精准医学技术全文(5篇)
第1篇：精准医学技术范文
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
通过运用体质量表、检测基因谱及体质代谢标志物等方式进行糖尿病风险预判，确定糖尿病易罹患人群及糖尿病前期患者，并进行体质调理、膳食管理、情志调摄等个体化调养，从而实现糖尿病精准预防。精准“治未病”重在“治将病”，确定高危风险人群并实现靶向预防即为“将病先防”。该阶段目标人群为罹患糖尿病高风险健康人群和存在空腹血糖受损、糖耐量减低的糖尿病前期患者，因该阶段具有可逆转性，有望减少糖尿病患病率，故此期的健康管理最有价值。国家973计划“基于因人制宜思想的中医体质理论基础研究”指出人可分为九种体质，而后续研究发现痰湿体质与糖尿病等代谢性疾病的发生密切相关，此结论得到流行病学和分子生物学的支撑。痰湿体质人群存在胰岛素抵抗、脂肪酸延伸信号通路激活状态[3-4]，其血糖及胰岛素水平普遍高于非痰湿体质人群[5]。而王琦[3]发现运用化痰祛湿方提前干预痰湿体质人群可有效改善胰岛素敏感性指标；说明根据体质“因人制宜”是有效的中医精准预防手段，通过体质辨识结合现代医学微观指标可发现体内散在隐潜的改变，从而反映个体亚健康态的具体类型而进行精准干预[6]。于是我们提出中医药早期精准预防糖尿病的方案，即通过“中医9种基本体质分类量表”、检测基因谱、体质特征性基因与代谢标志物等方法进行糖尿病风险预判，确定糖尿病易罹患人群及糖尿病前期患者，在整合患者个人信息数据基础上调理体质，并结合膳食调理、运动干预、情志调摄、改善起居方式、健康宣教、心理学方式干预、音乐治疗、管理血脂及BMI等个体化前瞻性调控手段，必要时精准辨证遣方用药，以降低糖尿病患病风险或逆转糖尿病前期。值得注意的是，此阶段非药物疗法，因其简便易行、价廉、安全而更能执行推广，其中食疗药膳、太极拳运动及以“宫调”为主的糖尿病“角、徵、宫、商、羽”五音疗法[7]都是临床发现能有效干预糖尿病前期的中医非药物疗法，值得在院内院外广泛推广。
3.2精准诊治
3.2.1“宏观+微观”辨证
通过中医“宏观+微观”辨证进行精准诊断是精准治疗糖尿病第一步。“精准医疗”核心在于“精准”，首先需精准诊断，包括精准亚分类及精准辨证分型，根据致病因素、发病机制的异同将患者分为亚群，从分子水平定位疾病病因及病理演变规律。糖尿病确诊依靠血糖等实验室检查结果而非临床表现，部分患者无典型异常症状，仅有血糖升高，这给传统宏观辨证带来“无证可辨”的难题。而近年来不少学者从糖脂代谢、血液流变学、炎症介质等方面对糖尿病中医证候与微观指标的相关性进行大量探索，如全血黏度比及红细胞电泳速度等改变可作为血瘀证微观指标；气阴两虚夹瘀患者尿液中的糖类和氨基酸类物质指标高于气阴两虚夹湿患者[8]；气滞血瘀患者血浆GMP-140和D-D值较气阴两虚患者明显升高[9]。基于糖尿病临床表现和进展的异质性，免疫指标、代谢标志物与基因检测可共同作为证候分型的微观生物标志物，待进一步量化细分后可辅助全面实现中医药精准辨证，从而精准立法遣方并参照进行疗效评估。
3.2.2靶向治疗
在精准辨证基础上遣方用药并针对理化指标、发病机制等靶向目标进行靶向治疗是中医药精准治疗糖尿病的有效方案。糖尿病的治疗着眼于改善高糖状态，减少血糖波动，阻断代谢记忆，延缓、阻止并发症发生发展。中药复方随症加减的灵活性使其能有效改善糖尿病患者口渴、多饮、口苦、疲乏无力、多尿、便秘或便溏等症状，而经过现代药理学、药物基因组学等学科发展，中药单体及复方研究愈发透彻，靶药针对靶向目标的特异性治疗成为有效方案。①精准改善理化指标：临证可对应血糖、糖化血红蛋白、血脂、血液流变学等指标的异常精准使用“靶向中药”[10-13]，如黄芪降低空腹血糖，山茱萸降低餐后血糖，山药降糖并升高高密度脂蛋白水平调节糖脂代谢，丹参降低全血黏度、血浆黏度及红细胞聚集指数等。②减少血糖波动：血糖波动对机体损伤较持续高糖更严重，且血糖控制后损伤持续存在，故国际上提倡“精细降糖，平稳达标”的降糖理念。西药降糖快速有效，但患者胰岛功能受损、依从性差、双胍类与磺脲类药物继发失效等因素导致调节波动性高血糖难度颇大。而多项研究证实中医药擅于恢复稳态的特点使得减少血糖波动成为其优势所在，如黄芪多糖可降血糖，也可通过激活下丘脑糖敏感神经的活性达到双向调节血糖[14-15]；清热理气化浊方药在降糖基础上可稳定湿热中阻型患者的血糖波动[16]。③精准针对发病机制：研究发现[17]黄连素可通过激活蛋白激酶C来激活胰岛素受体基因启动子从而增加胰岛素受体敏感性；参芪复方[18-19]能促进GLP-1分泌从而刺激β细胞再生，保护胰岛细胞，并通过调节Hspa5、Caspl2、Bcl2、XIAP表达改善内质网应激恢复内质网稳态，从而减轻胰岛素抵抗，延缓动脉粥样硬化进展。
3.2.3养阴益气活血序贯疗法
根据患者症状体征及理化指标进行“虚”“损”“衰”精准亚分类，运用养阴益气活血序贯疗法精准防治糖尿病并发症。高血糖只是机体功能失常的表象之一，即使该因素通过西药强力去除，由高糖诱发的各种不良刺激仍形成代谢记忆隐匿而持续地对机体造成损伤，最终导致并发症发生。严格控制血糖不能降低大血管并发症发病率，难以有效阻止大血管损伤[20]。《医学心悟》曰：“见微知著，弥患于未萌，是为上工。”我们认为，糖尿病以气阴两虚为基础病机，而高糖诱发的代谢记忆近似于体内伏匿的痰浊瘀血[21]，养阴益气活血法有扶助正气、搜剔伏邪之功，可有效改善糖尿病患者血栓前状态、血液流变学指标、氧化应激水平，从而延缓糖尿病大血管病变的发生。在精准医学指导下我们提出参芪序贯疗法防治糖尿病并发症，根据患者临床表现及血脂、血流变等理化指标进行“无症状期—正虚邪伏”“指标异常期—邪长正损”“症状明显期—伏邪发病”精准亚诊断，以人参、黄芪、山药、山茱萸、生地等养阴益气之品为基础，根据“虚—损—衰”不同病理阶段靶向调整丹参、大黄、桃仁、红花、茯苓、石菖蒲等活血化浊之品，从而在微循环障碍及大血管损伤未形成前有效阻止代谢记忆对机体的持续损伤，为早期防控糖尿病并发症提供了有效途径。
3.3精准康复及健康教育
从“线上线下”多途径建立以患者为中心的“医院—社区—家庭”立体化管理模式，从而实现糖尿病精准健康管理。糖尿病治疗重难点在于维持治疗效果，即如何防止症状反复、控制血糖波动、防止并发症发生发展，故“病愈防复”理念需贯穿糖尿病治疗始终。糖尿病患者的综合系统管理是糖尿病治疗的核心，因此，我们提出设置以患者为中心的糖尿病精准管理方案，结合中医药“天人合一”“三因制宜”理念在生活干预中的优势，综合患者职业、生活方式、家庭成员组成等个人数据在膳食、运动、情志、起居方式等方面进行精准康复与健康宣教，并可通过搭建“糖尿病云端健康管理系统”使医护人员借助移动互联平台即时监管患者代谢数据信息、药物、生活方式等，从而开展“线上线下、院内院外”个体化健康管理。由中国医师学会牵头建设的中国标准化代谢性疾病管理中心已在全国百余家三甲医院落成，精准健康管理将会成为引领未来糖尿病防治的新方向，在此基础上，应充分发挥社区医院便捷、贴近人群等优势，建立“医院—社区—家庭”立体化管理方案，从而实现将糖尿病现有的“以患者自我管理为主”模式转变为“以患者为中心、多方参与”社会综合防治模式，正如《素问•异法方宜论》所言：“圣人杂合以治，各得其所宜”，多方法并用综合治疗将会最大限度优化患者临床结局。
4展望
第2篇：精准医学技术范文
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
美国专科医师培训制度的成功很大程度上得益于竞争型的精英培养模式，浸入式的教学互动体验和常态化的学术交流活动。与我国不同，美国的基础医学课程教材由经验丰富的临床医师编写，病理生理学，生物化学等晦涩复杂的知识点往往穿插于源自真实世界的临床典型病例。在完成医学基础课程后，平均每个学生能够通过以病例为基础的讨论式教学（Case－basedTeaching）积累约2万个病例，为临床工作打下坚实的基础。进入专科培训阶段，除了常规查房之外，每周的大查房（GrandRounds），临床病理研讨会（ClinicalPathologicConference，CPC），多学科会诊（Multi－disciplinaryteam），文献学习（JournalClub）和专题讲座等种类繁多的教学活动，均实行刷卡登记备案，计入学分。形式多样的教学活动使年轻医师在实践中学会“Howtothinkclinically”，鼓励年轻医生参加业界具有高影响力的学术年会（AnnualMeet－ing），例如ASCO、ESMO，AACR等，不断汲取新知，提高专业素养。作为上海市首批肿瘤学专科医师培训的试点单位，我们积极结合培训师资自身的出国经历和教学体会，大胆尝试与国际化的主流培养模式接轨，探索并逐步建立自上而下，从院长、科主任到专项教辅负责制度，整合多种教学方式与沟通场景寓于教学，如每周一的长海大讲堂，每周二的教学病例讨论，每周三的继续教育前沿讲座，每周四的业务学习和JournalClub，每周五的疑难病例MDT讨论等，力求多途径形成专科医生业务学习的常态化、规范化，通过严格多样的考核制度改变以往重理论，轻实践的培养模式，逐步达到基于结果和临床胜任力为考量（Outcome－based／Com－petency－basedTraining）的精英化的专科培养模式［5］。
1．3通过专病诊疗锻炼临床思维
我国现有的医疗制度始于建国之初，百废待兴的国情决定了以往大锅饭式的培养模式，医学教育的目标是掌握所有病种当中20％～30％常见病和多发病，即使现阶段已经试水专科医师培训，其实质在某种程度上也只是规培内容的回炉，并不能体现专业素养的层次和医疗水平的差距。在美国，精英化的医疗制度更强调“HumanFirst”，以人为本，即便是罕见病，发生的概率于病患而言只有0或者100％。根据2014年美国国立卫生研究所NIH的统计数据，在全世界约6800种罕见病中，有498种是罕见肿瘤［6］。著名的纪念斯隆－凯特琳癌症中心（MemorialSloan－KetteringCancerCenter）在2014年的统计数据表明全美1300万癌症患者中，有近一半罹患的是罕见肿瘤［7］。目前全球在研的孤儿药中，有近1／3针对的是罕见肿瘤。迄今为止，最大的PHASE2精准医学篮子试验（baskettrial）NCI－MATCH更是明确要求不少于1／4入组患者需为罕见肿瘤。精准医学计划所推动的不仅仅是个体化诊疗技术的进步，更包括各种复杂系统性疾病和罕见病的诊疗水平，对罕见病的巨大投入和孤儿药的绿色审批恰恰体现了医学人文的进步，回归医学精英教育的本质［8］。在熟练掌握常见病的同时，通过罕见肿瘤的诊治提升诊疗思维是专科医师业务精进的有效途径，只有这样才能避免直接照搬建立在精英教育基础之上的美国医学专科培养体系，将专科教育流于形式。
2开展精细化的亚专科培训
2．1从专业理论中聚焦临床问题
精准医疗时代的恶性肿瘤诊断已经由大体病理走向分子水平，由驱动基因所定义的分子分型正在不断挑战专科医师对于恶性肿瘤疾病的认知水平，改写着肿瘤治疗的临床实践。肿瘤精细化的全程管理覆盖了遗传咨询、早期筛查、分子病理诊断、个体化治疗、疗效评价和随访管理等多个环节，要求处于专科培养阶段的医师能够通过实践提出临床问题。例如，测序技术的迭代更新要求专科医师必须保持与时俱进的专业理论知识储备，如何及时准确的从海量数据中甄别Clin－icalActionableAlterations？分子病理诊断时，经历了新辅助治疗的手术标本很可能含有大部分肿瘤的坏死组织，是否仍能符合二代测序的送检标准，得出可信的结论？在Car－T治疗中如何防控细胞因子释放综合征（Cytokinereleasesyndrome，CRS），脱靶效应和神经毒性［9］？如何判读免疫治疗过程中出现“超进展”和“假性进展”［10］？美国的肿瘤学专科医师教育往往与权威网站的知识同步更新，系统前沿的专业理论基础是聚焦科学问题，加强临床思辨，指导治疗决策的关键，也是专科医师适应未来竞争的必由之路，而这恰恰是我国现阶段专科医师培养的薄弱环节。
2．2从规范协作中提高诊治水平
临床肿瘤学是一门极为复杂的交叉学科，需要遗传咨询、肿瘤外科、肿瘤内科、放疗科、病理科、影像科、营养科、心理治疗等多学科探讨协作，才能最大幅度的改善预后，提高肿瘤患者的生活质量。进入本世纪以来，恶性肿瘤的治疗模式已经由各自为政的单兵作战，逐步转变为多学科协作（Multi－DisciplinaryTeam，MDT）的全程管理。以患者为中心，由不同学科相对固定的专家，在固定的时间、地点针对不同类型的患者进行讨论，多种治疗学科综合应用多种治疗方法，多种治疗药物，有计划的针对疾病发展的不同阶段给予患者最适合的治疗，以达到最佳治疗效果。连续多年排名全美第一的MDAnderson肿瘤中心从1998年开始即开始系统的肿瘤亚专科（sub－specialty）建设，目前MDT已覆盖人体所有器官组织，专科医生积极参与肿瘤MDT讨论过程，得到的是全方位的锻炼和培养。首先，通过病例汇报熟悉疑难、复杂病例的诊疗过程，比对欧美指南，前沿进展，借由复杂、罕见肿瘤、复发难治性肿瘤的诊疗过程了解肿瘤的生物学行为；其次，通过多学科讨论，熟悉了解疾病发生的遗传背景，复杂病变的影像学解读和病理推断，放疗或外科介入的合理时机，疾病演进所伴随的重要脏器和营养状况的支持等；最后，不同学科跳出各自专业局限，从不同角度往来互动，根据个体化的临床特点，遗传学特征，分子病理分型，组学特征等提出既有一定的循证医学基础，又兼顾个体化背景的综合方案。这种团队间的工作流程源于探讨，达于互认，终于协作，能够极大地拓展肿瘤学专科医师的视野，培养专科医师多学科综合诊治的观念和团队协作（teamwork）的能力，为人才梯队建设的延续和肿瘤综合治疗水平的提高提供有力保障［11］。
2．3向真实世界探寻精准脉动
专科医师的培养意味着自我学习能力和对外交流水平的进阶。在美国，医疗大数据，生物信息学，互联网＋以及“AlphaGO”、IBM沃森等人工智能的出现极大的缩短了靶向药物研发的过程，普及了影像识别和语音识别在医疗领域的应用，使得医学研究的数字化成为精准医学研究无法阻挡的潮流。利用在线数据库以及公共网络筛选具有高水平学术价值的资源，把握本专业领域的前沿动态，纵向深入学习，强化对外交流，有利于专科医师提早切入职业生涯的规划。相对于随机对照试验（RandomizedControlledTrial，RCT），真实世界研究（Real－WorldStudy，RWS）近年来受到ASCO，FDA等学术和官方机构的广泛追捧。RWS以其更广泛的学科范围，更具代表性的分析数据，真实地反映了实际研究的情况，成为未来发展的趋势。临床肿瘤学专科医师的培养需要持续引入“真实世界的数据（RealWorldData）”，在夯实专业医学英语的基础上培养对观察性或注册型研究、回顾性数据库分析、病例报告、健康管理报告、电子健康档案的解读能力，加强对基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等多种组学数据及肠道菌群个体生物学表型数据的提取和解读能力［12］。肿瘤的精准医疗专注于识别个体的突变或基因组的个体化差异，如HER－2基因扩增匹配的患者是否存在能够改变单一治疗的方式。真实世界所产生的矛盾数据和临床实践过程中的诊疗困境既让我们看到了恶性肿瘤生物学行为的复杂多变，也让我们感知到自身认识的局限。作为专科医师，如何打通从组学数据到临床应用，从组学数据到健康干预之间的道路显得尤为必要。一方面，可考虑建立多组学数据与临床数据之间的有效联系，通过构建预测癌症、提高诊断精度以及反映疗效的模型，及时找到突变基因与诱发疾病之间的因果联系；另一方面，可考虑建立多组学数据与健康数据之间有效联系，通过构建预测疾病风险、健康干预计划之间的模型，通过个人健康管理，实现疾病的有效预警和防控。例如，利用Can－cerLinQ等具有自我学习和实时更新能力的系统对靶向药物和免疫疗法在临床中的使用情况进行追踪，这种源自真实世界的信息平台能够对医疗信息数据实现快速获取，高效分析和可视化应用。这些基于医疗大数据的快速学习系统是未来精准治疗的重要组成，也是肿瘤学专科医师用于打破不同机构间信息壁垒，提升医疗水平需要积极探索的新兴领域［13］。
2．4在科学研究中夯实能力培养
在美国，一流的癌症中心无一例外在抓好临床工作的同时重视科研的投入和转化。以MDACC为例，美国国立卫生研究院（NIH）每年资助上亿美元的科研经费用于癌症领域的相关研究，并资助肿瘤专科医师计划，根据导师负责制在专培期间进行2年左右的科研培训。临床医学的发展，其源头在于实验室的科研创新，如何通过“benchtobed”或“bedtobench”实现成果转化是精准医学的潜在突破点。结合肿瘤学专科医师的方向，以某一瘤种的肿瘤研究方向为主线进行回顾分析，通过寻找基因型－表型关联、分子病理检测、数据分析解读，临床验证等促进肿瘤的精准诊治和机制研究。除了掌握目前临床已广泛应用的分子遗传学检测方法（例如聚合酶链式反应、染色体病核型分析、荧光原位杂交等）之外，还需要熟悉基于NGS的液态活检，单细胞测序和RNA－seq等，在泛瘤种分析，肿瘤分子分型，组织学类型溯源和驱动基因辨识等转化医学方面具有重大意义，极有可能为临床带来突破的新技术、新方法。精准治疗源于精准诊断，个体的molecularprofi－ling在评估肿瘤的遗传风险和指导个性化用药方面具有重要的参考价值。从突变捕获到致病位点的确认，往往需要整合分子遗传学，临床流行病学，生物信息学和医学统计学等多门学科知识。精准医学时代要求肿瘤学专科医师能够熟练应用公共数据库资源，分析基因的功能学信息、变异的频率、与疾病相关性等，识别有重要临床价值的胚系及体细胞基因组水平的改变，并将相关知识运用到肿瘤的伴随诊断、疗效预测，预后判断以及生物标记物所驱动的精准医学临床试验设计当中，学习并开展前沿的临床和转化研究，提升专科诊治水平［14］。
3结语
恶性肿瘤从本质而言是一种基因病，并且在分子水平具有高度的异质性。即使是组织病理学水平形态相同的肿瘤，也可能因分子遗传学水平的差异造成治疗反应和预后的复杂多变。事实上，从第一个分子靶向药物利妥昔单抗诞生至今，以基因表型为特征的肿瘤治疗已经在精准医学的道路上走过了21个年头，极大的改善了以分子分型为基础的特定人群的生存期和生活质量。传统细胞毒药物治疗由于响应率低、副作用大，将随着药物研发模式的改进，诊断治疗技术的迭代逐步淡出历史舞台，在此过程中肿瘤学专科医师的培养也应与时俱进，拥抱新的变革。在精准医学背景下，肿瘤学专科医师队伍只有具备系统前沿的专业理论，扎实熟稔的临床技能，知识理念的自我更新和持续高效的科研产出才能使其最终成长为契合时代需要的复合型人才，带动临床肿瘤学这门前沿学科的整体发展，真正实现量体裁衣，高效低毒的个体化诊疗。
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第3篇：精准医学技术范文
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
致力于提供个性化医疗服务的精准医疗需要采集具有极强私人属性的个人数据，包括基因检测等，不可避免地需要对患者个人数据进行收集、处理和分析，由此可能会引起患者对个人数据泄露、被不合理利用等方面的担心。在数据采集时，为了能够获得个体的行为习惯等，必然要长期持续地收集大量的用户数据。个体生活习惯、生活方式、生存环境等有关的健康大数据信息，特别是基因数据带有极强的私人性特征，每个人都有特定的基因信息，通过基因信息就可以定位到具体的个体。AI应用于精准医疗，使得精准医疗借助AI技术实现更精准、个性化的目标[4]，同时AI的介入使得精准医疗不只是对未来疾病最准确的预测，还可以扩展到提供建议，指导人们对预测的结果进行更好的反应。但精准医疗与AI的强强联合加剧了人们的顾虑，因为这些非常敏感的个人数据也使不少患者心生恐惧，害怕个人医疗信息的泄露和不当使用可能带来如基因歧视等的不良后果，这重重顾虑导致患者难以放心接受精准医疗的AI模式服务。人们对精准医疗的AI模式的顾虑，将会使AI在精准医疗的运用受到抑制，从而精准医疗的AI模式给我们带来的各种可能的益处也将受到抑制。
2.2数据共享：个人数据的易取性加剧了患者对基因歧视的担忧
医疗数据的共享可能导致患者在不知情的情况下就被医疗机构或相关人员提取其相关信息，患者的一些隐私甚至处于随时被窥探的状态。如果智能系统掌握的敏感的个人信息被泄露出去，给个人、家庭甚至家族带来伤害，使恋爱受挫、夫妻感情损伤、参加保险被拒、就业困难等诸多问题，这些加剧了患者的心理焦虑和恐慌。据美国基因组资源国家中心1997年的一项全国性调查显示，在1000个被调查人中，接近67%的被调查者表示，如果雇主或健康保险公司能够得到检测结果的话，他们就不会做基因检测[5]。同时个体知道基因测试的结果也会给当事人造成巨大的心理压力，携带有某种遗传病基因的人会感到心烦意乱、焦虑不安。有关调查显示，在美国，从基因检测得知自己患有“亨廷顿舞蹈症”的年轻人的自杀率超过同龄人一倍以上。事实上，基因检测结果揭示的仅仅是一种患病的可能性，基因的表达受其他基因和环境等多种因素之间复杂的非线性关系的影响。人们对基因组测试结果往往容易促使个体片面理解或误解基因信息与疾病的关系、特别是与个人生活质量和健康的关系，这使致病基因携带者生活在一种无形的精神压力下。
2.3数据使用：数据的分析预测与数据监管的缺乏，隐私保护难以落到实处
分析遗传密码、性格特征、行为习性、生活轨迹、生活习惯等这些敏感的个人数据，给当前的隐私保护带来严重威胁。与大数据时代之前相比，现在更能挖掘出大量的个人隐私数据的潜在价值，且更难控制[6]。精准医疗面临的威胁并不仅限于个人隐私泄漏，还在于基于AI通过大数据对人们状态和行为的预测[7]。例如某零售商通过个人的网络轨迹历史记录分析，比家长更早知道自己女儿已经怀孕的事实，并向其邮寄相关广告信息。大数据的价值更多源于它的N次利用，而知情同意在数据的N次使用中难以实现。2016年10月我国国家卫生和计划生育委员会的《涉及人的生物医学研究伦理审查办法》虽然规定了医学研究要遵循知情同意原则，但对已经同意所捐献样本及相关信息可用于所有医学研究的，允许经伦理委员会审查批准后，可以免除签署知情同意书，但是并未写明是否还需要再次进行知情同意[8]。目前用户数据的收集、存储、管理与使用等均缺乏规范，更缺乏监管，主要依靠企业的自律。但这对那些既是数据的生产者，又是数据的存储、管理者和使用者的商家来说，我们很难单纯通过技术手段限制商家对用户信息的使用，各行各业的利益驱使使得个人隐私权更容易被侵犯，用户往往无法确定自己隐私信息的用途，在医疗实践中保护患者的基因信息安全存在诸多障碍。因此，如何在AI的发展过程中加强对个人数据利用的管控和对个人隐私的保护，已成为必须关注的问题。
3精准医疗与AI整合中隐私伦理问题思辨
3.1把控数据使用的度：支持精准医疗AI模式应用最大化的同时避免过度拟合
科学技术的发展对人类隐私的冲击和威胁从某种意义上讲是不能完全避免的，我们直面AI应用于精准医疗带来的隐私问题，通过把控数据使用的度，实现精准医疗应用支持的最大化同时避免过度拟合。AI在精准医疗实际应用中存在一个重要的问题，即在利用神经网络方法进行疾病预测建模时，对已知训练样本集的学习训练达到什么样的拟合精度，才能使预报模型对未知样本具有最好的预测能力。利用深度神经网络的强非线性拟合能力进行个体未来疾病风险预测，精准医疗提供了海量训练样本，保证了在有足够的训练样本的前提下对预测模型进行合理分类，构造了相应的疾病预测模型，但在神经网络训练的过程中，往往会出现过拟合的现象，给预测结果带来不利的影响。平衡好精准医疗训练样本的拟合度，既可以防止过拟合现象带来的预测结果的不准确，又可以通过遏制对个体敏感数据的全面采集分析捍卫个人数据隐私。把控训练样本的拟合精度，只提取与预报量相关度高且它们之间相关为零、没有复共线性关系的主分量。一方面可以浓缩众多预报因子的有用信息，减少信息重复和噪声重叠，提高预报精度；另一方面又不会因过度采集挖掘个人数据造成隐私侵犯。
3.2推崇隐私保护的整体性：精准医疗应用需要伦理、法律和技术等方面的协同护翼
精准医疗数据隐私的保护受多种因素的影响与制约，研究AI时代的数据隐私保护，必须以系统整体理论为指导，把数据隐私的保护作为一个系统看待。系统论的整体性诠释了隐私保护的整体性，精准医疗应用需要伦理、法律和技术等方面的协同护翼。首先，精准医疗的伦理规范捍卫个体尊严。作为精准医疗的基础与核心的基因数据显示出个体的特征、预期寿命，未来疾病的风险，以及对疾病、环境和污染物的易感程度等，还会显示家族其他成员的遗传倾向和信息，因此基因信息对个人具有重大意义，它是一个人最重要、最基本的隐私，关系到一个人的尊严和命运。随着AI与精准医疗的进一步深入，明确数据隐私保护的伦理原则是精准医疗应用的前提条件。其次，精准医疗的法律制度框架为数据隐私保护提供强大后盾。精准医疗需要对患者具体信息，如个人基因、环境、生活方式等方面的数据进行收集、处理和分析，由此可能会引发患者信息泄露、被不合理利用等法律和伦理风险。为解决患者隐私权问题，美国白宫2015年11月了《精准医疗隐私与信赖最终原则》，试图建立一个广泛适用的基因信息保护方面的原则框架，为实践中精准医疗的具体实施提供指导[9]。目前我国并没有针对基因信息进行专门的立法保护，相关的法律法规十分零散，对医疗机构不得泄露涉及个人隐私的有关信息的立法大都是原则性的规定，仅笼统提出公民的个人隐私受法律保护，没有进一步的细化条款，司法适用也缺少细化指导和统一标准[10]。构建保护精准医疗应用数据隐私相应的法律制度框架成为我国促进精准医疗发展的当务之急。再次，隐私保护的技术开发是对精准医疗应用数据隐私保护的有效措施。目前主要的数据隐私保护技术有同态加密、差分隐私、黑箱访问和防止推理攻击等[11]。个人隐私信息保护技术的日益成熟，精准医疗的伦理规范的确立和相应法律法规的完善，从整体上协同护翼个人隐私信息的安全。
3.3瞩目新事物的发展变化：及时调治捍卫隐私策略
应对精准医疗技术突破的新挑战技术发展带来的不断挑战、基因技术的安全性有效性的尚不明确和个人隐私保护的动态性要求我们必须瞩目新事物的发展变化，及时调治捍卫隐私策略，应对精准医疗技术突破的新挑战。一方面，隐私内涵具有动态性与多维性，从古代乡土熟人社会的人我界限的模糊到现代工业社会隐私意识的提出，从私人空间避遭他人干扰和侵害到个人拥有对自身数据的控制权等，隐私的内涵随着社会生活环境的变化而变化[12]。它也随特殊的情景如时间、地点、职业、文化、理由等诸多因素动态变动，这些都表明隐私保护须随着信息技术的演化而变化，隐私与技术之间相互制衡，二者在保持某种张力基础上实现着融合统一。另一方面，由于基因本身的独特性和复杂性，目前大多数的基因技术的安全性和有效性有待验证，这也导致基因组技术涉及的隐私尚不明确。AI与精准医疗的不断发展拷问原有的伦理和法律规范，导致现有的隐私保护策略的失效。凡此种种，精准医疗的复杂性、动态性、不明确性也不断冲击原有个人隐私保护的范围、重新定义个人隐私的行为和挑战个人隐私信息的管理。目前AI与精准医疗正处于酝酿爆发阶段，而更多新的基因组编辑平台的加入也将进一步扩充基因组编辑技术在疾病分子机制探究、分子分型诊断和靶向治疗等方面的潜在应用[13]。随着精准医疗技术体系的持续发展，必会打破原有的隐私保护边界，我们应树立与时俱进的隐私观。实时关注医疗领域新事物的新成就、新突破、新变化，在具体的实践中重新协商隐私边界，动态地调整隐私保护政策，是我们未来社会应对精准医疗技术突破的应有之义。
4结语
第4篇：精准医学技术范文
［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
“整体观”是中医理论的另一特点。一直以来，中医学都强调将人体作为一个整体，利用药物的偏性调整患病人体的偏态，通过调动人体的自调节、自修复、自平衡的能力，起到恢复机体正常生理功能的作用，此即“宏观调态”［3］。这一理念也是中医辨治的优势所在。随着科学技术的发展，现代医学对机体结构、功能和病理变化的认识层面已逐渐由宏观走向微观，影像、生化、免疫、病理等微观指标逐渐替代宏观的临床症状，成为许多疾病诊断和疗效判定的标准。单纯从宏观调态入手的中医治疗，往往不能对微观指标起到直接调整的作用，这也导致临床中医师在治疗一些早期以指标异常为突出表现的疾病或者面对疾病的典型病理指标时，感到临床选方用药没有抓手，宏观辨证难以精准起效。对此，沈自尹教授首先提出了“微观与宏观辨证结合模式”［4］，强调在临床收集辨证素材的过程中引进现代科学技术，将现代医学的理化检查、超声、影像等检查结果作为辨证的依据，进而延伸传统中医四诊的广度和深度，进一步丰富了中医辨证的内涵。辨证论治的最终目的在于寻求与治疗相对应的方药［5］。目前传统的中药性味归经、功效主治等认识仍然依托于宏观的中医辨证理论体系，以改善疾病的症状和证候为目标，难以适配微观理化指标诊疗的临床应用场景，传统方药与现代指标之间尚缺乏直接的药理和药效关系。故而需要重新构建现代中医本草体系，探索中药的微观治疗靶点，丰富传统本草认知，以支持真正“宏观与微观”结合的“证-治-方-药-效”一体化辨治。
2中医药传承创新发展如何实现“两个重构”
中医药拥有悠久的历史和完备的理论体系，要打破传统诊疗模式，推进改革创新，绝非易事。应在充分继承和发扬传统优势的同时实现诊疗体系和本草体系的重构，推动中医药创新发展。
2.1重构现代中医诊疗体系，突破传统疾病认知
2.1.1借鉴现代医学疾病认知，全面把握疾病发展规律
突破中医传统疾病认识，需要借助先进的科学技术和研究手段。对于现代医学已研究的较为深入和成熟的疾病，应充分借鉴吸纳其临床诊断方法与群体化研究成果，立足中医思维方法，对疾病进行全程、全面的再认识，厘清疾病发展规律，深化中医疾病认识，以弥补中医传统诊疗模式的不足。以糖尿病为例，古人观察到此类患者以多食、多饮、多尿、消瘦症状为特点，因此命名为“消渴”。然而，一方面，存在“消渴”症状的疾病还有甲状腺功能亢进、尿崩症等，其治疗方法与糖尿病截然不同；另一方面，现代糖尿病的诊断以血糖水平为准，诊疗手段的进步使现代糖尿病的确诊时间较古代消渴大大提前。大样本临床流行病学调查数据已证实，处在糖尿病早中期的患者多以实证的肥胖、超重为主［6］，而消渴病机多强调“气阴亏虚”，故以消渴论治糖尿病仅能覆盖糖尿病中晚期的病机特点。同时，现代病理研究已充分表明，糖尿病自发病起即存在对血管、神经的损害，若没有及时干预，久病入络，络损及脉，后期将出现糖尿病肾病、糖尿病周围神经病等多种神经血管并发症［7］，但目前中医临床仍主要将这一病变归属消渴之后的并病阶段，使得中医药失去了早期干预的先机。因此，改变糖尿病与“消渴”直接对应的机械认识，借鉴现代医学对糖尿病的认知，运用中医思维，重新全面审视并把握糖尿病的中医病变规律迫在眉睫。
2.1.2继承传统中医审病思维，充分突出宏观调态优势
借鉴现代医学研究成果，并不意味着抛弃中医传统思维方式；相反，更应该在充分挖掘经典古籍，传承前人经验的基础上，守正创新，融汇新知，用中医思维方式重新认识现代疾病并用中医药术语重新进行论述。如将传染性非典型肺炎（severeacuterespiratorysyndrome，SARS）命名为“肺毒疫”［8］，将新型冠状病毒感染（coronavirusdisease2019，COVID-19）命名为“寒湿疫”［9］，二者均属烈性传染病故以“疫”名之，前者强调了病位和病机，后者则突出了病邪性质。又如将糖尿病命名为“糖络病”，“糖”即血糖升高，“络”即络脉损伤，强调了糖尿病中医治疗当全程贯穿降糖治络的思想［10］。由此可见，通过对现代疾病重新进行中医赋名，不仅可以使其中医病理病机一目了然，同时也有助于临床工作者把握疾病的中医辨治要点。此外，依据现代疾病病理演变规律对疾病重新进行中医的“分类分期分证”也是重构中医诊疗体系的重要途径［11］。所谓分类，乃根据患者表现的不同临床特点对疾病进行横向的亚型区分，这种区分可能来源于现代的临床认知，也可能启发于古人的经验总结，其最终目的是区别不同病理特点的患者，使治疗更具有针对性；所谓分期，则是对疾病全程的不同阶段从时间轴上纵向区分，通过抽提疾病发展各阶段的中医核心病机要素，实现对疾病时空变化规律的把握。分类分期后，患者所处的阶段及病因、预后已经明了。以此为基础，再进行各阶段的分证施治，在发挥中医宏观调态优势的同时“先安未受邪之地”，实现对疾病下一步演变的预防。如本团队以《黄帝内经》脾瘅、消瘅作为理论依据，将“糖络病”分为胖型（脾瘅）和瘦型（消瘅）两类，并总结疾病核心病机演变规律，将糖尿病前期、早期、中期和并发症期总结为郁、热、虚、损四态，在“早期治络、全程治络”基础上，分别总结各阶段证候类型并予以辨证施治，以此为糖尿病重新构建了一套完整的符合中医理论的诊疗体系，从横向（分类、分证）和纵向（疾病发展时间轴）把握全局，实现对疾病的全面认识［12］。
2.2重构现代中医本草体系，实现中医精准打靶
2.2.1吸纳现代药理研究成果，融汇中药传统功效认识
要提高中药对微观指标如临床理化检查、影像学检查等的靶向性，需要寻找“标靶”药，即可以针对性改善现代临床指标的中药，这样的药物功效认识，古籍难觅，唯向今求。新中国成立以来，我国组织开展了大量的中药药理研究，并取得了令人瞩目的成绩，随着青蒿素等中药单体被人们提取和认知，许多中药的现代药理、药效作用也逐渐明晰。这些现代药理研究成果为寻找中医临床“标靶”药提供了巨大的资源。但是，中药的使用首先应当在中医理论指导下进行，因此重构现代中医本草体系强调要将中药药理研究成果回归中医思维，整合中药药理靶点与中医传统药性理论，丰富并完善中药的现代认知，使本草同时拥有宏观的药性功效属性与微观的药理靶点属性（即态靶同调性），以便提高临床选方用药的靶向性和精准度，同时也有助于验证中药药理研究成果的可靠性。例如现代药理研究发现桑叶、黄连、知母等中药的主要成分均具有良好的降糖效果［13］，其中桑叶取自树梢，为轻清之品，具有疏散风热、清肺润燥、平抑肝阳等功效，恰合糖尿病“郁态”阶段患者肝气不舒、上焦郁热的特点；而黄连归肝、胃、大肠经，可清热燥湿、泻火解毒，故尤适用于“热态”阶段辨证为肝胃郁热、胃肠实热、肠道湿热证的患者；但若患者病程较长进入糖尿病“虚态”阶段，此时火热耗伤津液，导致气阴两虚，脏腑经络失于濡养，出现口渴多饮、多食、多尿的“三消”症状，则可选用知母、生地黄、天花粉等甘寒之品，在滋阴清热的同时起到降糖止渴的作用［13］，如此便可实现中医“态靶同调”的精准治疗。
2.2.2构建方药量效理论框架，实现临床药物精准用量
王清任《医林改错》言：“药味要紧，分量更要紧”。剂量是中医临床在确定理、法、方、药后影响疗效的关键因素。但目前中医方药量效理论缺乏系统研究、内涵模糊，对临床实践的指导价值有限，也制约了方药的有效开发及其产业化发展［14］。因此除了药物功效靶点的精准认知外，“量-效”研究也是重构本草体系过程中的一项重要课题，只有精准的方药剂量才能带来精准的疗效。在这一点上，古人实则已积累了上千年的用药经验，需要在文献研究的基础上，总结分析历代中医临床用药经验，深入挖掘和考据经典方剂的临床剂量范围和剂量使用特点，并通过现代临床研究手段，结合药理、药效学等现代研究技术，探索中药最佳剂量范围，阐释中药量-效规律。例如，本团队系统考证了《伤寒论》本源剂量，确证了经方本源剂量为一两等于13.8g［15］，并按此剂量分别选取代表性“急、危、重、难”四大类疾病开展临床研究。通过文献考据、药物实测、重量比例、煎煮提取及临床有效性及安全性分析等方法，最终提出经方1两在急危重难疾病中约折合9g，而在普通疾病治疗中可折合6g，调理性或预防性用药则可按3g折算，为中药的临床合理应用提供了依据［16］。
3结语
受时代条件所限，古代中医想要对一类疾病进行几十年的长期观察非常困难，群体性的资料则更加匮乏。如今，现代医学对疾病发病规律的研究，以及中医近半个世纪的现代内科分科诊疗，让中医学能有条件对许多现代疾病尤其是慢性病进行完整、系统的诊疗研究，为现代中医诊疗体系的重构提供了充足的条件。与此同时，先进的现代科技手段带来了对疾病和医药的微观化认识，中药药物成分、代谢过程和作用机制的揭示，也让现代中医本草体系的重构成为了可能。时至今日，中医与现代医学的碰撞交流已走过了百年岁月，中医药传承创新发展也翻开了崭新的一页。通过“两个重构”，我们可以在继承和发扬传统中医优势的基础上，充分汲取现代医药学研究成果，从中医药角度，对现代疾病重新进行系统的理法方药量的认知，为形成中国特色的中西医融合的新医学奠定基础，开辟道路。
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第5篇：精准医学技术范文
【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
直接处理过程需要相应的软件工具辅助进行。在对病患检查过程中，医务工作者在完成对应的影像拍摄后，利用设备自带的软件，直接在设备内部完成对影像的处理，如MRI机上所进行的血管成像。但是这种处理方式有着一定的弊端，处理过程无法人为干预，处理效能完全由设备与软件来决定，医务工作者处于被动地位，无法有效积累更为实用的工作经验。
2.2脱机应用工作站处理
脱机的概念源于计算机领域，其主要流程是将影像照射与影像处理分开来进行。医务工作者需要将影像设备生成的图像传输到指定的工作站中，传输过程也可以将图像数字化处理。工作站获取到影像图像后，可以依据不同的目的，使用不同的软件，对图像整体进行分割与识别。这一过程软件的应用十分灵活，其开发潜力巨大，在未来将会成为医学影像后处理手段中的主流形态。
3医学影像后处理技术的分类
现代科学技术与影像学的发展，从技术角度解决了医学影像后处理的难关，同时，也让其应用价值得以充分展现。医务工作者在完成对影像的具体分析后，可以依此对病情做出更为细致而深入的分析，从技术角度提高了病情诊断的精准度，为后续的治疗提供了更为有效的参考。医学影像后处理技术依照其研究方向与目的的不同，可以将其技术分为影像增强、分割、配准与融合、影像可视化、数据压缩等诸多方面。
3.1影像增强技术
现代医学影像主要涵盖X光片、CT片、B超、MRI等等，这些以灰度图像为展现形式的医学影像资料，让医务工作者有了更为充分的参考与依据。但是，无论是X光片还是CT片，这些原始的影像资料质量较低，并会随着时间的推移而出现质量退化，医务工作者在使用这些资料进行诊断时，难度较大，并且，其中各类影像信息交织，严重干扰了医生的诊断准确度。影像增强技术就是将原始影像中的各类噪音与干扰排除掉，为进一步的分析工作做好基础。
3.2影像分割技术
医学影像通常用于人体特定器官的检查与测量，通过对比测量所获取的结果来判断病患信息，因此，测量过程的精度直接影响着病患检查的最终准确度。医学影像在成像的过程中，极容易受到各类干扰因素影响，例如：噪音、局部体效应等等，进而导致其实际影像与普通图像相比，十分模糊，因此，血药对其进行更为具体的分割。现阶段影像分割技术的发展仍不够完善，各类分割算法依然需要在医学知识的配合下，做出更深层次的研究与发展。
3.3影像配准与融合技术
影像配准与融合是指将不同模式下所形成的不同医学影响进行统一配准、融合，同一个位置可使用同种模式实施多次成像，提高成像信息的精细程度，最终形成有着更具参考价值的多模式图像。在配准与融合的过程中，有价值的病灶信息将会更为直观，大幅度提升了医务工作者诊断过程的时效性与准确度。
3.4影像可视化
影像可视化是指将原本二维的影像图形转变为三维结构信息，让医生可以从多个角度去了解病情的实际信息，辅助医生诊断，并可协助手术的仿真过程。
3.5影像压缩技术
影像压缩技术是指在现代计算机技术的支撑下，将原本需要很大存储空间的医学影像资料进行压缩，降低传输过程中所带来的数据压力。压缩过程需要确保影像的质量，行业技术人员需要不断发展更为高效的医学压缩程序与算法。
4医学影像后处理技术对X光成像技术的影响与推动
传统的X光成像诊断方式的应用，已经超过百年，在这一期间，伴随着CR、DR及X-CT技术的不断发展，X线成像已经呈现数字化趋势。当下，X光成像的应用中，CR与DR是两种并行的影像后处理技术。CR让常规的X光片数字化，在多台X光摄影机的协助下，可以对较为复杂的病患部位进行影像照射分析。与之相比，DR技术更为先进，其通常被用于各类透视以及造影等检查工作。X线CT是一种建立在影像后处理技术基础之上的新型图像呈现手段，其主要作用在于消除了器官组织在影像中相互重叠的现象，将病理信息以三维图像的形式展现出来，并具备很强的空间与时间的展现能力。可以帮助医务工作者更看到病体结构。
结束语：
综上所述，医学影像后处理技术极大提高了医务工作者的工作效率，为病患的精准诊断提供了更为有效的影像依据。医学影像后处理技术与X光成像交互融合，让X光成像检测手段拥有更为广阔的发展空间，其技术自身的发展，也将会不断推动医疗诊治手段的不断进步。
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