與國際接軌的醫院腫瘤研究中心,如何讓醫生的科研效率最大化?

　　繁重的臨床工作，正在不斷地侵蝕著臨床工作者的科研熱情。當科研成為了醫生職業晉升的唯一路徑，鋌而走險的論文外包便屢見不鮮。面對被權威雜誌頻頻撤稿的尷尬，絕大部分人在控訴體制的缺陷。當然，也有少部分醫院和企業選擇從管理流程和效率上進行變革。

　　如果你無法改變環境時，不如選擇一種更好的方式去適應它。

　　任何一個行業都從來不缺少革新者，動脈網便有幸接觸到了兩位體制內的醫生。從他們的嘗試中，或許能給醫療科研的變革帶來一些提示。

　　

陸萌英 中國研究型醫院學會分子診斷醫學專委會副主席，解放軍第302醫院肝臟腫瘤診療與研究中心主任

　　解放軍第302醫院肝臟腫瘤診療與研究中心（下簡稱：中心）的主要研究方向是肝臟腫瘤的綜合治療，如局部微創消融聯合靶向治療、免疫治療等。每年，302醫院肝臟腫瘤診療與研究中心都能產出SCI論文6到10篇，包括臨床科研和基礎科研。

　　與國際接軌的科研管理模式

　　「我們所有的科研都是臨床結合實驗室（Bed-Bench）的模式進行，醫生一般不會直接進入實驗室參與實驗，但在涉及臨床部分內容時，醫生會與實驗人員進行合作。」據陸主任介紹，中心所有的科研項目都有是統籌協調、分工合作來完成。

　　醫生負責臨床的部分，如臨床思路設計、患者管理、臨床數據採集等，實驗室的人員負責科研的基礎研究，如臨床樣本分析、細胞/動物學試驗、分子機制研究等，部分生物免疫治療如CAR-T細胞、CIK細胞等生物治療產品的製備都是由實驗室團隊負責完成。

　　例如，一位臨床醫生想要了解某種治療方案對於患者的影響，他首先需要了解適合該項治療的患者適用人群，以及在治療過程中想要觀察到的項目，並且負責採集連續性的臨床的數據。

　　設計好方案後，臨床醫生會提交給中心實驗室的相關人員。經過溝通後，中心實驗室確定檢測方式和設備，從而得出成果。

　　在這一過程中，會由PI（項目負責人）負責統籌，每周/每月對實驗進展進行分析討論，解決遇到的問題。而具體的統計計算和臨床試驗設計等工作，由醫學統計教研室和實驗室協助來完成。

　　「專業的人做專業的事！過去我們總認為，醫生做科研就應該什麼都懂，一個人從頭管到尾。但其實單靠臨床醫生自己完成高質量的SCI論文，在目前來說幾乎是不可能的事情。

　　一是醫生們的忙於臨床工作，時間和精力不允許；二是臨床醫生的思路達不到高質量臨床研究的高度。迫於職位提升的壓力，醫生買賣論文就成了常態」。

　　陸主任稱，在肝臟腫瘤中心能完成SCI論文的一般都是副主任醫師以上的醫生。這些醫生一方面經歷過長期臨床及基礎科研的訓練，具備相關研究的素質；另一方面，高級職稱的醫生基本脫離了繁雜的臨床基礎工作,有額外的時間和精力去完成相應的研究，這些條件是主治醫生和住院醫生所不具備的。

　　在這種情況下，團隊協作成為了一種可行且有效的模式，每個課題小組首先分配出PI（通訊作者）、第一作者、第二、三作者。成員根據各自的工作權重和任務量，決定自己在論文中的排位。

　　目前，中心實驗室專職的工作人員已經有十多位，包括PI、技術員、學生等，還有很多高科技公司做相關技術及平臺支持。

　　一個臨床科研項目想要真正開展並不輕鬆。中心的科研審批流程是：項目負責人首先寫好項目計劃，確定需要採集數據的原因、類型、用途，經過醫院科研管理部門審核通過後，需要倫理委員會的審核，最後還需在醫院備案。

　　對此，陸主任表示：「臨床科研流程一定要跟國際接軌，如果不走正規的程序，產出的科研文章根本沒法用。302醫院肝臟腫瘤診療與研究中心可以說是國內最先進的醫學實驗室之一，它的管理模式完全與國際接軌。要做到這一點，科室主任必須要對科研進行頂層設計，必須要有前沿的意識，能看到十年以後學科的發展方向。既要有臨床思維，還要有戰略思維，並且還得懂基礎科研，這樣才能把一個學科給帶好」。

　　如何利用新技術為科研賦能？

　　事實上，中心除了在管理流程方面進行了革新，還採用了新的科研工具，從管理和技術兩方面同時與國際接軌。

　　2015年，基於中心肝癌和膽管細胞癌的腫瘤資料庫的科研需求，陸主任接觸到了博識醫療雲並與其建立了長期合作。

　　博識醫療雲是國內領先的專病電子病歷及科研平臺。雙方耗時一年共同打造了一個膽管細胞癌大數據平臺。該平臺實現了患者診療信息、影像資料、病理診斷、代謝組學和基因檢測數據的全方位整合。

　　據陸主任稱，中國每年約有30餘萬新發的肝癌病人，膽管細胞癌的患者只佔5%-8%。由於膽管細胞癌是一種罕見病，很多醫院每年的這類患者的病例只有個位數。但302醫院差不多在200左右。

　　目前，302醫院膽管細胞癌大數據平臺已經積累了1000多例膽管細胞癌患者結構化病歷及組學數據。

　　並且在此基礎上，整合國內外臨床診療指南及研究結果，中心利用博識醫療雲自主研發的智能化分析和挖掘系統，輔助機器學習和深度學習，成功構建出「膽管細胞癌疾病風險及一年生存率估算」新的數學模型，為膽管細胞癌患者的臨床治療評估和預後風險預測提供了數據依據和診療基礎。

　　

EN的AUC峰值最優

　　比如醫生輸入一些關鍵的病人信息，包括腫瘤特徵、患者個人信息、化驗指標、檢測指標數據，通過該產品，能夠得出病人的診斷分級建議，包括患者應該做何種治療，會出現何種情況，一年生存率是多少。

　　從臨床醫生的角度來看，這項研究成果能夠幫助臨床醫生建立患者風險評價標準，因此有望內化到中國的膽管細胞癌診療指南中。

　　另外，由於中心還肩負著全國肝病腫瘤醫生的培訓任務，因此未來通過該產品培訓和幫助基層醫院醫生的工作，或將成為可能，真正實現高質量的分級診療。

　　「我們在臨床使用之後，通過進一步驗證它使用的有效性，最終轉化為一種市場化的產品，幫助到基層醫院的醫生，進而產生價值。雙方的合作一直都在不停的改、不停地加深，不停有新的成果出來，這是一個動態且正向的過程。」陸主任告訴動脈網。

　　

李少雷 北大腫瘤醫院胸外二科主治醫師

　　作為一名胸外科醫生，李少雷主要研究肺癌轉化醫學。圍繞肺癌這一病種，從患者發病、治療到預後，他都有涉及。

　　普通醫生的科研一般佔據30%左右的時間，但李少雷的科研時間卻超過了40%。為了不耽誤臨床工作，他只好在抽下班和周末熬夜進行，每天僅有五六個小時的睡眠時間。

　　2014年，在科室主任的委託下，李少雷承擔起了管理醫院胸外科臨床資料庫的重任。這樣一來，他投入科研的時間也就更多了。

　　同年，北京大學腫瘤醫院接觸到了博識醫療雲，作為資料庫負責人的李少雷抱著試一試的心態就讓這家公司進行了嘗試，沒想到使用效果讓他深感意外。從那時起，胸外科根據科室特點，開始自己設計表單。

　　搞定最耗時的查詢和隨訪環節

　　2015年，北京大學腫瘤醫院胸外科開始嘗試將結構化資料庫應用到科研中。

　　過去的科研環節中，資料整理和隨訪是最耗時的兩個環節。據李少雷介紹，我國醫生差不多80%的研究都為回顧性研究，這種研究不僅對數據採集的質量要求很高，隨訪環節也很重要。

　　過去醫生需要到病案室查詢紙質病歷，後來紙質病歷換成了文本掃描件，但在電腦上查詢起來依然費時費力。有時候，醫生從信息科調取的數據會遇到信息不規整的情況，這時就需要去重新核實，造成二次查詢。

　　並且有時候不同的醫生需要查同一類數據，由於大家信息不互通，所以重複性工作時有發生。胸外科在使用博識醫療雲之後，整個科研效率得到了很大的提升。

　　醫生提出科研想法後，能夠隨時調取信息、分析該課題是否可行。由於結構化資料庫已經建立，醫生不用再去查詢文本數據，直接通過博識醫療雲就能在很短時間內搜索到想要的信息。

　　另外，博識醫療雲還為每一個科室單獨配備了隨訪專員。隨訪專員通過電話對患者的恢復情況進行數據收集和錄入。

　　「我們提出需求，他們來設計表單，通過回訪得來的信息都是我們所需要的。目前，我們科室一年可以產出20篇左右的科研論文，包括回顧性論文、轉化研究論文和前瞻性論文三類。其中大部分文章資料的整理，都來自於博識醫療雲。」李少雷說。

　　臨床多中心和MDT，科研數據的更高維度

　　要做科研，就必須做多中心和MDT。

　　按照李少雷的說法，由於目前腫瘤的治療是綜合治療，單中心的數據存在局限性，與普通的臨床數據相比，多中心研究實驗室的數據證據級別更高。如果將多家醫院的同類病歷整合成數據集，得出的科研結果可信度會更高，也更有價值。

　　此外，單科室的論文同樣在價值上存在局限性，所以如果是多科室MDT的數據，會使得數據的證據級別再一次提升。

　　基於這個理念，2014年，北大腫瘤醫院與北京市多家醫院聯合成立了多中心研究實驗室。

　　而在MDT方面，北大腫瘤醫院依託博識醫療雲底層技術，結合多年多學科討論的實踐經驗，開發出適用於多學科討論的MDT組件工具。

　　利用這款工具，醫生在確定科研課題之後，其他科室的醫生可以通過博識醫療雲單獨設置病歷的訪問權限給該醫生，病歷中不同的內容（圖片、文字、視頻），都可以單獨進行授權。

　　「如果將多中心看做是數據的橫向提升，那麼多學科（MDT）便是一種數據的縱向提升，一個是量的多，一個是維度的多。」李少雷說。

　　目前，基於對病種專業化的支持，博識醫療雲能夠實現幾十家醫院、幾百位醫生上千份病歷的MDT。不同科室、不同醫生、不同病歷表單之間的交叉驗證互補，從不同的維度，讓MDT的價值實現最大化。

　　在現有條件下改變科研現狀

　　從以上兩位醫療工作者的案例中我們不難發現，時間和精力仍然是阻礙現階段醫生科研的最大難題。在現有制度下，醫生只能選擇從管理和技術兩方面提升自己科研效率。

　　結合前文，動脈網總結出目前較為可行的幾類具體方式：

　　1、將科研環節拆分，並進行合理的人員分配，讓專業的人負責專業的事；

　　2、利用博識醫療雲之類的結構化工具，提升病歷資料的查詢和整理效率；

　　3、藉助專業的第三方隨訪團隊，提升科研所需的隨訪數據的效率和質量；

　　4、藉助臨床多中心MDT技術，提升科研數據的量和維度。

　　當然，再先進的管理流程，再前沿的技術，都比不上醫生對科研所持有的態度和熱誠。正如陸主任所言，醫生想要晉升，在醫院沒有捷徑可走。部隊醫院每年有20%的淘汰率，如果連年墊底，醫生就只能打包走人。所以你只能比別人更努力，工作更有成效。

　　歸根結底一句話：努力才是根本！。

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（責任編輯：劉偉 HF113）