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专家讲坛 | 威斯腾生物联合中国抗癌协会肿瘤代谢专委会网络学术沙龙系列讲座第四十一讲
人阅读 发布时间：2021-08-19 14:44
专家讲坛 | 威斯腾生物联合中国抗癌协会肿瘤代谢专委会网络学术沙龙系列讲座第四十一讲
去年，为了配合疫情防控的要求，同时满足学术交流的需求，威斯腾生物联合中国抗癌协会肿瘤代谢专委会以线上学术报告代替线下活动，每周进行一次专题讲座，为大家带来了不一样的学术盛宴。应广大粉丝的强烈要求，我们的学术沙龙又和大家见面啦！
此次网络学术沙龙系列讲座由威斯腾生物联合中国抗癌协会肿瘤代谢专委会主办，第一讲已于2020年6月14日开讲，精彩不可错过，今天我们为大家分享威斯腾生物联合中国抗癌协会肿瘤代谢专委会网络学术沙龙系列讲座的第41讲，本次讲座由电子科技大学医学院江华教授向大家分享《数据驱动的代谢研究》，一起来回顾吧。
循证医学是现代医学进步的巨大推动力，随机对照实验把人的差异性看做是较低维空间的问题。随机对照实验把接受实验的人群均分为两组，控制其中一个变量，通过干预与否，所得出的结果反映在特定的群体中有效与无效的问题。
但是，随着对疾病的复杂程度与人体复杂程度的认识逐渐加深，循证医学渐渐显现出来略有不足。对于重症患者来说，患者与患者之间的差异绝对不是常规的指标能够去定义的，重症患者中基础疾病的异质性非常大。
在此背景下，江华教授及其研究团队结合真实世界研究方法物理数学方法的引入开展患者特异性研究。研究基于某个特定患者的多维度病例数据，实现对该特定病人病理、生理过程的定量研究，进而实现对疾病演化规律的探索和对病情预后的高精度预测。建立代谢营养支持相关预测模型是研究的第一步，主要分为四个部分：数据收集、数据整合、初步模型的探索与建立、提供量身定制的和临床相关的营养建议和干预措施。
第一阶段首先是针对危重患者最佳营养摄入量的研究，研究人员将105例脓毒症患者以死亡与存活进行分类，通过数据分析发现实验第二周的能量与蛋白质量对危重患者的结局影响比第一周的影响大。
第二阶段，江华教授研究团队建立了包含脓毒症的国人重症数据集，开展机器学习预测脓毒症发病和病死率研究。研究人员采用线性差值和均值填充的方法进行数据预处理，采用随机森林的方法提取特征数据。通过对结果数据分析，研究人员验证了对于脓毒症预测，数据规模不是重点，数据质量高、方法恰当更重要。
第三阶段，研究人员基于深度学习技术，应用多模态、多尺度临床研究单元进行实时数据采集，建立个体化的脓毒症患者能量与蛋白质最佳摄入量动态预测模型，以期改善患者预后，降低病死率。在此过程中，研究人员纳入排除标准，进行数据收集、数据整合，把深度学习、数据处理集合在一起，建立集成学习模型去进行数据驱动研究模式的实现，并泛化到临床研究中去。
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