重症监护室是医生与死神搏斗的主战场，是抢救危重病人的最前线。在这场决定生死的博弈当中，医生手中的药剂是制胜的关键：一方面，病人的用药需求迫切，需要医生在短时间内快速精准对病人进行用药，另一方面，一些特定药物的副作用也是不可忽视的，一旦剂量出现偏差，造成的后果难以挽回；因此，如何能够掌握到二者之间的平衡，成为了医生和药剂师面临的共同挑战。

从前，若要计算出精准的药量，需要医生频繁对病患进行采血，并实时分析血样。但这种方式却存在着明显的缺陷，频繁采血加重了病人的身体负担，而对于如万古霉素、法华林这样的抗生素药物来说，可供斟酌的计量空间过小；传统估算药剂剂量的方式，需要至少两天的时间，对于一些已经在以分秒为单位争取治疗时间的医生和病患来说，两天也是难以接受的时间成本。因此，如何利用更先进便捷的手段实现快速、精准的医疗，成了不少医疗机构的头等难题。

“量身定制的医疗”不再是口号

精准医疗是基于病人个体信息的新型医疗模式，在这个模式之下，医疗的决策、实施等都是针对病患个体化特征而制定的。同时，疾病的诊断和治疗也是以患者个体化基因信息为基础，并结合其个体环境、生活方式，基因组测序数据，血液和尿液测试等数据进行综合判断。

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复旦大学附属华山医院（以下简称“华山医院”）正是精准医疗领域的先驱者。为了解决当下个体化精准给药软件的诸多问题，华山医院打造了一套个体化给药方案辅助工具，利用个体化参数和药代动力学公式计算得到预测的个体血药浓度值，使得医生在用药的早期可以得到较为准确的个体血药浓度预测，及时调整用药方案。真正的做到在适当的时间以最宜的方式和剂量给患者最恰当的药物，使药物在产生最大治疗效益的同时减少或避免药物不良反应的发生。

目前这套系统采用了内置 R 语言机器学习服务的微软 SQL Server 2016，通过 R 语言脚本打造的个体化给药方案辅助工具，可以对患者的给药剂量进行估算，实现药物监测及个体化给药方案。根据初始的血药浓度、目标的血药浓度以及给药频率，生成最后的用药建议。这套“两步走”的给药方案，能够在短时间内将药剂估算的准确率从 70%提升至 99%，而估算的时间却从原有的两天缩短到了半天。

基于 SQL Server 2016 R 语言机器学习服务，打造智能化个性化给药系统

事实上，在携手打造了这套个体化给药方案辅助工具之前，华山医院与微软已经有合作。以微软智能云 Azure 为基础，华山医院创建了一套完善的混合云存储系统，将数据备份、科研方面的高性能计算，以及患者 APP 等互联网业务部署在了云上，从而有效缓解成本、运营、安全等方面的压力，在确保存储性能、实现高压缩比的同时，提供了安全的存储机制、可靠地灾备系和快速的恢复能力。

在构建这套智能化个性化给药系统之初，华山医院采用的 R 脚本为 Open R，主要应用在华山医院对于个体化给药的科研阶段，但是投入实际使用时，当病人的相关数据增大时，Open R 的单线程导致其性能表现一般，涉及到数据集过大的情况时，甚至无法进行准确预测。

微软 SQL Server 2016 与 R 语言进行了有效整合，在进行药剂估算时，无需再将代码从数据库中导出运行 R 程序，而是可以直接对服务器数据使用 R 语言进行查询。借助 SQL Server R 语言服务对多线程支持，系统能够对资源进行充分利用，并且不受物理服务器的限制； 同时，内置于 SQL Server 2016 的 R 语言机器学习服务支持多种语言，能够对接医院内部的病种数据库从而使数据分装和调用的过程都大大提高。

在微软技术的支持下，华山医院的个性化给药系统实现了全面的升级，帮助华山医院在于死神的博弈中频频抢占先机。目前，这套基于 SQL Server R 语言的个性化给药系统已经上线 10 个月，覆盖的患者人数达到 600 余人。复旦大学附属华山医院信息中心主任黄虹表示：“借助微软 SQL Server 上的 R 语言机器学习服务，华山医院打造出了一套智能化的个性化给药系统，帮助我们能够更加快速有效地开展日常的医疗工作，不仅仅能够抢救重症病人与危难之中，针对一些需要坚持长期用药的慢性疾病，这套系统也有着极为优秀的表现。”

数据的价值在于帮助医生创造或者研究新的诊疗方法和诊疗方式，轻资产医院要做数据服务，提高临床科研的准确性和效率。面向未来，华山医院将进一步实现科技创新，以数据创新为基础，引领互联网+医疗，为病患带来更加高效、精确、低成本、个性化的就医体验。

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