北医三院赵荣生团队在中国药学会循证药学专委会成立大会上发布EBM EasyReviewer

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2018年12月15日，中国药学会第一届循证药学专业委员会成立大会暨第七届循证药学高峰论坛在四川省成都市隆重召开，北京大学第三医院药剂科主任赵荣生教授当选首届循证药学专委会副主任委员。同期举办的第七届循证药学高峰论坛以“药物政策与药物评价方法”为主题，围绕卫生决策的需求与挑战、循证医学与循证药学学科发展的问题与机遇、循证药物评价方法等前沿与进展进行专题报告。

▲  图1 中国药学会领导向主任委员、副主任委员颁发聘书
与会期间，赵荣生教授首次正式介绍了“EBM EasyReviewer——基于PICO的循证AI文献筛选系统”。在赵荣生教授牵头下，北医三院赵荣生教授团队与诺道医学合作联合攻关，成功研发了国内外首个“基于PICO的循证AI文献筛选系统”EBM EasyReviewer，目前围绕该项目共有6项在申请专利。

▲  图2 赵荣生教授发布EBM EasyReviewer 系统
循证药学是指运用循证医学的方法学解决药学领域的实践问题。系统评价是循证药学重要的研究方法和最佳证据的重要来源。系统评价是指针对某一具体的临床问题，系统全面地收集相关研究，基于科学的评价标准，筛选出符合标准、高质量的文献，用定性或定量的方法进行整合与分析，得到比任何一个单独的研究都更有说服力的综合结果。系统评价的限速步骤是基于特定 PICO（Population , Intervention , Comparison , Outcome）进行文献筛选，严格的文献筛选往往耗费大量的人力与时间。

▲  图3 EBM EasyReviewer系统的研究背景与意义

▲  图4 赵荣生教授介绍EBM EasyReviewer基本功能
EBM EasyReviewer系统通过模拟系统评价研究者根据PICO筛选文献的思维逻辑，对文献内的句法结构和语义关系进行分析，实现类脑的文献自动筛选/分类功能。目前，用多篇Cochrane已发表系统评价的对EBM EasyReviewer进行验证评价的结果均显示该系统具有良好的有效性与可靠性。初步的验证评价结果表明，EBM EasyReviewer对目标文献的筛选召回率可达100%（即不漏掉任何一篇人工筛选纳入的文献），平均能够减少的系统评价研究者工作量（WSS）可达92.77%。

▲  图5 EBM EasyReviewer登录页面
谈及EBM EasyReviewer的下一步研发规划时，赵荣生教授表示，研发团队将进一步完善AI文献筛选功能，并向循证药学研究人员开放使用，开展进一步的验证与改进，以期提高循证研究中系统评价的制订效率。同时，尽快研发并整合AI提取文献信息、AI合并数据的功能，最终促进循证药学研究效率和研究质量的提升。

▲  图6 EBM EasyReviewer研究推进规划
会议期间，与会的专家学者与赵荣生教授针对EBM EasyReviewer系统展开了热烈的讨论与交流，EBM EasyReviewer系统得到与会专家学者的一致认可与高度评价。

▲  图7 “AI+循证药学” 研发团队
供稿 |  药剂科：赵荣生、宋再伟
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