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                同濟(jì)醫(yī)院攜手和鯨Heywhale,打造科研一體化平臺,加快研究型醫(yī)院建設(shè)

                來源:時間:2024-12-25 09:40:15 閱讀:-

                      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)用方面開啟新征程。

                      以實現(xiàn)“降低科研門檻,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。本文將跟隨和鯨視角,通過三個關(guān)鍵場景探悉平臺的建設(shè)理念與應(yīng)用實效,愿為我國研究型醫(yī)院的建設(shè)提供有價值的參考與借鑒。

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


                      場景一:降低科研門檻,實現(xiàn)科研提速

                      臨床科研正實現(xiàn)算法驅(qū)動下,數(shù)據(jù)、算法、算力“三位一體”的計算方式變革。

                      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)算力的高度制約與影響,因此平臺首要解決的便是數(shù)據(jù)服務(wù)與算力服務(wù)的問題。

                      數(shù)據(jù)方面:

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

                      而今,數(shù)據(jù)將直接存儲到平臺接入的個人可用的 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。

                      在正式上線后,平臺預(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)科研實驗記錄等,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)的前后對比

                      算力方面:

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

                      平臺與 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,真正實現(xiàn)“以用為本”。

                      研究人員依據(jù)具體研究項目提交算力資源申請后,管理員會將對應(yīng)算力代幣下發(fā)至課題組負(fù)責(zé)人賬號;代幣可用于購買平臺內(nèi)豐富多樣的算力資源,滿足不同科研任務(wù)對算力的差異化需求。

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

                算力服務(wù)的前后對比

                      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逐漸成為主流趨勢,而臨床醫(yī)生大部分都沒有代碼和工程基礎(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:平臺提供即開即用的分析環(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;

                      ·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)計學(xué)基礎(chǔ)的臨床醫(yī)生可以通過拖拉拽組件自行搭建分析流程和框架;完全沒有基礎(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),同樣能實現(xiàn)快速分析與臨床驗證。

                      ·算法“倉庫化”:平臺提供代碼片段庫、算法庫、模型庫作為“過程成果”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


                      場景二:統(tǒng)籌科研項目,促進(jìn)成果轉(zhuǎn)化

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

                      科研項目管理

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

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

                      ·科研團(tuán)隊核心層:作為執(zhí)行主體,科研團(tuán)隊負(fù)責(zé)人可以在云項目組空間內(nèi)將復(fù)雜的研究課題拆解為不同的子任務(wù)階段,各項任務(wù)的責(zé)任都明確落實至個人,從而化解研究過程中團(tuán)隊內(nèi)部項目管理與資源同步的問題。

                      ·一線研究人員:研究人員通過看板明確團(tuán)隊分工與自身任務(wù)后,可將完成結(jié)果對應(yīng)提交;其他成員則可以一鍵拷貝(包含環(huán)境與數(shù)據(jù)),快速復(fù)現(xiàn)成果,達(dá)成團(tuán)隊內(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。

                      平臺分別通過鏡像庫、代碼片段庫、知識庫、模型庫等存儲管理體系承載整合這些科研過程中的各類要素與文件成果,構(gòu)成科研人員的“軍備庫”。未來,同濟(jì)醫(yī)院計劃圍繞多領(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,平臺還特別提供了模型自動部署的能力:當(dāng)研究人員開發(fā)出一個模型后,可以便捷地把它發(fā)布為一個網(wǎng)頁應(yīng)用,大大提高了模型的實用性和可操作性。

                模型庫示例

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

                門戶首頁展示


                      場景三:科研人才分層培養(yǎng)

                      作為國內(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)生的科研實力。

                      對此,同濟(jì)醫(yī)院基于平臺精心制定了全面、系統(tǒng)的人才分層培養(yǎng)計劃,分別面向醫(yī)學(xué)生群體、科室醫(yī)生與專家及老師群體,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)計劃的深入實施,同濟(jì)醫(yī)院將逐步構(gòu)建起一個規(guī)??捎^、結(jié)構(gòu)合理且素質(zhì)優(yōu)良的穩(wěn)定人才儲備池,形成良性循環(huán)的人才成長飛輪效應(yīng),積極帶動全院的科研應(yīng)用與服務(wù)水平邁向更高臺階。

                      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為業(yè)界提供有益的借鑒。更多醫(yī)院建設(shè)的案例、技術(shù)細(xì)節(jié)、應(yīng)用成效,您可在 ModelWhale.com 或關(guān)注微 信公眾號“ModelWhale”,點(diǎn)擊菜單欄聯(lián)系我們領(lǐng)取材料。

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