算法问诊，数据把脉
数据把脉诊千疾，模型预测护万民。文本挖掘寻病理，影像分析辨病因。
编程妙手济天下，算法仁心惠杏林。医工结合开新境，智慧医疗展宏音。
在TJUH，我在的团队角色有点像内部的咨询顾问。各个科室的医生或者研究团队有了数据分析或者模型构建的需求，就会带着问题来找我们。这种模式让我接触到了许多特别有意思的课题。
印象很深的一个项目是预测肾脏移植的成功率。杰斐逊医院是全美顶尖的肾脏移植中心之一，所以我能接触到非常宝贵的数据。这个数据来自一个全国性的肾脏移植登记系统 SRTR，记录了几十年来全美国几十万例肾脏移植的详细信息。数据量大得惊人，而且维度极其丰富，不仅有患者的基础生理指标，捐赠者的信息，还包括移植手术后的各种随访结果，比如移植的肾脏是否存活，存活了多久等等。
当时的任务是帮助医生进行肾脏配型决策。传统的配型方法主要基于一些规则给患者排优先级，但并没有充分考虑某个特定肾脏与特定患者结合后的成功概率。我尝试用机器学习来预测成功率，如果一个肾脏来了，模型可以预测它移植给某个等待列表上的患者后，成功的可能性有多大。这样医生就能更有依据地为患者选择最合适的肾脏，而不是仅仅遵循优先级规则。
我尝试了当时很流行的XGBoost模型，也用了神经网络，效果相当不错。记得当我把预测结果展示给合作的医生时，他非常兴奋，甚至表示希望能立刻在临床中尝试应用。虽然实际应用还有很多步骤要走，但看到自己的工作能让医生觉得有用，甚至可能改善病人的治疗结果，那种成就感是难以言喻的。
除了肾脏移植，我还参与了很多其他的项目。比如利用电子病历数据预测脓毒症（Sepsis）的发生风险。脓毒症其实是身体对感染的极端反应，病情发展极快，死亡率很高，是医院里非常棘手的问题。挑战在于早期症状可能不明显，容易被忽略。我通过实时分析电子病历里记录的病人生命体征、化验结果、用药记录甚至医生护士的文本记录，找出那些预示脓毒症即将发生的细微信号，建立一个自动预警系统，提醒医生尽早干预。从海量、有时甚至混乱的电子病历数据中挖掘出真正的风险模式。
同样基于电子病历，我还对中风病人的数据进行了深入分析。中风是导致成人长期残疾的主要原因之一，对病人和家庭影响巨大。了解哪些因素会影响病人的预后至关重要。我不仅关注死亡风险，还预测住院时间长短、短期内再次入院的可能性以及整体治疗费用。这些预测结果可以帮助医院更有效地分配重症监护资源，让医生和家属对病情发展有更清晰的预期，也能识别出那些需要特别关注和干预的高风险患者，从而改善治疗策略。
医院的有效运作不仅仅依赖临床治疗，内部流程的顺畅同样重要。因此，我也分析过医院内部IT服务系统，比如ServiceNow里的数据。这些数据记录了各种内部服务请求，比如设备报修、系统权限申请等。通过分析处理时间、请求类型、解决流程等，可以找出效率瓶颈在哪里，比如是不是某个环节响应特别慢，或者哪类问题重复出现。优化这些内部运营流程，虽然不直接作用于病人，但能提高整体工作效率，间接提升医疗服务质量并可能降低运营成本。
工作内容远不止处理结构化的表格数据。我也处理了大量的医学影像。比如利用胸部CT影像，训练模型来自动检测肺结节。肺癌是全球癌症死亡的主要原因，早期发现能显著提高生存率。放射科医生每天要阅览大量的CT片，小的或者不典型的结节有时难免会看漏。让AI模型像一个不知疲倦的助手，辅助医生进行初步筛查，标记出可疑的结节，提高诊断的准确性和效率。
还有一个很有趣的项目是分析面部照片来识别肢端肥大症。这是一种由于生长激素分泌过多引起的慢性疾病，会导致手、脚和面部骨骼缓慢增生，面容逐渐改变。因为变化缓慢，早期诊断往往很困难，病人可能多年后才被确诊。既然面部特征有其特殊的变化模式，可以通过AI学习大量照片，比人眼更早地捕捉到这些细微的变化。我不仅追求预测的准确性，还利用像类激活图（CAM）这样的技术去理解模型到底是依据面部的哪些区域特征做出的判断，这对于医生理解和信任模型至关重要。
对于眼科的OCT眼底扫描图像，我也投入了大量精力。OCT能提供视网膜的高分辨率断层图像，对于诊断青光眼、黄斑变性、糖尿病视网膜病变等眼疾不可或缺。医生需要仔细观察视网膜的各层结构、血管形态以及是否有液体积聚或出血。我开发了基于U-Net这样的深度学习模型，进行精细的图像分割，能自动、精确地描绘出视网膜的不同层次、细小的血管网络，甚至标记出病变区域。这不仅能把医生从繁琐的手动勾画中解放出来，也能提供更客观、可量化的分析依据。
我也研究过心电图ECG这样的波形信号。心房颤动是一种常见的心律失常，会导致心跳不规则且常常过快，是引发中风的重要风险因素。麻烦的是，房颤可能是阵发性的，发作时间短暂，常规的心电图检查很可能捕捉不到。我就尝试用深度学习模型直接分析心电图的波形数据，希望能找出那些预示房颤即将发生或者隐藏的模式，提高检出率。
还有更复杂的，比如睡眠呼吸暂停的诊断。这种病是指睡眠过程中呼吸反复暂停，不仅影响睡眠质量导致白天嗜睡，长期还会增加高血压、心脏病等风险。标准的诊断方法是多导睡眠图（PSG），病人需要在睡眠实验室睡一晚，身上连接各种传感器，记录脑电（EEG）、眼动（EOG）、肌电（EMG）、心电（ECG）、呼吸气流、血氧饱和度等多种信号，非常复杂且不方便。我建立了一个多通道的深度学习模型，尝试整合分析这些来自不同传感器的时序信号数据，目标是看能否用更少的信号或者更便捷的方式，同样准确地诊断睡眠呼吸暂停，让更多患者能够得到及时诊断和治疗。
还有一块重要的工作是处理非结构化的临床文本数据。医院里每天产生海量的文本记录，比如医生的病程记录、手术记录、出院小结，护士的护理记录等等，这些自由文本里包含了大量关键的临床信息。比如，我需要从冗长的病程记录中快速找出所有提到"脓毒症"或"病人跌倒"的描述，这对于进行医疗质量监控和病人安全事件回顾至关重要。我还负责过一个项目，需要从神经外科的手术记录和术后随访笔记中，提取关于某种特定植入设备使用的细节、手术过程中的情况以及病人的长期恢复效果等信息，目的是为了客观评估这个设备在真实临床环境下的有效性和安全性。手动阅读分析这些海量文本几乎是不可能的。因此，我开发并应用了自然语言处理（NLP）技术，包括改进的否定词检测算法（比如区分"无胸痛"和"有胸痛"），来自动提取这些关键信息，将非结构化文本转化为可分析的结构化数据。为了支撑这些工作，我还自己动手搭建了一套内部使用的NLP流程和工具。
为了让这些分析工作更方便、更可复用，我还把一些常用的功能打包成了Python库。比如，处理电子病历数据时，经常需要进行数据清洗、特征构建、定义病人队列等操作，我就把这些通用步骤封装成了一个工具包。另外，评估病人整体健康状况时，常常需要计算共病指数（比如查尔森共病指数），我就开发了一个专门用于计算这些指数的工具。将这些工具开源放在GitHub上，不仅方便我自己使用，也希望能为其他从事类似研究的同行提供一些便利，促进知识共享和提高研究效率。
TJUH的这段经历，是我博士毕业后的第一份正式工作，它像一把钥匙，为我打开了通往真实医疗世界的大门。这段经历，让我有机会不断深入临床一线问题，用数据和算法去尝试解决医生和医院在实际工作中遇到的各种具体难点。我最开始的设想，就是能亲身接触并解决医疗一线的实际问题，而这份工作恰恰满足了我所有的期待。在这里，我不再是象牙塔里纸上谈兵的学生，而是直面挑战的战士。从结构化数据到影像、信号、文本，每一种数据类型、每一个临床问题，每一个项目，都是一次"边学边用"的实战演练。这种"战争中学习战争"的模式，虽然充满压力，却也带来了前所未有的个人成长。我不仅看到了AI在医疗领域的巨大潜力，也慢慢体会到，要将这些潜力转化为现实，我过去所学的传统统计方法，似乎已经触碰到了天花板。我也开始在这段经历中不断自学，进入到深度学习这个新兴领域。
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