突破传统治疗局限 刘子骧引领内科研究新潮流

（作者：郑大有）据统计，目前中国有3.1亿高血压、1.25亿糖尿病、1.37亿慢性阻塞性肺疾病患者，慢病患者人数众多，给国民健康带来了沉重的负担。随着老龄化社会的到来，中国慢性病防控的形势越来越严峻。在社会整体医疗费用中，80%的费用用于慢性病防治，这意味着未来随着医疗费用的快速增长，医保基金的平稳运行将会面临巨大压力。

在这样的背景下，提高慢性病治疗效果和降低医疗成本成为当务之急。中国内科医学专家刘子骧深知这一问题的紧迫性，多年来始终致力于为慢性病患者提供更加高效、经济的治疗方案，并为此研发出多项原创性技术和学术理论，为内科医学领域乃至整个慢性病防控工作提供了宝贵的借鉴和启示。

针对慢性病的诊断分析，刘子骧研发出了“基于AI分析模型的慢性病大数据分析平台V1.0”。该技术建立了包括极端梯度提升(XGBoost)、随机森林(RF)、决策树(DT)、自适应提升(Adaboost)和逻辑回归(LR)五个机器学习模型，通过整合不同领域专家在慢性疾病诊疗过程中形成的共识参数子集和临床诊断指南相关数据参数子集，运用模糊聚类分析方法，并结合最大熵模型进行数据融合，实现了慢性疾病的智能筛查。这种方法不仅丰富了疾病数据集，扩大了疾病认知范围，而且在缺乏或有限临床经验的情况下，仍能对慢性疾病进行高效认知，显著提高了筛查和确诊的效率。此外，平台在模糊聚类分析中引入关联程度因子和邻域计算，提高了聚类的准确度，通过精细化处理慢性疾病认知诊断参数子集，有效去除了噪声干扰，优化了训练样本的准确度。

目前，“基于AI分析模型的慢性病大数据分析平台V1.0”已进入医学诊断的众多领域，应用包括疾病诊疗、医疗辅助、药物开发等。尤其是病理诊断方面，该技术突破了以往自动化程度较低，病理医生缺乏等诸多行业困境，为诊疗带来了新的变化。经一线临床反馈，该系统能够收集内科医生无法识别的细微信息，通过大数据模型分析某种疾病患者的体检数据变化，最终完成具有明确标记的疾病检测任务。在预测慢性病患者是否有合并冠心病、糖尿病、阿茨海默症等其他疾病时，该技术具有较好的分类性能，可以实时了解慢性病进展。以心脏检查中基础的心电图为例，该技术的辅助决策支持的准确率非常高，相当于有5—10年临床经验的资深医生的水平。在中国医科大学的模拟测试中，该技术的诊断提示有93%会被临床采纳，从而让医生的判读时间缩短了63.3%。这大大提高了医生的工作效率，节约了人手。同时，该系统集成了多种神经网络技术的监测系统，可用来精确检测和提前预警慢性病的发生。例如在认知功能障碍等疾病中，患者可能在出现临床症状前的20年，其大脑就发生了神经生物学变化。这类疾病往往因为发现得过晚而药物治疗效果不佳，这是因为患者发病时可能已经错过了最佳救治时机。“基于AI分析模型的慢性病大数据分析平台V1.0”则能够为医生提供了解病人神经性病变的窗口，从而为这一疾病的早诊提供帮助。

在研发出“基于AI分析模型的慢性病大数据分析平台V1.0”之后，今年7月，针对需要胸腔闭式引流手术的患者，刘子骧又发明出专利“一种用于维持重症患者坐姿的固定器”。该固定器通过为患者提供稳定的支撑，确保手术过程中患者能够保持适当的体位，同时为医务人员提供充足的背部空间进行操作。这种固定器的设计考虑了患者的舒适度和安全性，能够简化手术流程，缩短操作时间，降低手术风险，同时也减少了因体位变化导致的操作失误和潜在并发症的风险。这项专利的问世，体现了刘子骧对临床需求的深刻理解，为重症患者的治疗提供了新的安全措施，进一步提升了医疗服务的质量和效率。

刘子骧深耕内科医学十余年，深知在慢性疾病的长期管理过程中，持续监测患者的健康状况是至关重要的环节。为了提高内科疾病患者的治疗效果和生活质量，她主持了国家级课题《半坐位机械通气在重症肺炎并呼吸衰竭患者中的应用》，旨在通过科学的研究方法，探索更有效的呼吸支持策略。在课题研究中，刘子骧凭借其丰富的临床经验和专业知识，为课题构建了患者筛选与分组、治疗方案制定、数据收集、数据分析与评估四个框架阶段，她详细记录了患者的临床表现、生理指标、治疗反应等关键信息，运用大数据统计方法对收集到的数据进行深入分析，评估半坐位机械通气在重症肺炎并呼吸衰竭患者中的应用效果。目前，刘子骧表示，该课题已经发现半坐位机械通气在提高患者氧合指数、减少呼吸机相关肺损伤、降低并发症发生率等方面显示出显著优势，并总结出一系列应用于重症肺炎并呼吸衰竭患者的半坐位机械通气方法，其中包括患者筛选、治疗方案制定、数据收集与分析等切实指导，预计还有4-6个月的时间便可顺利结题。相信届时该课题一定能为临床医生提供有力的证据支持，也为重症肺炎并呼吸衰竭患者的治疗指明新的方向。

刘子骧的内科研究为慢性病治疗带来了新的希望，其创新精神和务实态度赢得了社会各界的广泛认可。我们期待她的研究成果能够尽快转化为临床实践，为广大慢性病患者带来福音。同时，也呼吁更多医学专家和科技人员投身于慢性病防治领域，共同为提升国民健康水平、减轻医保负担贡献力量。