四川大学华西医院疾病系统遗传研究院沈百荣团队于2024年6月在International Journal of Surgery发表文章“RARPKB: a knowledge-guide decision support platform for personalized robot-assisted surgery in prostate cancer”（点击二维码阅读原文）。该研究收集了既往前列腺癌机器人手术知识，构建了名为前列腺机器人手术知识库（RARPKB）的在线平台。与ChatGPT-4相比，RARPKB在真实性、匹配性、个性化等方面表现出色。这是国际首个机器人手术知识库，它可以辅助前列腺癌个性化手术，为人工智能在临床中的未来应用提供参考。
机器人辅助根治性前列腺切除术（RARP）已经成为治疗前列腺癌（PCa）的关键手术干预措施。然而，临床病例的复杂性、前列腺癌的异质性以及医师专业知识的局限性对RARP的合理决策构成了挑战。为了解决这些挑战，作者们旨在整理先前复杂临床队列研究的知识，并建立一个名为RARP知识库（RARPKB）的在线平台，以为个性化治疗方案提供参考依据。 在本研究中，我们开发了一种基于知识的临床决策平台，以辅助PCa机器人手术的临床决策。这个知识引导的决策支持工具根据患者的基本情况和手术信息，提供个性化的手术计划建议及潜在并发症的分析。RARPKB是国际上首个专门用于RARP的知识库，它在复杂手术的临床决策支持方面具有开创性意义。通过整理二十多年的复杂临床队列研究和超过54,000条数据记录，RARPKB能够输入患者的基本信息和手术细节，以提供个性化、基于证据的决策支持。这为人工智能在临床中的未来应用提供了宝贵的参考。RARPKB的创新方法有望成为未来治疗模式的范例，并扩展其在其他疾病和医疗状况中的适用性。 在这项研究中，我们对2001~2021年PubMed描述RARP的相关文献进行了收集和分析。从这些文献中提取、分类并整理了手术细节、患者信息、手术数据以及各种统计结果。基于MySQL、DataTable、ECharts和JavaScript构建了一个知识驱动的决策支持工具，并使用ChatGPT-4和两个评估量表对该平台进行了验证和比较（图1）。 该平台包括583项研究，1589个队列，1,911,968名患者和11,986条记录，共计54,834条数据。知识引导的决策支持工具基于患者的基线和手术信息提供个性化的手术计划建议和潜在并发症的预测。与ChatGPT-4相比，RARPKB在真实性、文献匹配度、个性化建议、患者匹配和并发症个性化建议方面表现更佳（表1）。
图 1 RARPKB的构建流程
表1 RARPKB与ChatGPT-4测试结果的比较评估
专家点评 周毅教授：在当前医疗技术迅猛发展的背景下，PCa的个性化治疗需求不断增加，机器人辅助前列腺根治性切除术（RARP）作为一种前沿手术技术，已经在全球范围内得到广泛应用。然而，由于PCa的临床表现复杂多变，以及手术决策过程中涉及众多因素，传统临床决策工具往往无法满足个体化治疗的需求。 RARPKB平台汇集了过去二十年内大量临床研究数据，涵盖了583项研究、1589个手术队列和近192万名患者的详细信息。通过系统化的数据整理和分析，RARPKB能够为临床医生提供个性化的手术方案建议，并精准预测可能发生的术后并发症。其在临床应用中的表现，无论是在真实性、匹配度，还是在个性化推荐上，都显著优于现有的通用AI模型。这种优势使RARPKB在PCa治疗中的应用前景极为广阔。更为重要的是，平台还提供了基础匹配、高级匹配和专业匹配三种不同层次的个性化决策支持工具，满足了从普通患者到专业外科医生的不同需求。 RARPKB的推出，不仅为PCa手术提供了一个全新的决策支持工具，也为未来AI在其他外科领域的应用探索提供了宝贵的经验。平台的设计思想、数据结构以及验证方式，均为其他疾病的知识库建设提供了良好的范例。RARPKB在用户反馈中的高评分表明，该平台在医疗实践中具有极高的用户认可度和满意度RARPKB的成功经验为构建更为智能化、精准化的临床决策支持系统提供了切实可行的路径。 总而言之，RARPKB平台是机器人辅助PCa手术领域的一次重大创新。为人工智能在医学中的应用探索提供了有力支持。 周毅，理学博士、教授、博士生导师。生物医学大数据教育部工程研究中心副主任、中山大学健康医疗大数据国家研究院副院长、中山医学院遗传与生物医学信息系书记、医学数字化实验室主任、广东省健康医疗大数据工程技术研究中心主任、广州健康医疗大数据技术创新联盟理事长。长期从事健康医疗信息化与大数据、医学人工智能等相关方向研究。先后主持国自然面上项目、国家重点研发项目课题、广东省重大科技专项等20余项；参与和主持国家卫健委、中国工程院、广东省医学信息相关规划设计6项，发表论文近200篇，医学信息教材专著主编7部、副主编9部；获授权软件版权、发明专利19项。Email：zhouyi@mail.sysu.edu.cn。 作者心得 当前，全球医学界正朝着智能化发展迈进。然而，疾病的多样性、异质性和动态演化性的给智能医疗的发展带来了极大挑战。例如，轰动一时的IBM沃森项目曾尝试通过全面智能化的手段来应对复杂的医疗问题，但也导致了注定的失败，这是由于疾病问题广泛且错综复杂，很难用单一智能化模型解决所有疾病问题。医学人工智能的个性化问题是与其他人工智能的差别。为了解决这个问题，本课题组拟采取的方式是把复杂多样的疾病降维成单一病种，以针对专病解决智能医学的科学问题，旨在设计一个研究路径方案，这对人工智能解决疾病问题具有重要参考意义。所以我们选取PCa机器人手术作为疾病问题范例展开研究。 本研究属于手术机器人个性化治疗的研究，故选投了目前在手术相关领域世界排名第二的期刊International Journal of Surgery（2/212）。该期刊致力于在整个外科领域及相关专业发布前沿研究和专题综述。其发表的论文在整个外科学领域具有广泛的学术影响力，是该领域的国际权威期刊之一。论文于2023年10月投稿，12月收到来自两位审稿专家的修改意见。审稿专家对研究工作给予了积极评价，提出的修改意见主要是图片内容更准确、清晰地展示，参考文献格式的修改以及讨论部分与以往数据库的更深入的比较等。我们组织了多次讨论，根据审稿意见补充数据并进行了详细修改，最终论文于2024年2月接收。从投稿到出版历时近8个月。 通信作者 沈百荣，教授、博士生导师，四川大学华西医院系统遗传研究院执行院长。博士师从复旦大学邓景发院士和范康年教授，1999年任复旦大学化学系副教授，2004年后任芬兰坦佩雷、同济、苏州等大学生物医学信息学教授、博士生导师，2018年任华西医院系统遗传研究院执行院长。回国以来主持国家项目10多项、发表200多篇学术论文、主编英文著作和规划教材等10部。兼任西雅图系统生物学研究所教授、中国生物信息学会（筹）副理事长、中华医学会医学信息学分会常务理事、四川省生物信息学会理事长、四川省医学会医学信息专委会主任委员、四川省“十四五”规划“数字健康”专家组组长、基金委和科技部专家等。2012年以来在国际上倡导转化信息学，是国际会议ICTBI的创始主席。 第一作者 李佳坤，助理研究员，四川大学华西医院泌尿外科医师，四川大学疾病系统遗传研究院博士后。毕业于华西临床医学院八年制。四川省生物信息学学会青年委员会副主任委员。主要研究方向为泌尿系肿瘤、前列腺癌的临床研究和转化信息学研究。以第一作者发表sci论文多篇。2017-2018年入选“国家公派优秀本科生项目”赴加拿大西安大略大学舒立克医学院交流。 共同第一作者 唐通，四川大学华西医院疾病系统遗传研究院工程师。四川省生物信息学学会生物医学数据共享与安全分会委员。主要研究方向为癌症耐药和复发的生物信息学工具开发。以第一作者（包括共同第一）发表SCI论文6篇，参与发表SCI论文9篇。 共同第一作者 吾尔满，四川大学华西医院疾病系统遗传研究院科研助理。四川省生物信息学学会委员。主要研究方向为激素依赖性肿瘤的医学信息学转化。以第一作者发表sci论文多篇，参与发表SCI论文9篇。
团队简介 沈百荣教授团队研究方向为生物医学与人工智能，主要开展复杂疾病的生物信息学、转化医学信息学、智能医学、健康管理、医学聊天机器人、生物样本库理论等交叉领域研究。团队依托四川大学华西医院疾病系统遗传研究院，成员来自临床医学、生命科学、计算机科学、管理学等跨学科领域。团队与四川大学华西医院泌尿外科、重症医学科、眼科、乳腺疾病中心、麻醉手术中心、呼吸与危重症医学科、全科医学中心、护理部、临床研究管理部等多个科室开展合作，针对具体临床问题开展标准制定、技术攻关和转化应用等研究。研究合作对象包括美国乔治梅森大学、德国明斯克大学、巴西北里奥格兰德联邦大学、西班牙巴斯克大学、芬兰坦佩雷大学、日本产业研究院、香港城市大学等机构。团队承担国家级项目10余项，出版英文著作和规划教材10余部，累计发表论文200余篇。