隨著醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的智慧化轉(zhuǎn)型與 AI4S 科研范式的涌現(xiàn)，華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬同濟(jì)醫(yī)院作為高水平研究型醫(yī)院，在數(shù)智化建設(shè)應(yīng)用方面開(kāi)啟新征程。

　　以實(shí)現(xiàn)“降低科研門(mén)檻，減輕科研負(fù)擔(dān)，加速科研進(jìn)程”為核心目標(biāo)，醫(yī)院攜手和鯨科技打造醫(yī)院科研管理服務(wù)一體化平臺(tái)。本文將跟隨和鯨視角，通過(guò)三個(gè)關(guān)鍵場(chǎng)景探悉平臺(tái)的建設(shè)理念與應(yīng)用實(shí)效，愿為我國(guó)研究型醫(yī)院的建設(shè)提供有價(jià)值的參考與借鑒。

　　平臺(tái)與院內(nèi)科研相關(guān)系統(tǒng)整體關(guān)系架構(gòu)展示

　　場(chǎng)景一：降低科研門(mén)檻，實(shí)現(xiàn)科研提速

　　臨床科研正實(shí)現(xiàn)算法驅(qū)動(dòng)下，數(shù)據(jù)、算法、算力“三位一體”的計(jì)算方式變革。

　　為幫助科研人員(含臨床醫(yī)生、研究者及學(xué)生)更高效地投身研究工作，同濟(jì)醫(yī)院立足科研切實(shí)需求，強(qiáng)化研究資源供給與研究工具賦能。

　　資源：優(yōu)化研究資源分配機(jī)制

　　在 AI4S 的研究范式下，模型受到數(shù)據(jù)與算力的高度制約與影響，因此平臺(tái)首要解決的便是數(shù)據(jù)服務(wù)與算力服務(wù)的問(wèn)題。

　　數(shù)據(jù)方面：

　　過(guò)去，獲批的影像數(shù)據(jù)需要研究人員攜帶電腦或存儲(chǔ)介質(zhì)自行往返下載使用;

　　而今，數(shù)據(jù)將直接存儲(chǔ)到平臺(tái)接入的個(gè)人可用的 NAS 文件夾中，并形成從獲取、分析到管理、復(fù)用的全鏈路，提升研究人員使用數(shù)據(jù)的便捷性。

　　基于平臺(tái)的權(quán)限管理能力與 IP 限制手段，數(shù)據(jù)形成雙重安全保障機(jī)制，流通不出云桌面。

　　在正式上線(xiàn)后，平臺(tái)預(yù)期還將接入更多元的數(shù)據(jù)源，包括公共醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集、多中心公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)集，以及基礎(chǔ)科研實(shí)驗(yàn)記錄等，進(jìn)一步拓展數(shù)據(jù)服務(wù)的廣度與深度。

　　數(shù)據(jù)服務(wù)的前后對(duì)比

　　算力方面：

　　算力資源由原先的各科室獨(dú)立采購(gòu)轉(zhuǎn)為由平臺(tái)統(tǒng)一納管，并通過(guò)別具匠心的“算力代幣機(jī)制”分發(fā)。

　　平臺(tái)與 OA 系統(tǒng)的打通形成了與課題經(jīng)費(fèi)緊密掛鉤的算力審批-充值管理體系，真正實(shí)現(xiàn)“以用為本”。

　　研究人員依據(jù)具體研究項(xiàng)目提交算力資源申請(qǐng)后，管理員會(huì)將對(duì)應(yīng)算力代幣下發(fā)至課題組負(fù)責(zé)人賬號(hào);代幣可用于購(gòu)買(mǎi)平臺(tái)內(nèi)豐富多樣的算力資源，滿(mǎn)足不同科研任務(wù)對(duì)算力的差異化需求。

　　由于此分配僅涉及額度調(diào)配，使用者并不實(shí)際獨(dú)占資源，也能讓醫(yī)院的算力資源真正地“忙起來(lái)”，化解資源調(diào)度難題。

　　算力服務(wù)的前后對(duì)比

　　工具：引入低代碼建模工具，模板化科研流程

　　技術(shù)的發(fā)展使得代碼算法編寫(xiě)逐漸成為主流趨勢(shì)，而臨床醫(yī)生大部分都沒(méi)有代碼和工程基礎(chǔ)。

　　同濟(jì)醫(yī)院洞察這一矛盾，打造出適配性更強(qiáng)的工具支持體系。

　　·環(huán)境配置：平臺(tái)提供即開(kāi)即用的分析環(huán)境，內(nèi)置 Python、R 的豐富工具包和分析框架，可將臨床醫(yī)生從繁瑣的環(huán)境搭建中解放出來(lái);

　　·分析建模范式：提供 Jupyter Notebook 交互式與 Canvas 低代碼拖拽式雙建模范式。有編程或統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)的臨床醫(yī)生可以通過(guò)拖拉拽組件自行搭建分析流程和框架;完全沒(méi)有基礎(chǔ)的臨床醫(yī)生也可以直接使用他人封裝好的分析模板，只需要替換數(shù)據(jù)/修改參數(shù)，同樣能實(shí)現(xiàn)快速分析與臨床驗(yàn)證。

　　·算法“倉(cāng)庫(kù)化”：平臺(tái)提供代碼片段庫(kù)、算法庫(kù)、模型庫(kù)作為“過(guò)程成果”的載體，研究者可以將任何形式的階段性成果封裝為“模板”，分享給他人以輔助研究。

　　Canvas低代碼組件分析流展示

　　場(chǎng)景二：統(tǒng)籌科研項(xiàng)目，促進(jìn)成果轉(zhuǎn)化

　　科研項(xiàng)目管理的碎片化也會(huì)影響效率的提升，同濟(jì)醫(yī)院基于“管理視角”，對(duì)更多維度的科研管理與服務(wù)進(jìn)行了優(yōu)化。

　　科研項(xiàng)目管理

　　在一項(xiàng)研究課題中，從管理層級(jí)角度可大致將相關(guān)角色劃分為院級(jí)管理層、科研團(tuán)隊(duì)核心層以及一線(xiàn)研究人員。借助可視化的項(xiàng)目看板，各層級(jí)都能更高效地達(dá)成管理目標(biāo)。

　　·院級(jí)管理層：通過(guò)可視化的項(xiàng)目看板，院級(jí)可以通過(guò)平臺(tái)直觀地統(tǒng)籌各個(gè)科室課題的開(kāi)展?fàn)顩r與推進(jìn)進(jìn)度，也可以以轉(zhuǎn)化服務(wù)為目標(biāo)，在平臺(tái)上搭建醫(yī)院科研創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，致力于重點(diǎn)研究項(xiàng)目的孵育與攻堅(jiān)。

　　·科研團(tuán)隊(duì)核心層：作為執(zhí)行主體，科研團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人可以在云項(xiàng)目組空間內(nèi)將復(fù)雜的研究課題拆解為不同的子任務(wù)階段，各項(xiàng)任務(wù)的責(zé)任都明確落實(shí)至個(gè)人，從而化解研究過(guò)程中團(tuán)隊(duì)內(nèi)部項(xiàng)目管理與資源同步的問(wèn)題。

　　·一線(xiàn)研究人員：研究人員通過(guò)看板明確團(tuán)隊(duì)分工與自身任務(wù)后，可將完成結(jié)果對(duì)應(yīng)提交;其他成員則可以一鍵拷貝(包含環(huán)境與數(shù)據(jù))，快速?gòu)?fù)現(xiàn)成果，達(dá)成團(tuán)隊(duì)內(nèi)的高效同步。

　　任務(wù)分工示例

　　科研成果轉(zhuǎn)化

　　“成果”的涵蓋范圍很廣泛，例如通用性強(qiáng)的代碼片段、鏡像環(huán)境、經(jīng)過(guò)清洗處理后可供直接分析的數(shù)據(jù)集等，均屬于成果范疇。

　　平臺(tái)分別通過(guò)鏡像庫(kù)、代碼片段庫(kù)、知識(shí)庫(kù)、模型庫(kù)等存儲(chǔ)管理體系承載整合這些科研過(guò)程中的各類(lèi)要素與文件成果，構(gòu)成科研人員的“軍備庫(kù)”。未來(lái)，同濟(jì)醫(yī)院計(jì)劃圍繞多領(lǐng)域科研方向，產(chǎn)出一批科研成果和示范標(biāo)桿，帶動(dòng)全院科研水平提升。

　　臨床研究的成果更要關(guān)注其臨床應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)化前景。現(xiàn)實(shí)情況中，不少臨床研究產(chǎn)出的模型，在論文發(fā)表后便被閑置了。為有效解決這一難題，平臺(tái)還特別提供了模型自動(dòng)部署的能力：當(dāng)研究人員開(kāi)發(fā)出一個(gè)模型后，可以便捷地把它發(fā)布為一個(gè)網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用，大大提高了模型的實(shí)用性和可操作性。

　　模型庫(kù)示例

　　此外，同濟(jì)醫(yī)院還建設(shè)了門(mén)戶(hù)作為成果對(duì)外展示與應(yīng)用的窗口，計(jì)劃在安全、規(guī)范的前提下，選取部分研究成果對(duì)外開(kāi)放。通過(guò)這一舉措，可以借助平臺(tái)的資源整合優(yōu)勢(shì)，積極促進(jìn)與外部機(jī)構(gòu)、高校之間圍繞前沿專(zhuān)題開(kāi)展深入的交流合作，進(jìn)一步拓展醫(yī)院科研成果的對(duì)外影響力。

　　門(mén)戶(hù)首頁(yè)展示

　　場(chǎng)景三：科研人才分層培養(yǎng)

　　作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的醫(yī)療機(jī)構(gòu)，同濟(jì)醫(yī)院還承擔(dān)著教學(xué)與人才培養(yǎng)的重任。在新時(shí)代醫(yī)學(xué)發(fā)展浪潮下，同濟(jì)醫(yī)院面臨著雙重關(guān)鍵任務(wù)：

　　·一是培育醫(yī)學(xué)與大數(shù)據(jù)、人工智能深度融合的交叉型醫(yī)學(xué)人才;

　　·二是持續(xù)強(qiáng)化全院臨床醫(yī)生的科研實(shí)力。

　　對(duì)此，同濟(jì)醫(yī)院基于平臺(tái)精心制定了全面、系統(tǒng)的人才分層培養(yǎng)計(jì)劃，分別面向醫(yī)學(xué)生群體、科室醫(yī)生與專(zhuān)家及老師群體，設(shè)置了不同的培養(yǎng)方案與培養(yǎng)目標(biāo)。

　　隨著這一人才分層培養(yǎng)計(jì)劃的深入實(shí)施，同濟(jì)醫(yī)院將逐步構(gòu)建起一個(gè)規(guī)模可觀、結(jié)構(gòu)合理且素質(zhì)優(yōu)良的穩(wěn)定人才儲(chǔ)備池，形成良性循環(huán)的人才成長(zhǎng)飛輪效應(yīng)，積極帶動(dòng)全院的科研應(yīng)用與服務(wù)水平邁向更高臺(tái)階。

　　技術(shù)之“智”賦能醫(yī)療之“治”，人工智能等前沿技術(shù)的發(fā)展必將有力推動(dòng)醫(yī)學(xué)科學(xué)研究，希望同濟(jì)醫(yī)院與和鯨的探索能夠?yàn)闃I(yè)界提供有益的借鑒。

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