精准医学技术全文(5篇)

摘要：精准医学是以个体为基础，结合基因组测序，生物信息学，大数据分析的新型医学概念与诊疗模式。自Rituximab（利妥昔单抗）为代表的靶向药物问世以来，临床肿瘤学就成为精准医疗的主战场。美国是世界上最早建立专科医师制度的国家，也是精准医疗的发源地。借鉴其系统完善的肿瘤学专科医师培养体系，培养契合精准医疗发展需要的肿瘤学专科医师，是突破传统，优化诊疗模式的关键所在。

关键词：精准医学；临床肿瘤学；专科医师培训

早在2011年，美国基因组学专家MaynardVolson就提出了精准医疗的概念，指出：应当将遗传关联性研究与临床医学有机结合，以实现疾病的精确化管理［1］。临床肿瘤学是公认的复杂、尖端学科，也是精准医疗的前沿阵地。在美国前总统奥巴马“精准医学计划”和副总统拜登“癌症登月计划”（CancerMoonshot）的有力推动下，基因组测序、生物信息学分析以及大数据学科在精确寻找驱动变异和治疗靶点，精细界定疾病的不同阶段等方面不断突破，并以不可思议的速度改写着临床实践，推动肿瘤诊治模式由通用试错型（Onesizefitsall，trialanderror）向个体化（Personalized）和精确化（Precision）方向发展［2］。专业化的医生团队作为科学研究的输出终端和医疗成果的应用环节，体现了精准医疗的核心竞争力。长期以来，我国临床科室多采用按需设置的模式，未形成高标准的专科医师培训体系，而反观以竞争机制为基础的美国临床专科医师培养体系：学院教育，毕业后教育（GraduateMedicalEducation，GME）和继续医学教育贯穿医生整个职业生涯，保证了每一个具有独立行医资格的医生能够独当一面。因此，加强专科医师的培养和教育，建立和完善契合国情和国际惯例的培养体系，通过“5＋3＋X”模式（5年医学本科＋3年住院医师规范化培训＋2～4年的专科医师规范化培训）提高专科医师的专业通识素养，夯实临床操作技能、强化科研创新能力，是精准医疗时代对专科医师的基本要求。作为上海市首批肿瘤内科专科医师规范化培训基地，我们试图在积极规范疾病诊疗的同时尝试与国际化的主流培养模式接轨，从中美医学教育差异入手，探索并建立适合精准医疗背景的肿瘤学专科医师培养体系。

1建立精英化的医学专科教育培养模式

1．1完善国际化的专科医师制度

著名的协和医科大学校长曾益新院士曾经说过：“医学教育就是精英教育，也必须是精英教育”。中美两国之间医学教育培养模式的差异首先体现在学制方面。我国的医学教育始于本科，高中毕业后可以直接报考医学专业，通过5～8年的学习，获得学士，硕士或博士学位。而在美国，只有优秀的本科毕业学生才有机会通过医学院入学测试（MedicalCollegeAdmis－sionTest，MCAT）进入医学院，接受为期4年的医学教育。以著名的哈佛大学医学院为例，2013年的录取比例仅为2．5％，竞争异常激烈。毕业后医学教育包括住院医师培训（Internship／Residency），即PostGrad－uationYear（PGY，医学院毕业后年）和专科医师培训（fellowshipprogramme）。最早的住院医师规培基地诞生于1889年。直至1981年，美国毕业后医学教育认证委员会（ACGME）才建立了全美住院医师规培的统一管理制度，并提出住院医师需具备6大核心能力，即医学知识（MedicalKnowledge）、专业素养（Profes－sionalism）、诊治能力（PatientCare）、交流能力（Com－municationSkills）、基于实践的学习和提高的能力（PracticeBasedLearningandImprovement）、基于医疗系统的实践（SystemsBasedPractice），推动全美范围内实现同质化，规范化培训。此后，在2016年出台了基于胜任力的里程碑（Milestones）评价系统，对6大核心能力要求进行具体细化，跟踪考核培训效果，同时便于学生自我测评，激发内在主动性［4］。住院医师规范化培训的时间一般内科3～4年，外科5～7年（例如，胸心外科和神经外科均为7年），之后通过2～4年的专科培训和亚专科训练成长为专科医生和该领域内的专家。进入专科培养阶段，培训目的简化为更高的三点要求：①培养以学术为导向的临床医师（Trainacademicallyorientedclinicians）；②提供示范性的患者诊疗（Provideexemplarypatientcare）；③开展前沿的临床或转化研究（Performcutting－edgeclinical／translationalresearch），从培养层次上对住院医师的专业水平进阶提出了更高的要求［5］。为了督促医生终身学习，美国还对专科医师实行再认定制度，所有专业委员会只颁发有效期为6～10年的资格证书，对医生的工作能力进行连续性评价，以保证知识和技能的实时更新［3］。

1．2开展多样性的教学培养模式

以中医药学为主体，融合现代医学研究成果与技术方法，创新中医药临床诊疗模式，丰富中医药理论体系，是现阶段中医药创新发展的一大重要方向。然而现代医学背景下的中医药传承创新工作还存在中医传统辨治模式与现代疾病临床诊疗难以有机融合、中医宏观辨治思路与现代医学微观理化指标不能精准对接两个关键问题需要解决，据此提出“两个重构”（即重构现代中医诊疗体系与重构现代中医本草体系）理论框架并对其内涵、目的、方法及意义进行了系统阐释。认为通过借鉴现代医学疾病认知，继承传统中医审病思维，对现代疾病进行中医的分类分期分证，进而可实现现代中医诊疗体系的重构；同时通过吸纳现代药理研究成果，融汇中药传统功效认识，构建方药量效理论框架推动现代中医本草体系的重构。“两个重构”的实现可在继承并发扬中医调态优势的前提下，突破传统辨证论治局限性，提高中医对现代疾病临床诊疗的精准性，是推动中医药传承创新发展的重要路径。

［关键词］诊疗体系；本草体系；重构；中医药；传承创新发展

现代医疗技术的不断进步为中医药创新发展带来了历史性的机遇与挑战。在现代医学背景下，基于诊断标准明确的现代疾病，面对患者改善疾病客观指标的迫切需求，如何在充分继承和发扬中医药学传统优势的前提下，走好现代中医药创新发展道路，实现中医学与现代医学的互融互通、协调发展，是当代中医人面临的一道难题。为此我们创新性地提出了“两个重构”理论框架，即“重构现代中医诊疗体系”和“重构现代中医本草体系”［1］，在保留传统中医宏观辨证与中药性味功效认知的基础上，突破传统辨证论治的局限性，提高中医临床辨治的精准性，搭建“病证结合”与“宏观微观结合”的两座中西医融合汇通之桥。本文将通过分析现代医学背景下，中医药创新发展过程中面临的问题，系统阐释实现“两个重构”的目的、方法及意义，以期为现代中医药传承创新发展提供理论参考。

1中医药传承创新发展需要实现“两个重构”

1.1中医传统辨治模式与现代疾病临床诊疗难以有机融合

“辨证论治”是中医学的基本特点，它要求医者在充分获取四诊信息的基础上，运用八纲、六经、卫气营血等经典辨证方法来构建疾病某一阶段的“证”，进而确定治则治法并据此选方用药。以辨证论治为核心的中医疾病诊疗模式使中医在调整患者整体功能状态、改善临床症状以及治疗一些病因不明、难以诊断的疾病时具有显著优势。但其突出的“刻下性”与“个体性”也在一定程度上限制了中医学对疾病全周期发展规律的认识及群体化诊治策略的制定。目前中医学对许多现代疾病的认识仍然不足，突出表现在中医疾病命名方面规范性不够。临床上，“病”“证”“症”互相通用、混杂不清的情况屡见不鲜，如“咳嗽”“头痛”既可以是症状又可以是病名，这也使得中医病名与西医病名之间难以实现直接对接，最后导致一个中医病名可以对应多个西医疾病、一个西医疾病可隶属多种中医病名的情况［2］。因此，对于接受传统中医辨病辨证诊疗体系教育的中医从业者而言，面对现代医学明确诊断的疾病，若不考虑西医诊断，直接辨证论治，则只能着眼当下患者表现的症状，而忽视对疾病发展的动态把握和整体防治；或虽考虑西医疾病诊断，在传统中医疾病认识体系中又难以找到能与现代疾病直接对应的中医药防治方法。为了解决这一问题，部分医者选择直接将西医临床诊断机械套用中医病名，如将“糖尿病”等同于“消渴”，将“冠心病心绞痛”等同于“胸痹”，从而试图将传统病名下中医药防治相关疾病的思路和方法移植到所对应现代疾病的诊疗中，尝试建立中西医之间的对应渠道。但因为只是截取了现代疾病某一发展阶段来进行中西医的机械对应，尚不能完全体现出疾病的整体发展规律和防治思路，因而难以系统化地指导现代疾病的中医治疗。因此，要想实现中医学创新发展，使“古方”可以治“今病”，必须吸纳现代医学疾病认知，突破中医传统辨治模式的局限，运用中医思维重新认识现代疾病并建立新的现代中医诊疗体系。

1.2中医宏观辨治思路与现代医学微观理化指标难以精准对接

1精准医学概念

美国国家科学院于2011年的“Towardprecisionmedicine:buildingaknowledgenetworkforbiomedicalresearchandanewtaxonomyofdisease”报告中提出“精准医学”这一新型医疗模式。2015年美国总统奥巴马正式提出“精准医疗计划”（PrecisionMedicineInitiative）得到全球关注，我国也将精准医疗计划列为国家2017年重点研发专项之一开展实施。精准医学是指以个人经验及循证证据为前提，超越既往医学模式，以患者为中心，以分子生物学特征和理化指标为基础，运用基因组学、转录组学、蛋白组学、代谢组学、肠道菌群及分子影像技术、计算生物学等多学科交叉技术，结合社会环境及生活方式，精确寻找患者致病潜在因素及治疗靶点，对疾病不同状态和病程进行精确分类并“靶向处理”，为每个人提供标准化、个性化的精确防治方案[1]，形成“院前精准预防、院内精准诊治、院后精准康复管理”为一体的新型医疗模式[2]；精准医学是人类医学的发展趋势和必然方向。

2精准医学与中医药的相关性探讨

精准医学的精髓与中医学实质高度契合。中医学认为人体具有个体差异性及群体趋同性，先天遗传背景决定相对稳定的体质基础，后天生活起居方式、心理、环境、社会等因素决定体质的动态可变性，强调个体体质与疾病本身的病理演变规律共同决定疾病的转归及预后[3]，如同精准医学理念中“基因、环境、生活方式”三大关键因素；精准医学提出对疾病不同阶段进行精确分期，近似于中医学强调“辨证”；个体化精准治疗与“同病异治”“以人为本”理念不谋而合；“未病先防”即是精准预防早期干预的高度概括。

3中医药防治糖尿病及其并发症的精准医疗策略

奥巴马在报告中仅以癌症及糖尿病作为多基因疾病典型代表讨论精准医疗计划，而糖尿病作为慢性代谢性疾病，其防治策略不同于癌症。中医学“治未病”思想包括未病先防、既病防变、病愈防复，这一理念贯穿糖尿病前期—糖尿病期—并发症期防治全程。基于“治未病”“辨证论治”思想及“精准医学”理念，我们提出中医药精准健康管理方案，即涵盖精准预防、精准诊治、精准康复、精准健康教育四个层次的精准干预策略，使患者最大程度获益。

3.1精准预防

【摘要】医学影像的出现，让医务工作人员拥有了更多的病患诊断手段，极大推进了现代医学的发展进程。医学影像通常采用X射线设备作为照射手段，但是，这种设备所形成的影像，其最终效果很差，病情的具体信息无法有效获取，因此，需要对其进行后期处理，以满足不同组织部位的诊断需求。本文将会以医学影像后处理技术的处理方法及所应用到的各类技术为切入点，针对其对X射线影像优化中所产生的效能，做出一定的分析与探讨，希望可以对相关从业人员起到借鉴意义。

【关键词】医学影像后处理技术;X射线影像优化;影像后处理手段

现代医学影像主要涵盖X光片、CT片、B超、MRI等等，其主要形式是将病患信息以灰度图像的方式展现出来，为医务工作者的诊断工作提供参考。医学影像后处理技术始于上世纪七十年代，进入新世纪之后，随着计算机技术的飞速发展，以及多媒体网络、CT、PET、MRI等各类科学技术的全面应用与普及，医学影像后处理技术已经进入一个全新的阶段，极大的改变了医疗诊断过程，提高了病患诊断的精准度。因此，对医学影像后处理技术进行更为深入的研究与探讨，挖掘其深层应用价值，对于现代医学而言，有着极为重要的意义。

1医学影像后处理技术的定义

医学影像后处理技术是指在对病患使用医学影像检查过程中，对检查过程所得到的影像做进一步的加工与处理，提高影像的辨识度。医学影响好粗护理技术的目的，是对影像中所表现出来的各类特征进行综合性分析、识别与分类，并予以合理的解答，协助医务工作者完成对病患的具体分析工作，为病情诊断提供更为充分且具体的客观依据。

2医学影像后处理方法分类

2.1直接处理

1精准医疗与AI整合中的隐私伦理问题

1.1精准医疗与AI整合的成因

首先，AI通过算法的优化和深度学习技术，有效提升医疗诊断的效率和精准度。一方面，AI在更好的处理大数据，包括基因组数据、影像数据以及临床数据等方面为我们提供了有力的工具和手段。另一方面，当前医学研究数据的碎片化、数据利用的低效性及缺乏条理性和连贯性等现状，急需AI技术帮助人们通过大数据挖掘与分析把医疗大数据转换为支持临床决策需要的信息。精准医学的发展意味着今后将大量应用测序技术分析海量的生物数据样本，AI的引入有效解决了数据分析的效率与精准度，促进医疗行业加快进入精准医疗时代。其次，精准医疗活动为AI提供现实基础，为其提供海量数据样本及进行诊断结果的对比检验。精准医学是基于患者个人基因、环境、生活方式等方面的数据分析来制定个体化医疗，这就首先需要收集患者或受试者的基因样本进行基因检测，还需要采集分析患者的生存环境、生活方式、饮食状况等个人信息，除此之外，精准医学要深入解析遗传测序数据、研发个性化治疗方案，还需要建立有效的实验和药物筛选平台，以掌握不同基因型患者的药物代谢差异性，凡此种种，都会产生海量的数据[3]，精准医疗时代的来临为AI的发展提供了海量数据样本。AI需要用大量数据对其进行训练，因为只有用大量的带标签的数据输入神经网络进行训练，方便神经网络确定参数值，建立数据评价标准，而大量的遗传测序数据等为AI神经网络的训练提供了大量带标签的理想的数据样本。

1.2精准医疗与AI的整合带来新的隐私伦理问题

精准医疗和AI的交集整合、相生相进、系统生发，又产生了对患者隐私新的侵犯。因为一方面AI的发展需要收集大量的样本数据进行算法训练，以便在海量数据中进行精确计算，通过客观数据对未来进行高度精准的行为预测，并提供个性化医疗；另一方面，精准医疗要制定个性化治疗方案，则必须采集大量包括个体遗传基因在内的各种隐私数据，这也使患者个人的隐私受到了进一步威胁。借助AI这一强大的分析手段，一些非常敏感的个人健康信息可以十分方便地提取出来，一些隐私甚至处于随时被窥探的状态，个体对自身隐私日益失去控制。AI应用于精准医疗既是时展的必然趋势，二者的结合也是相生相长，系统生发的，我们对待精准医疗的AI模式不是担忧、害怕、逃避，而是我们主张在为人类福祉共同目的下为精准医疗的AI模式界定伦理边界，即不能让精准医疗下的AI技术按自身逻辑自由发挥，对AI技术在精准医疗的运用必须施加隐私约束，让其按照正确的人文方向前进。因此有必要对精准医疗AI模式下的隐私问题进行研究，以推进精准医疗和AI深入融合，为智能社会划出法律和伦理道德的边界，让精准医疗和AI更好地服务人类社会。

2精准医疗与AI整合的隐私伦理分析

2.1数据采集：精准医疗AI模式的精准造成患者的顾虑重重