青島日報社/觀海新聞4月16日訊 對于沿海城市青島來說，痛風患者并不少見。但鮮為人知的是，作為慢性全身性疾病，痛風不僅會導致關節劇烈疼痛、畸形，還會誘發和加重慢性腎衰、糖尿病、心腦血管疾病。
放眼全國，痛風患者的數量也正以每年3～5%的速度遞增，尤其是18歲以下青少年患病率急劇攀升，可以說，痛風已成為嚴重危害國民健康的新生常見病。而與痛風患病率增加相對應的，是我國痛風認識程度不夠，臨床誤診、誤治率高，治療依從性差及致殘、致死率高等現狀。
獲得2020年度山東省科學技術進步獎一等獎的“基于大數據和人工智能的痛風病精準診療體系的創建及應用”項目，就是要破解痛風診療難題。該項目針對痛風大數據貧乏、智能診療缺乏、精準診療匱乏等亟待解決的痛風臨床問題展開深入研究，實現了從大數據到人工智能，再到臨床精準診療的轉化，取得系列原創性成果。
項目由青島大學附屬醫院、青島智能產業技術研究院、中山瑞福醫療器械科技有限公司和青島中科慧康科技有限公司合作完成，第一完成人為山東省痛風病臨床醫學中心主任、青島大學代謝病研究院院長、青島大學附屬醫院代謝性疾病科主任李長貴。
從事痛風診療多年，李長貴發現，我國痛風診斷缺少基于個體數據的診斷規范。“由于發病史較短，所以我國對于痛風的診療標準和用藥指導都是‘舶來品’，主要借鑒了歐美的臨床經驗，這其實并不規范。”他說。例如，對于歐美人群來說，別嘌呤醇可顯著降低血液中的尿酸濃度，治療痛風可謂物美價廉；但在中國，有近20%的人群攜帶一種與發生別嘌呤醇超敏反應密切相關的基因，嚴重的話可能致死。
建立符合國人體質的痛風診療標準迫在眉睫。經過多年積累，李長貴牽頭創建了全球最大的痛風樣本庫和數據庫。目前，該數據庫涵蓋了70萬余分痛風患者病例，包含了基因組學、代謝組學、蛋白組學及痛風患者詳細動態臨床診療信息，隨著就診患者的增多，數據庫還在動態更新。在此基礎上，李長貴首次發現了多個國人痛風易感基因，并受中華醫學會委托撰寫了全國首個基于中國人循證醫學證據的痛風診療指南。
有了診斷標準，更要有精準診療體系。數據庫的建立就為痛風輔助診療系統的研發奠定了基礎。在青島智能產業技術研究院院長王飛躍“平行智能理論”的指導下，診療系統對來自全國各地的25000余例痛風患者結構化電子病歷數據及診 療知識進行了學習和分析，由此構建了痛風醫療大數據中心和痛風診療系統“數據模型”, 創建了虛實互動、平行執行的痛風智能輔助診療系統。
在青島大學附屬醫院，記者看到了這套診療系統。該診療系統通過人工智能、云計算、大數據組合創新，能夠自主收集并智能分析病例數據，完成特征提取、病理推斷及診療推薦，“定制”一套診療方案，用藥種類、藥量、用藥時長等信息都精準到每個個體，真正實現了痛風的精準治療；在這套系統的輔助下，能為醫生提供規范診療方案和詳實決策依據，使醫生能夠迅速了解病人的詳細情況，并在經驗的輔佐下給出最終治療方案。
李長貴介紹，目前該系統自主診斷準確率可達95%，與醫生團隊治療方案符合率達90%，后期還可通過系統與醫學專家的互動反饋，實現系統診療知識的不斷更新與診療模型的持續優化，不斷提高系統的準確率。該系統顯著提高了診療效率，加強了病人的健康管理，為痛風病的精準高效診療開辟了新的路徑。
據悉，目前全國已經有153家醫院應用了這套系統，累計診療痛風患者超10余萬人次。據反饋，使用該系統診療后，相關患者藥物依從性從24%升至66%，尿酸達標率從20%升至45%，平均痛風發作頻率也從每年2到3次降至每年1次以下。（青島日報/觀海新聞記者 耿婷婷 文/圖）
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