分享當詹姆斯Brenton教授看到他的一個病人最近Addenbrooke醫院治療卵巢癌,他需要她所有的研究和治療。信息既複雜又耗時:血液測試結果,基因測試,成像研究和報告從過去的治療。Brenton腫瘤沒有能夠參加董事會會議的前一天,他的同事——放射腫瘤學家,醫療腫瘤學家,放射科醫生,病理學家和外科醫生檢查她的數據。的回顧會議是有益的,但過於短暫。Brenton整理電子醫療信息,反複切換從一個源的信息到另一個。
這種情形在診所每天都在英國和世界各地。會幫助Brenton,馬克基金會的醫學腫瘤學家,也是綜合癌症醫學研究所(MFICM)劍橋大學,是一個單一的數字位置提供癌症治療團隊訪問來自多個係統的數據在一個視圖和通過一個易於使用的界麵。這將有助於臨床醫生讓每個病人的癌症個性化治療決定的旅程。
好消息是,這些問題的解決方案是在發展。劍橋大學和阿登布魯克醫院與通用電氣醫療集團合作使這一切成為可能的目標通過提供臨床專業知識,應用程序的數據和評價。最終,Brenton和其他合作者MFICM劍橋英國癌症研究中心希望提供數字化綜合癌症醫學臨床醫生在英國,從診斷到每個階段的治療。
Brenton伊維斯薩拉教授,一位醫生和腫瘤成像劍橋大學的教授,也是MFICM,有信心的概念。他們已經創建了一個獨立的數據集成框架和一種算法對於卵巢癌數據,但碰壁試圖實現它在臨床實踐中。“在學術界,我們擅長創新部分,做小規模的研究環境控製,”薩拉說。”但實際上得到病人和做不同的產品,這就是我們需要一個與通用電氣這樣的公司合作,“既提供數字基礎設施通過其愛迪生平台支持算法開發和擴大的能力的評價提供更多的醫院。
劍橋大學的伊維斯薩拉和詹姆斯·Brenton。圖片來源:劍橋大學。上圖信貸:蓋蒂圖片社。
愛迪生通用電氣醫療服務平台設計集成和聚合數據來自多個不同來源,包括電子健康記錄(EHR),放射學信息係統(RIS),醫療設備數據,實驗室和基因的結果。在這個項目中,來自多個數據源的數據將在一起使其更容易訪問所有患者信息,如掃描,臨床和遺傳記錄結果——從同一個地方在同一時間。
愛迪生衛生服務平台設計的另一個目的是主機和部署人工智能(AI)算法與給定部分的工作流程。這些AI-enabled算法,例如,將用於幫助改進和解釋複雜的病人數據,幫助臨床醫生比較病人的信息與其他癌症患者,和視覺呈現的信息。人工智能分析和算法設計也可以通過radiomics帶來額外的見解,如分段成像研究大綱腫瘤和組織邊界(癌細胞的細線滿足正常組織)和其他成像模式顯示人類肉眼不能察覺。
這些類型的人工智能算法允許臨床醫生花更少的時間在複雜但日常任務和更多的時間在更高級別的病人護理。“這些進步將意味著,我們希望將高質量的以研究為主導的保健從劍橋大學醫院,每個醫院,“Brenton說。我們所需要的是一個健壯的計算框架,插入的發現和評估。
合作將主要集中在卵巢癌,部分因為Brenton和薩拉在這個領域特別有經驗。但它也解決未滿足的需求。“卵巢癌是一個相對資金不足癌症較差的結果,我們需要新係統來處理其複雜性,“Brenton說。卵巢癌落後的一些進步在其他癌症,如乳腺癌,治療方法和結果。
鑒於卵巢癌的稀有,專業不是普遍在英國所有的醫院,Brenton說。如果這種合作順利,愛迪生衛生服務平台可以幫助提供一個更高層次的護理病人在其他腫瘤的位置。
卵巢癌是第一個協作將疾病,和合作者希望項目可以擴展到其他癌症通路在不久的將來。
Brenton補充道:“通過與通用電氣醫療集團合作,我們將大大受益於他們的業務和軟件工程技能,和他們的工作能力與其他技術來構建解決方案,我們可以增加價值。我們都非常興奮,把這些進步患者改善保健。這是一個改變遊戲規則的計劃,這將有助於我們促進快速翻譯研究病人護理。”
源和圖像信用:通用電氣醫療集團
