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1、2024慢病管理的挑战与大数据和人工智能辅助管理一、慢性病的现状与挑战1 .现状与挑战在全球范围内，慢性非传染性疾病所致的病死率从2000年的60.8%上升至2019年的73.6%,且呈现出地区间总体水平分布不均、发展中国家更为突出的特点。随着慢性病发病率的上升和病死率的下降，造成了慢性病群体的不断扩大、医疗费用持续增长的局面，给全球医疗保健支出、公共卫生部门和医疗机构带来了巨大的负担。慢性肾脏病是全球范围的公共健康问题，预计2040年慢性肾脏病引起早死所致寿命损失年将从2016年的第16位上升至第5位，所导致的全球疾病负担增长率为所有慢性病的第一位。我国慢性肾脏病人群数量庞大，呈现出患病率高
2、、知晓率低和治疗率低的显著特点，面临着治疗负担沉重的问题。同时，由于人口老龄化问题，进一步加重了社会负担。2 .慢性病管理非药物治疗的应对策略未来我国的慢性病管理要严格遵从健康中国2030规划纲要提出的目标,做到从原先的以治病为中心向以健康为中心转型，实现人均预期寿命显著增长、重大慢性病过早病死率显著下降以及患者生活质量显著上升的重要目标。可通过戒烟限酒、增强锻炼以及健康的饮食习惯等非药物治疗的方式得以实现，具体措施如下。(1)合理的生活方式管理：通过管理生活方式，有利于逆转糖尿病、降低糖尿病微血管并发症风险、糖尿病并发症发生风险和控制顽固性高血压等。(2)运动：随着肾功能下降，心血管事件发生
3、的风险明显增高，通过合理适当的运动，既可以在降低心血管事件风险发生的同时，还能显著改善患者健康相关的生活质量。(3)饮食：研究表明，红肉摄入与终末期肾病风险显著相关，分别用鸡肉、鱼肉、鸡蛋及乳制品等代替红肉，降低终末期肾病发生的风险可达到62.4%(4)睡眠：研究发现，每晚睡眠事件与肾功能下降情况明显相关，因为大多数肾脏生理功能具有昼夜节奏。二、大数据和人工智能在慢性病辅助管理中的价值与实践随着人工智能时代的到来，医疗大数据、精准医疗、互联网医疗和人工智能对临床疾病管理的重要性不言而喻。理想的慢性病全程管理是指家庭管理与医院管理相结合，以个人数据和医院数据组成数据库，通过患者端个人的筛查预防和
4、医生端的分级诊疗、双向诊疗，再加上互联网和人工智能的辅助管理，可实现慢性病全程管理。在这方面，浙江省一直走在前列。传统回归分析方法在预测血液透析患者死亡风险时，因临床数据复杂多样和非单纯的线性关系，在模型预测方面存在精准度不高的缺陷，因此，不能完全应用于临床实践工作。而基于深度神经网络的血液透析患者的生存预测模型，以上问题可得到进一步解决,且具备3方面特点。（1）自注意力机制：即首次应用在时间序列中，可以预测高危患者，同时可以进行高危患者的风险因素排序。（2）双向隐藏层：即在模型中通过顺序和逆序再次输入时间序列，更好地捕捉患者的检查检验信息。（3）局部-整体估计法：即创新了缺失的数据插补方法，
5、使插补的缺失数据更接近患者真实的临床状况。通过临床随机对照试验研究验证发现，血液透析患者在1个月内的病死率下降2.4%,3个月内的病死率下降38.8%,同时，众多临床指标明显改善，患者生存率和生活质量显著提高。可见，人工智能的应用进一步提升了临床诊治能力和服务水平，对临床诊治和提升基层医院服务水平具有重要意义。这也将进一步解决医疗资源如何更优分配、医疗服务如何同质化和弥补医务人员的缺口等重大问题。三、富阳区慢性病AI辅助管理项目的试点与探索陈江华教授和团队对富阳区慢性病AI辅助管理进行了探索。首先，将患者的历史医疗记录和诊前采集数据整合到处理器，采用集成工具和清洗转化技术，使用SSIS进行数据
6、集成。其次，深度生存分析整合患者的多维度信息,包括临床记录、生理指标等多样数据,在考虑患者观察时间的同时，个性化地预测患者风险。同时，引入注意力机制，提高对潜在风险因素的敏感性，使模型更贴近实际患者的健康状况。随后，使用元分析综合多家医院的预测结果构建更通用的深度生存分析模型，适应不同慢性病预测任务，得到适用于富阳全区性的结论。最后,通过模型评估，评估了该试验的准确性、召回性等指标以进一步验证该试验的可行性和准确性。今年，该计划会在富阳区局部试点地区抽样进行循证医学的随机对照试验,分析对比项目实施前和实施后的慢性病发病率、病死率、慢性病医疗支出等硬终点指标，以测算项目实施的健康、社会、卫生经济
7、学和政治效益。未来，希望慢病系统+AI慢性病预测与慢病专家库辅助诊疗处理器计划推广到全市、全省乃至全国，从而使更多地区的患者受益。AI慢性病预测的主要功能：慢性病风险预测、高危因素识别、死亡、住院风险预测。慢性病辅助诊疗的主要功能：根据临床专家指南、医生共识、治疗流程图构建慢性病临床诊疗。利用先进的AI技术分析居民健康数据，为患者提供个性化的预防和治疗方案。四、小结慢性病是导致人类死亡的首要原因和产生医疗费用的主要来源，应加强管理。各种慢性病常具有共同的生活方式等致病因素，且常互为因果，需协同管理。大数据人工智能在慢性病管理中具有巨大的潜在优势，希望各方携手，共同努力，建成慢性病AI辅助管理新模式,有效降低慢性病发病率、病死率和疾病负担，助力健康中国二
