■ 中国工业报 王 珊
如今,痛风已成为我国继糖尿病之后的又一常见代谢性疾病。痛风,是长期嘌呤代谢障碍、血尿酸增高引起组织损伤的一种代谢性疾病,可并发肾脏病变,严重者可出现关节破坏、肾功能损害,常伴发高脂血症、高血压病、糖尿病、动脉硬化及冠心病等。
日前,在山东济南市召开的山东省科学技术奖励大会上,由青岛大学附属医院、青岛智能产业技术研究院、中山瑞福医疗器械科技有限公司、青岛中科慧康科技有限公司联合完成的 “基于大数据和人工智能的痛风病精准诊疗体系的创建及应用”获得山东省科技进步一等奖表彰。该项目实现了从大数据到人工智能,再到临床精准诊疗的转化,取得系列原创性成果。
“当前许多痛风患者只注重急性发作疼痛的治疗,使用地塞米松等激素类药物,事实上,痛风治疗的重点应该集中在缓解期,只有将血尿酸水平长期、稳定控制在合理水平,才能极大降低痛风发作频率、减少高尿酸对肾脏、心脑血管等重要靶器官的损伤。”青岛大学附属医院代谢病科、山东省痛风病临床医学中心、山东省代谢性疾病重点实验室主任李长贵在接受中国工业报采访时表示。
痛风的发作和遗传、环境存在很大的关系。以往,国内医生对痛风病的诊疗多参照国外诊疗指南,缺乏针对国人的循证医学证据。因此,李长贵教授带领团队,创建了包含50余万份样本的国际最大单中心痛风生物样本库和包含基因组学、代谢组学、蛋白组学及痛风患者详细动态临床诊疗信息的大数据库,获批科技部国家人类遗传资源特色生物样本库——中华痛风遗传资源库,应用该资源库,项目组在国际上首次发现BCAS3、RFX3、KCNQ1等新的痛风易感基因,并对其致病机理开展了深入研究。
基于上述庞大的数据体系,李长贵团队打破原有的舶来品,建立了适合中国人的痛风精准诊疗方案,牵头编写中华医学会内分泌学分会 《中国高尿酸血症与痛风诊疗指南 (2019)》,与中科院智慧医疗所协作,开发了全球第一个痛风治疗的人工智能系统——“痛风智慧自动化诊疗系统”,并将成熟的痛风治疗方案和关键诊疗技术在全国进行推广。
“基于大数据和人工智能的痛风辅助诊疗系统,实现痛风诊疗知识的自主学习和诊疗系统的持续优化。”李长贵介绍道,项目组创建深度模糊神经网络和平行智能理论体系,对来自全国各地2.5万余例痛风患者结构化电子病历数据及诊疗知识进行学习和分析,构建了痛风医疗大数据中心和痛风诊疗系统 “数据模型”,最终创建虚实互动,平行执行的痛风智能辅助诊疗系统。
简单的理解,这个系统就相当于一个“机器人医生”,可以自动学习最新的痛风诊疗知识。医生将患者的检查报告和病情输入系统后,系统会基于大数据和患者的既往病史,瞬间给出精确的 “智慧诊断与治疗方案”,医生可以采用系统给出的治疗方案,也可以根据自己的临床经验和患者病情,对系统给出的治疗方案进行精细调整,从而让治疗方案更加合理。
“痛风病高发和各地诊疗水平参差不齐,这个系统可以帮助医生快速提高痛风的诊治水平和精准度。”李长贵表示,该系统的普及应用,相当于每家医院,不论大小规模,都有我们团队在那坐诊,让更多患者得到及时有效的治疗, “着眼细处,该系统也将医生从繁冗的书写记录工作中解放出来,有更多的时间和患者交流。”
目前,这个基于大数据和人工智能的“分期、分级、联合、综合”痛风病精准诊疗体系已在全国 138家医院进行了推广,累计诊疗痛风患者10余万人次,诊断准确率达95%,患者药物依从性从24%升至66%,尿酸达标率从20%升至45%,痛风发作频率从2~3次/年降至小于1次/年,取得了良好的社会效果。
图为青岛大学附属医院痛风基础与临床研究团队。 (资料图片)