杨珍 河南省人民医院   撰稿

摘要

慢性阻塞性肺疾病（COPD）是一种常见且可防可治的疾病，以持续呼吸症状与气流受限为显著特征。因其起病极为隐匿，多数患者确诊时已步入疾病中晚期，这严重影响了患者的生活质量与预后。借助创新手段早期精准筛查出慢阻肺高危人群，并实施全方位、多维度的综合干预措施，对延缓疾病进程、提升患者预后效果意义非凡。本文从创新视角出发，深入综述慢阻肺高危人群的早期筛查方法与综合干预策略，为临床防治工作开辟新思路、提供新参考。

一、引言

慢性阻塞性肺疾病已然成为全球范围内极为严峻的公共卫生难题，其发病率与死亡率呈持续攀升态势。世界卫生组织（WHO）预测，到 2030 年，COPD 将跃居全球第三大死亡原因。传统的慢阻肺防治模式在早期筛查与干预环节存在明显短板，致使大量患者错过最佳治疗时机。故而，探寻创新路径，构建高效的早期筛查与综合干预体系迫在眉睫。

二、慢阻肺高危人群的创新界定

（一）基于大数据与人工智能的吸烟风险评估

传统仅依据吸烟指数（每天吸烟支数 × 吸烟年数）≥400 判定高危的方式过于单一。如今，借助大数据收集海量吸烟者的吸烟习惯、频率、深度等多维度数据，并运用人工智能算法构建精准的吸烟风险评估模型。模型不仅能考量吸烟量与年限，还能分析吸烟环境、烟的种类等因素，精准预测个体因吸烟患慢阻肺的风险。

（二）职业暴露风险的动态监测与评估

对于职业暴露人群，不再局限于简单知晓其职业类型。采用可穿戴式环境监测设备，实时动态监测工人在工作环境中接触粉尘、化学物质等有害物质的浓度与时长。通过无线传输技术，将数据上传至云端进行分析，依据累积暴露量与暴露峰值等指标，更精准地评估职业暴露对个体患慢阻肺风险的影响。

（三）空气污染暴露的精准溯源与风险分层

利用环境基因组学技术，对生活在空气污染地区人群体内的生物标志物进行分析，精准溯源其空气污染暴露来源，如区分是工业排放、交通尾气还是室内污染。再结合个体遗传易感性，对空气污染暴露人群进行风险分层，明确不同层级人群患慢阻肺的风险程度。

（四）家族遗传因素的基因深度解析

不再仅仅关注是否有慢阻肺家族史，而是运用全基因组测序技术，深度解析家族遗传基因。寻找与慢阻肺发病相关的关键基因突变位点与基因多态性，通过构建遗传风险评分系统，量化家族遗传因素对个体患慢阻肺风险的贡献，从而更精准界定因遗传因素成为高危人群的个体。

（五）儿童时期呼吸道感染的长期追踪与影响评估

借助电子健康档案系统，对儿童时期有反复严重呼吸道感染病史的个体进行长期追踪。收集其成长过程中的肺功能发育数据、呼吸道感染复发情况等信息，运用纵向数据分析模型，评估儿童时期呼吸道感染对成年后肺功能及患慢阻肺风险的长期影响，准确识别该类高危人群。

三、创新早期筛查方法

（一）基于物联网的可穿戴式肺功能监测设备

研发集小型化肺功能检测模块、数据传输模块与智能分析模块于一体的可穿戴设备。该设备可实时监测佩戴者的呼气流量、呼气容积等肺功能指标，通过物联网技术将数据同步至手机 APP 或云端服务器。一旦检测到异常数据，系统自动发出预警，提示高危人群及时就医进一步检查，实现肺功能的长期、动态、居家监测。

（二）人工智能辅助的胸部影像智能诊断

在胸部影像学检查方面，引入深度学习算法对胸部 X 线和 HRCT 影像进行智能分析。人工智能模型可快速识别影像中早期肺气肿、肺间质纤维化等慢阻肺相关病变特征，大大提高诊断效率与准确性。同时，该模型还能对病变程度进行量化评估，为早期诊断提供客观依据，减少因人为判读导致的漏诊与误诊。

（三）生物标志物联合检测技术

筛选与慢阻肺早期发病相关的生物标志物，如呼出气冷凝液中的炎症因子、血液中的肺表面活性蛋白等。通过多生物标志物联合检测技术，构建综合诊断模型。该模型可根据不同生物标志物的浓度变化，更精准地预测个体患慢阻肺的风险，实现早期无创筛查，尤其适用于大规模高危人群的初筛。

（四）移动医疗平台的远程筛查服务

搭建移动医疗平台，整合问卷调查、肺功能检测数据上传、专家远程会诊等功能。高危人群可通过手机或平板电脑等移动终端，在线填写问卷并上传简单的肺功能自测数据（如简易呼气峰流速仪检测数据）。平台利用人工智能算法初步评估风险后，为高风险个体安排专家远程视频会诊，必要时指导其前往医疗机构进行进一步检查，打破地域限制，提高筛查效率。

四、创新综合干预措施

（一）虚拟现实戒烟疗法

利用虚拟现实（VR）技术，为吸烟的高危人群打造沉浸式戒烟环境。在虚拟场景中，模拟吸烟导致的肺部病变、身体不适等不良后果，让吸烟者直观感受吸烟危害。同时，结合心理辅导与行为训练，通过 VR 设备引导吸烟者逐步减少对香烟的依赖，提高戒烟成功率。

（二）个性化职业防护方案定制

运用 3D 打印技术，根据职业暴露人群的个体面部特征与工作环境需求，定制贴合度高、防护效果好的个性化防护面具。同时，借助智能防护装备，如内置空气质量监测与报警功能的头盔，实时提醒工人所处环境的危险程度，促使其及时采取防护措施，最大程度降低职业暴露风险。

（三）基于环境干预的智能空气净化系统

针对空气污染暴露人群，研发智能空气净化系统。该系统可根据室内外空气质量监测数据，自动调节净化模式与风速。采用先进的空气净化技术，如纳米催化分解、静电吸附等，高效去除空气中的有害污染物。同时，通过与智能家居系统联动，实现远程控制，为高危人群营造清洁的生活环境。

（四）精准药物干预与基因治疗探索

借助精准医疗技术，根据高危人群的基因特征、生物标志物水平等信息，为其量身定制药物治疗方案。例如，针对携带特定基因突变的个体，研发靶向药物，精准阻断疾病发生发展的关键通路。此外，积极探索基因治疗在慢阻肺高危人群干预中的应用，通过基因编辑技术修复或调控与慢阻肺发病相关的异常基因，从根源上降低患病风险。

（五）远程康复管理与智能康复设备应用

搭建远程康复管理平台，利用视频通话、运动监测设备等，为慢阻肺高危人群提供远程康复指导服务。康复专家可实时监测患者的康复训练情况，及时调整训练方案。同时，研发智能康复设备，如带有运动反馈与指导功能的呼吸训练器，辅助患者在家中进行高效的康复训练，提高康复效果与依从性。

五、创新综合干预效果评估

（一）多模态数据融合评估体系

整合肺功能检查数据、生物标志物检测结果、患者自我报告的症状评分、生活质量量表评分以及可穿戴设备监测的日常活动数据等多模态信息。运用数据融合技术与机器学习算法，构建全面、精准的干预效果评估模型，更客观、准确地反映综合干预措施对患者健康状况的影响。

（二）基于生活轨迹分析的生活质量评估

借助智能手机的定位功能与传感器数据，分析高危人群在接受干预前后的生活轨迹变化，如外出活动频率、社交活动范围等。结合生活质量量表评分，从生活实际场景角度评估综合干预对患者生活质量的提升效果，为进一步优化干预措施提供依据。

（三）疾病进展预测模型更新与验证

运用长期随访数据，对基于创新干预措施构建的疾病进展预测模型进行不断更新与验证。通过比较模型预测结果与实际疾病进展情况，评估干预措施对延缓疾病进程的有效性，及时调整模型参数，提高预测准确性，为临床决策提供更可靠的支持。

六、结论

从创新视角出发，对慢阻肺高危人群进行早期筛查与综合干预，为攻克这一全球性公共卫生难题带来了新的曙光。通过创新高危人群界定方法、引入前沿筛查技术与干预手段，并构建科学的效果评估体系，有望显著提高慢阻肺的早期诊断率，有效延缓疾病进展，极大改善患者的生活质量与预后。未来，需进一步加大科研投入，促进多学科交叉融合，加速创新成果转化应用，完善慢阻肺防治体系，切实降低慢阻肺的疾病负担。

参考文献

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