患者自我管理更主動更內行，醫患聯動更緊密更高效，診療服務更精準更及時
AI賦能，讓慢性腎病患者管理更智慧
慢病前期癥狀不明顯，絕大部分患者對自身病情缺乏認知，往往是患者在家單純吃藥，醫生在診療過程中唱“獨角戲”，雙方基本處于“失聯”“失訪”狀態……這些問題加劇了患者病情進展不可控，也使重大慢性病致殘率和過早死亡率、醫療費用等居高不下。
(資料圖)
如何破解這些問題？2018年以來，河北醫科大學第四醫院腎內科結合慢性腎病患者的特點，創新研發了AI+線上診療平臺，傾力打造慢性腎病診療新模式。相比傳統診療模式，這一模式有什么特點，對專業醫生和慢性腎病患者有哪些好處，對慢病管理帶來什么啟示……日前，筆者就此進行了采訪。
院內診療+居家管理
讓慢性腎病患者對疾病管理從缺乏認知變為“內行”
7月11日下午，省會市民趙先生在妻子陪同下，來到河北醫大四院腎內科門診復診。
幾年前，趙先生被診斷出患有多種疾病，其中慢性腎病已發展到三期。
“這段時間，您的病情控制得不錯，不用調藥了。”腎內科病區主任白亞玲看完趙先生復診的檢查結果，耐心叮囑趙先生，回去繼續服藥，“有問題在平臺上隨時和我們聯系。”
兩年多來，趙先生整體病情一直控制得很好。“這很大程度上得益于他們的AI+線上診療平臺。”趙先生拿出手機向筆者展示，“你看，三天前平臺就通知我來復診，還提醒我復診需要的檢查資料。”
“有效監管疾病進展的危險因素，是改變慢性腎病進展加速度的重要手段。”一直從事腎病臨床診療工作的河北醫大四院院長兼腎內科主任徐金升教授介紹，但要做到有效監管，長期的院外自我管理非常關鍵。
然而，現實情況并不理想。有統計顯示，我國成人慢性腎病患病率高達10.8%，但疾病知曉率僅為12.5%，治療率和達標率更低，加之患者對自身病情缺乏了解，以致高致殘率和高致死率、高醫療費用支出等問題突出。
基于此，從2018年開始，河北醫大四院腎內科著手探索人工智能+互聯網在腎病診療服務場景的創新應用，研發了AI+線上診療平臺——腎病管理中心。
打開腎病管理中心患者端，筆者注意到，平臺設置了化驗信息、用藥信息、健康宣教、在線咨詢、居家記錄等功能，點開每一項，都有更為詳細的服務項目和相關信息。
“這對我們患者來說，太方便了。”趙先生說，通過這個平臺，他們可以隨時隨地查看自己的各項檢查化驗結果、用藥情況，在線與主管醫生、專業的營養師、運動康復師、臨床藥師溝通交流，還能學習到很多相關腎病防治知識。
“尤其是居家記錄這一功能非常好。”趙先生邊說邊給筆者演示，每天他不僅可以上傳血壓心率、體重、血糖、尿量、飲食、運動等六項監測數據，還能看到每項記錄數據的統計變化。
據介紹，河北醫大四院腎內科組建了專業管理團隊，20多名醫護人員入駐平臺，其中有專職醫生護士、臨床藥師、臨床營養師和運動康復師，全天候全方位開展服務。
為了培養患者具備一定的疾病知識和管理常識，腎內科還在平臺上創建了慢性腎病知識庫，利用AI技術，自動給患者推送相關宣教內容，供患者院外學習。如化驗結果提示患者血尿酸異常升高，平臺就會自動推送高尿酸血癥飲食宣教視頻，并設置學習后問卷考核，結果自動反饋醫護端。
“截至目前，我們平臺在管院外患者近兩千人，這些人的疾病進展顯著延緩。”白亞玲介紹，隨著平臺的推廣應用，患者依從性也明顯提高，黏性增加。
大數據統計分析+醫患聯動
讓醫護診療服務更規范更精準更及時
AI+線上診療平臺，不僅大大提升了患者自我管理疾病的能力，還給醫護人員的診療服務帶來了很多新變化。
“我們的平臺可以自動獲取患者院內的所有診療信息，同時連接患者的手機端，也能隨時獲取患者居家管理的各項監測信息。”徐金升介紹，對這些數據，平臺會進行標準化后的科學統計和治療分析。數據統計包括群體大數據統計、獨立個體的診療趨勢統計。治療分析包括藥物與療效分析、治療與不良反應相關性分析。
這些數據對醫生有啥作用？采訪中，腎內科主管護師王嬌嬌舉例告訴筆者，前不久，他們對患者的尿蛋白指標進行了關注。在平臺上輸入篩選條件后，6月份復診患者的24小時尿蛋白定量≥3500mg的共有28名，其中8人治療時間超過6個月。
為什么會出現這種情況，問題出在哪里，下一步如何治療？“在病例討論會上，醫生對這些病例逐一進行了分析討論，并對每個人的診療方案進行了調整。”王嬌嬌說，調整治療3個月后，他們還要追蹤隨訪。
據介紹，對于這些大數據統計分析結果，一方面反饋到醫護端，指導臨床科研的實施；一方面會自動反饋到患者端，指導患者調整治療方案。
更重要的是，大量數據的分析和關聯等處理，完全由平臺自動進行，把醫護人員從原來繁瑣的工作中解放出來，有更多時間專注于患者的個性化管理。同時，利用手機和PC端移動辦公，也使醫護人員擺脫了時間和空間的束縛。
就拿最簡單的門診看病來說，患者到醫院看病，門診醫生要詳細詢問病史，進行相關檢查，然后作出診斷。如果隔段時間再去，即使找同一個醫生，雙方還需要重新了解病情。“可自從有了AI平臺，我和患者之間的互動，不再是看病時的那幾分鐘，而變成了隨時隨地。”白亞玲說，現在，只要是納入平臺管理的患者，她點一下鼠標，患者所有診療信息一清二楚，讓診療方案的制定更精準更及時，同時進一步改進了醫療質量，加強了質控管理。
此外，醫護人員在臨床工作的同時，還實現了多個科研立項，形成了臨床、科研并行的良性循環模式。
結合臨床實際創新AI應用
助力慢病管理從“單純診療”轉向“綜合管理”
AI+醫療影像、手術機器人、AI+病案管理、AI+健康管理……作為新一代創新技術，人工智能（AI）與醫療健康領域的融合不斷加深，應用場景越來越豐富，由此也出現了很多醫療服務的新模式。近年來，國家相關部門也出臺了不少相關政策來促進AI醫療的發展。
“當前醫療資源不足，導致患者走出醫院后，醫生難以獲得患者情況，患者也不能及時了解病情進展，醫生和患者對疾病管理的需求同樣迫切，這在慢病領域尤其明顯。”徐金升說，慢病的健康管理過程，是一個連續的、長期的過程，加之其康復治療階段、治療藥物復購等行為多發生在院外，院外的日常生活習慣和環境對病情發展影響大，因此，很多地方和醫療機構或引入或研發，探索AI在慢性疾病管理中的應用與推廣。
“我們的平臺和管理模式，引發了腎臟病學界專家的共鳴。”徐金升介紹，其中一個重要原因就是系統立足疾病特點，很好地結合了腎病臨床工作實際，實現了患者信息流、數據流和醫護指令流的多元程序性融合鏈接。
據介紹，為推動服務水平和患者體驗雙提升，有效緩解群眾看病就醫民生難題，目前，河北醫大四院AI+線上診療平臺被省醫改辦在全省推廣。
“要更好地利用AI服務醫生和患者，我們的平臺和系統還有很多地方需要完善。”徐金升介紹，比如，系統如何更符合疾病管理特點，怎樣確保大數據的來源與質量、醫療信息如何實現標準化、如何更方便患者應用等，都是當前需要解決的問題。
機遇與挑戰并存。徐金升表示，今后，他們將向下級醫院和基層醫院延伸，努力做好基于學術基礎的區域化慢病管理，切實推動慢病管理從“單純診療”轉向“綜合管理”。（河北日報通訊員崔瑾 記者張淑會）
