NCF2021 | CSC心血管信息化学组专场报道（6月16日）
- 2021-06-21 11:43:00
- admin 原创
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2021年6月16日，东北心血管病论坛之心血管信息化学组专场如期召开，众多专家大咖齐聚，精彩纷呈。本场论坛从信息化数据整合出发，重点介绍了心血管信息化在临床诊疗、临床研究等方面的应用，突出体现了大数据信息化平台的优势和创新性、人工智能的应用前景，以及常规医疗信息在临床研究中的运用。
本次会议邀请了众多专家学者参与，由北京清华长庚医院张萍教授、国家心血管病中心医学统计部李卫教授、北部战区总医院李毅教授、北部战区总医院刘海伟教授、北京清华长庚医院薛亚军教授担任主席并主持会议。首都医科大学附属北京安贞医院马长生教授、北京清华长庚医院张萍教授、北京大学第三医院唐熠达教授、阿里健康裴云飞博士、首都医科大学附属北京安贞医院刘静教授担任讲者，为大家带来了新颖精彩的演讲。
大会主席韩雅玲院士进行开场致辞，她表示，自心血管信息化学组的成立以来，在组长张萍教授及其他各位副组长的带领之下，凝心聚力，积极参与了各项会议及临床研究工作，并获得了中华心血管分会指南共识立项，荣获2019-2020优秀学组荣誉。并对心血管信息化学组利用其自身特点，所发挥的独特作用表示感谢。
马长生教授首先为大家分享了大数据平台在CDQI房颤中心建设中的应用。他介绍，近年来因为房颤检出率的增加，房颤发病率呈现逐年增长的趋势。随着时代发展，房颤的管理已进入NOAC/导管消融/综合管理模式，以最大限度改善患者的预后。十年来，国家医疗改革已取得可观成就，但中国心血管研究现状仍不容乐观，存在缺乏高质量数据、影响力偏弱的不足。为解决这一问题，实现医疗服务模式转变，建设全国心血管疾病管理能力评估（CDQI）大数据平台成为非常重要的决策。CDQI遵循临床数据管理原则，力求将海量的临床数据转化为真正的高质量临床证据，建立具有国际影响力的心血管医疗服务质量持续改进平台。
张萍教授的讲课聚焦于整合信息技术在恶性心律失常预警中的作用。运用基于递归概率神经网络，实时采集整合数据，可以提前1小时对心室颤动以及室性心动过速进行预测，且准确性较好。而基于心率变异性（HRV）的支持向量机（SVM）预测模型则可以识别预警信息，对心脏性猝死进行预测。以上均为整合数据的短期预测价值。除此之外，整合信息技术还能识别一些容易发生心律失常的疾病，从而一定程度上达到长期预测的作用。例如，通过AI和深度学习可以识别QTc正常的隐匿型长Q-T综合征，以及不同亚型的长Q-T综合征患者群体。而对于易被超声漏诊的肥厚性心肌病，运用基于ECG的CNN模型可以提升其识别能力，同时机器学习还可以帮助识别肥厚性心肌病患者室性心律失常及危险分子。相信整合信息在未来能够成为突破现有局限检测的新方法，提升对恶性心律失常和猝死的检测能力。
唐熠达教授关注了人工智能用于老年多病共患管理的构想及面临问题。他表示，当前中国老龄化迅速，多病共患矛盾突出，成为治疗的棘手难题。在此背景下，探索人工智能在老年多病共患管理中的应用十分重要。通过数据采集储存、整理和标准化，从多个场景构建人工智能网络模型，并制定相关危险因素控制指南和政策，优化治疗方案，最终达到分级诊疗策略、提升诊疗水平的目的。以上所述人工智能在老年多病共患管理中的应用，将成为帮助医生面对纷杂临床信息化繁为简，寻找最优方案的得力助手。
来自阿里健康的裴云飞博士从专业角度讲解了CardiaCare数据平台的构建策略。CardiaCare数据平台是由韩雅玲院士倡议发起的多中心临床科研数据平台，以“协作、创新、提高、共赢”为宗旨，现已纳入超过25万患者的近28万份病历，6家中心持续更新中。该平台具有以下核心优势：数据采集通过各院内局域网的前置机，经Vpn通道单向传输到心血管大数据专有云平台，全程防火墙级加密服务保障数据架构安全性；采集的数据对需要字段进行脱敏、加密，保证患者隐私；采取“T+1”的方式，通过自动化调度技术，实现了数据的即时更新的时效性；从数据规范化角度，平台参考NCDR等权威定义，结合中文病历描述，不同中心数据集均按照统一标准清洗和整合；通过构建标注平台，标注核心信息，再使用不同算法模型，输出结构化字段，提取识别率准确率高；最后通过准召率的人工核验保证不同分中心准确率，达到临床研究的可用性。该平台包括患者纳排检索，研究项目管理、临床研究入组、导出与权限和数据质控等几大核心功能，实现在几十万数据中的秒级响应。
刘静教授介绍了常规医疗信息在临床研究中的作用。她提出，对多个不同常规医疗卫生数据库进行整合利用，就会形成一个利于临床研究的丰富数据库。但在具体开展过程中需要特别注意以下几个关键步骤：首先要识别可用资源和途径，其次对于数据中的临床信息要准确识别，然后应用表型算法建立待研究数据集，最终进行经典方法进行分析。这样整合后的数据可以应用于观察性临床研究多个领域，例如治疗方法的应用现状、医疗质量评价、预后影响因素、诊断/预警、观察性疗效比较等。此外，还可以进行干预实效性试验。在应用常规医疗信息数据库时，将面临数据准确性、完整性、异质性、安全性等挑战，需要制定相应规范，以做到合理应用。
总
结
此次心血管信息化学组专场论坛，内容新颖丰富、颇具亮点，从不同角度向我们展示了在信息化时代，心血管信息数据整合在临床危险因素识别、疾病诊断、治疗、综合管理和临床研究的多个领域的应用，以及心血管信息化学组的独特贡献，为各位同仁呈现了一场精彩的学术盛宴，也为以后临床研究的开展提供了新的思路和平台。
