莫斯科AI项目在患者发病前“精准识别”

来源：环球时报

【环球时报综合报道】在急性症状显现前发现疾病，精准识别不仅能显著提升治疗效果、莫斯目患降低患者与医疗系统的病前经济负担，更关键的精准识别是，它能大幅提高患者完全康复或实现长期稳定缓解的莫斯目患概率。然而，病前早期诊断长期以来被视为临床实践的精准识别“阿喀琉斯之踵”：公众往往遵循“痛了才就医”的逻辑，错失了预防的莫斯目患最佳窗口期。

莫斯科正在通过统一医疗信息分析系统（EMIAS）中的病前人工智能实验，试图打破这一僵局。精准识别2025年10月至2026年3月期间，莫斯目患数字工具在6个月内深入分析了200多万名莫斯科医院就诊患者的病前主诉与病史数据。系统精准识别出4.85万名冠状动脉疾病高风险人群，精准识别并向医生发出紧急联系信号。莫斯目患后续临床检查证实，病前其中1.1万人确诊，约占风险组的1/5。这1.1万名患者在疾病全面爆发前被确诊，他们并非抽象的统计数字，而是切实受益于及时干预、在心梗发作前而非发作后获得救治的具体个体。

“智能接诊”系统：两大核心工具协同运作

莫斯科项目的技术基石是已在全市所有成人医院部署的“智能接诊”系统。该系统由两个互补的工具组成，分别针对不同的患者群体和临床场景。

1. 慢性心力衰竭提示系统：面向潜在高危人群

第一个工具是嵌入医生决策辅助程序的慢性心力衰竭提示系统。其运行机制简洁而高效：

• 预约即筛查：患者通过EMIAS系统或城市公共服务网预约医生时，系统会引导其完成一份关于自身状况的简短问卷。
• 症状聚焦：问卷涵盖慢性心力衰竭的典型症状，包括体力活动后呼吸困难、下肢水肿、快速疲劳以及夜间阵发性呼吸困难。
• 数据融合与预警：算法即时结合EMIAS中存储的既往病史，对患者的回答进行分析。若主诉与既往史提示潜在病变，系统将在接诊前为医生生成提示。

临床价值：这一机制确保了医生在与患者见面前已做好充分准备，明确需重点关注的方向、提问角度及优先检查项目。这不仅优化了接诊时间的利用，更大幅降低了危险症状被遗漏的风险。数据显示，该工具运行6个月内，共有2.9万名患者报告了慢性心力衰竭典型症状，算法从中筛选出2500名极高风险人群。后续检查证实，该组人群的确诊率高达80%，对于初级筛查工具而言，这一准确率极具临床意义。

2. “警示单”系统：面向已确诊心血管疾病患者

第二个工具被称为“警示单”，专门针对已确诊心血管疾病的人群，具体标准为：年龄在40至65岁之间、确诊血液循环系统疾病，且过去半年内呼叫急救服务两次及以上的患者。

• 个性化动态管理：算法每两周分析一次该组患者的病史，为主治医生制定个性化的诊疗计划。
• 具体行动建议：“警示单”并非通用提醒，而是包含针对每位患者的具体临床建议，如下次就诊时需关注的风险点、需补充的检查项目以及药物调整方案。
• 主动式医疗干预：这是系统的关键创新功能。当风险组患者未按约定时间就诊时，系统会自动跟踪并生成通知，促使医生主动打电话联系患者。这种模式从“被动等待”转变为“主动出击”，在病情恶化或治疗中断的初期迹象出现时及时介入。

规模扩张：该系统覆盖范围正以惊人速度增长。2025年10月试点初期，仅3万名血液循环系统疾病患者纳入观察；至今年3月，这一数字已跃升至10万人。在5个月内，系统规模扩大至原来的3倍，且工作质量未受任何影响。

创新本质：从“问卷工具”到“数字基础设施”

使用问卷进行初级筛查并非莫斯科开发者的首创，而是循证医学中一项成熟且应用数十年的工具。莫斯科方法的真正创新点，不在于问卷本身，而在于其如何深度嵌入数字基础设施，以及如何将问卷结果高效转化为临床实践。

新工具与传统应用的关键区别体现在以下三个维度：

1. 前置临床假设：患者在就诊前填写问卷，医生在接待时即可提前获取结果，从而形成初步的临床假设，而非从零开始问诊。
2. 深度数据比对：算法将问卷答案与患者完整病史进行比对，这是医生在标准的20分钟接诊时间内无法完成的高强度数据处理工作。
3. 智能优先级设定：系统自动筛选并设定优先级，识别出需立即关注的重症潜在患者，确保医疗资源向最急需的人群倾斜。

系统的准确性证明了算法的实际效力，尤其是极高风险组高达80%的确诊率。在每10名被系统归入极高风险组的人群中，就有8人最终确诊，这一表现与许多传统筛查方法相当甚至更优。

本文刊载自《环球时报》“透视俄罗斯”专刊，内容由《俄罗斯报》提供。

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