它的诞生，让求医不得这种人间悲剧，终于有望被消灭 | 造就Talk·弓孟春_风闻

弓孟春

中国国家罕见病注册系统执行总监

SNOMED International全球管理委员会董事

“我非常深刻地记得，在出我病房的时候，他看了我一眼。一个跟我基本同龄的男生，在离开医生的那一刻，我觉得他的眼神里头有很多对生命的渴望，还有一种很强烈的，对我当时的无能、对医学的无能的忿恨，这是我一辈子都忘不了的。”

这是2017年3月底，在「造就·冰河之春」的演讲上，弓孟春和我们分享的一个罕见病患者因无法找到治疗方案而离开医院的画面。作为一名罕见病医生，常常要面对这样充满挫败感和自我怀疑的时刻。但正是这种“无力”激发了他为中国罕见病患者奔走的热情和决心。

时隔两年，他再次来到造就的舞台，和我们分享他新近取得的重大进展。"

大家好，这是我第二次在造就演讲。

我记得当时那一场的主题叫“冰河之春”（点击蓝字看完整演讲），其实那时候我心里觉得这个标题有点夸张，没有信心达到那种程度，但是今天，回顾过去两年的工作成就，我有信心说是开天辟地性的，所谓“冰河之春”是不为过的。

所以我今天的演讲会从中国罕见病的研究和管理，乃至全球范围内医学信息学领域和数据科学领域前沿机构的角度，和大家分享过去这段时间，数据科学如何帮助我们去突破罕见病领域的困局。

“罕见”的困局

可能很多人觉得“罕见”病就是很少，从定义来看，罕见病顾名思义的确是说单个病种的发病率很低，患病人数很少。

但目前全球已知的罕见病一共有7000多种，患者人数占全球人口总数的比例非常高，达到6%～8%，所以这是一个非常大的人群。

罕见病另一个非常重要的特点就是它80%都属于遗传性疾病，很多都从儿童期就开始发病，所以给患者家庭和整个社会带来的影响都非常重大。

《中国罕见病研究报告（2018）》节选

因为每一个病种的人群都比较少，药物研发面临的问题就格外多，进展也不是非常顺利，到目前为止全球有治疗手段的罕见病不足5%，还有90%以上的罕见病没有药物可治，即使我们确诊了也找不到有效的治疗办法。

在中国还有一些比较特殊的现实情况，比如说我们的罕见病研究和临床诊疗服务的全国性推广起步晚，各个层级的医生对于罕见病诊疗的能力参差不齐，这就导致误诊率整体偏高，很多患者要经过反复转诊才能获得一个明确的诊断和有效的治疗。

因此，无论从国家、医院、社会还是患者群体本身的层面看，罕见病都是一个非常非常重要的问题。

十大进展

令人欣慰的是，过去两年间我国在这个领域取得了非常非常重大的突破，这是我自己梳理的过去两年我们取得的十大进展，虽然没有任何官方机构的认可，但是是我认为的非常重要的一系列进展。

罕见病十大进展

第一个就是中国有了正式的第一批罕见病名录。

为什么要有这个名录？因为罕见病的定义在我国一直存在着争议，很多专家希望用发病率和患病率这两个数值去定义（因为这两个是国际通用标准），但中国长期缺乏这方面的基础研究，我们没有发病率和患病率的数据，而没有数据就没有定义，没有定义没有数据……这个死结就这样存在了很久。

2017年政府下定决心打破这个僵局，最终出台了中国第一批罕见病名录。有了第一批就会有第二批，第三批，……我们终于有了可执行的罕见病的定义。

紧随其后，我们出台了中国第一批罕见病名录的释义，让大家知道这些疾病是什么，大概涵盖什么范围，再往下就出了我们中国第一批次罕见病的诊疗指南。

另一边，为了建立完善的学科体系，我们开始筹划在高等医学院校的研究生教材体系出版《罕见病学》，力图从各个维度向罕见病医生们提供支持，来保证他们在执行这些工作时有一个非常强的支撑体系。

再往下，我们在积极地推进罕见病的注册登记，国家卫计委今年2月份正式发布了中国国家罕见病诊疗协作网，300多家医院一起共建这个诊疗协作的转诊会诊服务体系，我们还成立了中国罕见病联盟。

国家药监局启动了临床急需药品的准入，接着出炉了一大批罕见病药物减税名单；前不久在北京，中国罕见病药物卫生技术评估和卫生经济学评估等一系列的工作也已经完成了。

这十件事情，每一个在罕见病领域来看都是非常重大的，可能会对患者诊疗、新药研发、国外新进药品准入等等一系列工作产生重大影响。

数据科学如何破解困局？

那么到目前为止，我们还面临什么样的问题，如何去解决？

罕见病困局

我刚才已经提到了一些，比如说我们没有流行病学数据，我们的基础研究比较薄弱，我们临床诊疗能力参差不齐，早期识别和确诊都遇到很大的挑战；

我们的数据大量分散在全国各地的专家和医院手中，很难形成一个统一的平台来分析我国的罕见疾病到底有什么样的临床特征和治病特征；

因为我们的组学测序数据和临床数据是分开的，所以我们没办法形成一个特别有效的可以促进药品创新的数据库，来支撑新药研发；

但是最关键的是，我们的学科体系也不完善，我们的研究投入和人才储备都不够。

所以这些都是我们接下来要解决的关键问题。

我今天要展开的是数据科学将如何在这些问题的解决中发挥作用。

数据科学破解罕见病的困局

数据科学，是当下医学界乃至整个生命健康领域非常重要的新兴力量。如何把临床组学数据整合在一起为形成干预疾病进一步发展的决策动作提供支持，是数据科学里现在最急需解决的闭环问题。

把这个场景放到罕见病体系里，我们觉得目前能够展望的解决方案，包括未来可能为国内科技行业提供一些启示的，主要从以下几方面展开：

比如面部识别，这是目前国际上在这个领域技术最先进的公司，叫FDNA，它们做了一个脸部疾病识别系统FACE2GENE。

脸部疾病识别系统FACE2GENE

只需要给患者儿童拍照片，这个APP就会测量儿童的瞳距、眼距、耳朵的大小、牙齿排列情况、巩膜的颜色、额头宽度等等一系列数据，并和遗传性罕见病的相关指标自动进行对照，这是一种便利且有效的罕见病早期筛查和识别办法。这个工作现在在美国推进得非常顺利，据称60%的美国临床遗传学诊断专家都在使用它。

中国也有一些公司和团队在做类似的工作，比如说复旦大学附属儿科医院，但是我们现在的数据量和诊断精度还有待提高，而外国软件对中国儿童面部特征的识别能力可能存在一些不足，所以我们必须要有自主的技术体系。

中国的技术体系

但是平面的表情识别在一些具体的情况中也有局限性，因为它只能进行简单的二维测量，看不到立体的深度和高度。

于是又出现了3D的面部识别系统，比如澳大利亚西澳公共卫生署负责罕见病的专家团队做的，它可以进一步地采集像鼻梁高度，耳朵轮廓等更具体的面部特征，从而提升对罕见病的预测和早期诊断能力。

现在北京协和医院也在跟国际专家协作，推进这个系统在罕见病诊断和治疗中的应用。

除了图像采集，急需建立数据库的还有临床医疗信息，过往的这些大部分都是医生手写的文本，不利于追溯和挖掘。

弓孟春在造就演讲

2018年底，美国哥伦比亚大学的专家在学术界首次证实，我们只要把电子病例系统里的一些数据拿出来，用一个自然语言的算法处理系统进行处理，就可以自动生成跟罕见疾病诊断相关的数据，用来预测这个儿童的罕见病患病几率。

但是，中文和英文的自然语言处理差别非常大，我们不太可能把处理英文文本的系统拿来处理中文文本，所以这也需要国内专家去做大量的工作。

再往下我想强调的是知识库。

知识库与临床决策支持系统

知识库为什么这么重要？因为如果我们要让不同疾病的临床质量在全国范围内有一个整体的提升，那么我们的临床学决策系统后面一定要有一个知识库来帮助医生，这样才能保证最后的诊疗质量能够基本维持在同一个水平上。

我国罕见病注册系统从建设之初，就把这个知识库作为一个非常非常重要的建设目标。

这是我们自己另外一个团队去年拿到的基于人工智能的临床决策库系统国家临床研发计划，希望把国家儿童医学中心、北京协和医院、国家癌症中心等各个高级医院的专家临床经验，转化成一个知识库体系，再通过电子病例系统推广到全国各地的医院去。

解决90%以上的罕见病没有药物治疗的问题，一个非常关键的办法，就是把各种各样的组学数据，临床表型组、生物组、微生物组、蛋白质组、基因组等一系列的数据，做整合和分析，通过跨组学数据的检索和关联，包括一些高级别的运算，使得我们能够从不认识的疾病当中，找到可以诊断这些疾病的标记物，或者是治疗这些疾病的靶点。这些都是在数据层面，在信息科学层面能够为罕见病带来福音的工作。

我目前还在做的另外一个工作是基于本体的医学术语标准化，我把它叫做“万语互联”。

万语互联

就是不同语种、不同组学体系（比如基因组学、表型组学）之间的医学术语、医学词汇的语义互联。比如说环境、疾病、症状体征、生物组学等等这些。它需要一个大的平台把这些数据全部串在一起，能够有效催生创新。

健康医疗数据还有一个非常重要的工作就是标准化语义控制，比如说对于同样一个手术，每家医院的写法都不一样，你并不能说它是错的，因为不同的医学体系的传统不一样。

中文临床术语本体

但是如果我要把几十家医院数据放在一起来分析，机器就会把它识别成不同的内容，所以我们需要一个标准的体系来把它做成一个真正的“大数据”，而如果没有这样的技术体系的支撑，那所谓的“大数据”就是空架子，只是数据大而已。

在这方面，SNOMED是全球最重要的医疗术语标准系统，我们在国内训练了大批这样的术语专家，也在全球范围内致力于推动这个方面的工作。我们现在有一个团队正在向全国的大型教学医院分发SNOMED CT（Systematized Nomenclature of Medicine Clinical Term，医学系统化命名-临床术语）的许可证，使得这些医院内部的数据能够在这个基础上能够做很好的结构化。

获得SNOMED CT的机构

SNOMED CT的第一张许可证当时是发给协和医院，用来支持中国国家罕见病注册系统的数据标准化，很多大型机构有了这个标准以后，就可以在大数据层面和分析层面做更多的知识创新的工作。

我特别想要提到的是中国国家罕见病注册系统，这是在北京协和医院的副院长张抒扬教授的领导下，于2016年启动的第一个覆盖全国的大型罕见病队列研究。

罕见病注册系统

**这是一个临床组学数据+基因组学数据+生物样本库数据+知识库的整体性系统，是一个在全世界范围内都堪称独一无二的数据体系。**它在2017年7月系统正式上线，到目前为止我们有超过3.2万病例的患者，截至2018年底支持超过150种疾病的注册登记。

除此之外，我们还进入了国际罕见病研究联盟（IRDiRC）的协作体系，和全球范围内的患者和医生一起应对挑战。

国际罕见病研究联盟

罕见病的攻克不只是需要医生和科研工作者的力量，也需要很多社会各界的力量，这里头特别令人尊敬的，就是罕见病患者群体以及他们的父母。

这两年，我们之所以有机会在罕见病领域取得令全世界瞩目的工作成就，并且从顶层设计的角度由上至下扎实地去推进，离不开罕见病患者和他们的家人坚持不懈的努力，他们是一群非常非常值得我们尊敬和感谢的人。

中国罕见病大会合影留念

也许以前大家还不熟悉罕见病，但我希望今天之后，能有更多的人给罕见病患者、给从事罕见病研究的医生，以及整个国家在这方面的动作给予更多的支持，为了共同的更美好的未来，谢谢大家。

美好愿景