 本文翻译自微软全球案例中心
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