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“爆炸式增长”
AI打造“三高共管”新模式
高血压、高血脂、高血糖等代谢性疾病引发的血管病变，是急性心肌梗死、卒中等心脑血管疾病的重要病因。近年来，我国代谢性疾病的发病率居高不下，“三高”患者数量排列世界首位，给社会和家庭带来沉重的疾病负担。制定心血管代谢性疾病防治策略，促进临床规范化诊治已上升为国家战略。代谢性疾病的防治“道路”主要面临着医疗资源分布不均、质控体系未完善、治疗同质化低等障碍。以诊治指标为例，我国“三高”人群的整体控制达标率均不到20%。“三高”疾病在临床上分属心内科、内分泌科等不同专科，随着医学研究的飞速发展，“三高共管”的创新理念被提出，并开始应用人工智能解决疾病防治中的痛点难点。AI在心血管领域的研究自年起呈爆发式增长趋势，年至年的相关论文量共篇，主要聚焦冠心病、高血压、心力衰竭等疾病的筛、诊、治环节，通过协助临床医生处理海量医学信息，实现更为精准的诊断和治疗。年后，AI在心血管领域的“人机合一”模式探索成为主流趋势，通过嵌入EMR进行实时运算与诊疗提醒，促进指南落地实施。在此基础上，国内一些领先机构研发了基于AI-CDSS的患者疾病风险预警系统（点击查看详情），融合临床专家意见与临床指南，构建“三高共管”的AI质控模式。基于AI的“三高共管”模式以全院心血管与代谢病患者为管理对象，通过智能解析住院患者病历，识别心血管与代谢疾病患者，对其动脉粥样硬化性心血管病（ASCVD）风险、血脂和血糖开展多层评估，自动预警患者的心血管病危险分层，提醒医生下达血脂异常等诊断，根据临床指南指导血糖、血脂、血糖的个体化、恰当治疗，并全程监测患者相关指标的达标情况。该模式的应用成效首先体现在提高疾病的早发现、早预防水平，医院临床科室（心血管、心脏外科相关科室）在AI的预警下，科室收治患者的心血管病危险分层评估率在半年内由52.4%提升至80%以上，高峰值接近90%。通过将更多的患者纳入评估范围，精准筛查患者心血管病风险，并针对风险等级制定治疗计划，促进临床诊疗规范性。图1医院临床科室心血管病危险分层评估趋势02
多项指标提升
AI助力不同学科同质防治
代谢性疾病的治疗痛点体现在不充分、不规范、不精准上，患者疾病风险预警系统可“打破”学科壁垒，将“三高”诊治路径与共管目标值嵌入后台，根据患者实际情况制定个体化建议，帮助不同学科对“三高”进行共同干预与规范化控制。医院临床科室在AI的辅助下，多项诊疗指标均呈提升趋势：冠心病患者降脂药物治疗率由40%提升至56.5%，糖尿病患者（LDL1.8mmol/L）降脂药物治疗率由24.2%提升至43.5%；同时，高血压患者在该院得到良好的血压控制，控制达标率近半年来月均值接近80%。同时，对比该院心血管、心脏外科相关科室与其他科室的管理数据可发现，其他科室的心血管与代谢疾病患者总量是前者的6.2倍，反映在不同专科开展“三高共管”的必要性。例如，仅呼吸与重症医学科、泌尿外科、消化内科等7个科室近半年收治的相关患者数就超过人（心血管、心脏外科相关科室为人）。但与心血管、心脏外科相关科室相比，其他科室的相关诊疗指标仍有较大提升空间，部分指标仍不足10%。目前，该院其他科室的心血管病危险分层评估率已整体有所提升，其中肾科、老年肾科的评估率达74%左右。未来借助AI深入推进不同专科的“三高共管”，通过多方联动、统一路径，将是建立有效的管理模式，实现同质防治的必然趋势。
参考资料：
1.Clinic門诊新视野.心讲座｜葛均波院士：人工智能在心血管领域的研究进展、挑战与展望.