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慢性呼吸系统疾病(CRD)是全球日益严重的健康问题,为患者以及全球社会经济带来了沉重的负担。改善CRD患者的治疗与护理模式是当前临床实践中的重点与难点。人工智能(AI)、机器学习(machine learning)与远程医疗服务等新技术为 CRD 患者提供了新希望,有望实现从诊断到治疗随访的全程管理。
由意大利国家卫生服务局(Agenas)与欧洲继续医学教育认证委员会(EACCME)主办,意大利赞邦制药协办的“点亮E-Health:呼吸未来空气(Inspiring E-Health:Air of future in respiratory medicine)”继续医学教育(CME)项目,邀请到Marc Miravitlles教授作为主席,另有全球多位医学专家共同讲授,以期为临床专家及学者扩展思路,引导未来CRD管理模式。以下为课程内容撷粹,诚邀各位读者共赏。
课程主席
Marc Miravitlles教授 高级研究员
西班牙巴塞罗那瓦尔德希伯伦大学医院
西班牙肺科和胸外科学会秘书长(1999-2003)
欧洲呼吸学会呼吸感染组主席(2008-2011)
欧洲呼吸学会指南负责人(2015-2018)
西班牙卫生部慢阻肺防治策略制定委员会顾问(2009至今)
国际多项慢阻肺指南顾问/主席及作者
项目概况
自2022年4月起,即可登录项目主页()进行相关课程的学习。CME项目为期4天,总计4个单元。以Marc Miravitlles教授为首的多位医学专家分别从“诊断”、“治疗”、“随访”以及“展望”四个角度,深入探讨了CRD的发生与发展以及疾病的诊疗与监测,并介绍了人工智能以及未来新兴技术在CRD诊断、治疗与随访过程中的应用。
课程内容为英文讲授,每个单元约1小时时间,其中每节约15-20分钟,随后为专家圆桌讨论环节。相信通过课程的学习,无论是专业知识或是英文水平,都能够有相当程度的提高,令人受益匪浅。
诊断(Diagnose)单元
诊断单元由Marc Mriavitlles、Joao Cardose以及Jennifer Quint三位教授讲授。
Marc Mriavitlles教授首先介绍了CRD早期诊断的重要意义以及临床对创新技术的需求。早期治疗可改善CRD及急性加重的预后,然而临床中在早期诊断方面仍存在未满足的需求。AI肺功能测试结果解读、远程呼吸音监测等创新型技术为CRD早期或急性加重诊断提供更多支持。
Joao Cardose教授介绍了数字健康支持为提高COPD早期诊断率以及个体化治疗所带来的新思路。基于可治疗特点(TTs)的治疗策略是哮喘、COPD等CRD的新型管理模式。TTs治疗策略不仅从疾病症状进行思考,同时考虑患者“内因”对患者进行分层分类,进而制定个体化诊疗方案,如α-抗胰蛋白酶缺乏与COPD进展风险增加相关,强化治疗可防止肺气肿发展;慢性支气管炎症是COPD急性加重的易感因素之一,罗氟司特可预防急性加重,黏液溶解剂或抗氧化剂对减少急性加重也有一定作用。TTs治疗策略能够为患者提供精准治疗,为患者带来多种获益。
Jennifer Quint教授解释了智能腕带设备在控制COPD恶化中的作用。未报告的恶化或未寻求治疗可能会对慢性阻塞性肺疾病患者的健康产生严重影响。这是开发能够发现甚至早期症状的新技术的起点。AI与智能设备可帮助患者和医生更好地管理疾病,提供个性化护理与预防性干预措施。
治疗(Treatment)单元
治疗单元由Marc Miravitlles、Omar USmani以及Antonio Spanevello三位教授讲授。
Marc Miravitlles教授强调了CRD患者长期治疗在全程管理中的重要性,并介绍了E-Health在改善治疗策略方面的潜力。
Omar USmani教授展示了e-Health在COPD患者疾病管理方面的作用:通过在云平台上开发的应用程序,患者可以根据自身需要进行肺功能监测,同时,医生可以实时监测患者的疾病状态,对于治疗效果欠佳的患者及时调整治疗方案,实现更好的疾病控制以及个体化治疗。
Antonio Spanevello教授强调了COPD自我管理的定义:COPD自我管理干预是结构化、个体化且多方面的,其目标是激励、参与和支持患者积极适应健康状况,并掌握相关技能以更好地管理自身疾病。基于此,Antonio Spanevello教授介绍了以数字支持为基础的患者自我管理和维护策略,远程医疗可能有潜力改善与COPD相关的一些特征,包括对疾病进展的积极影响。
随访(Follow-up)单元
随访单元由Marc Miravitlles、Clasus Vogelmeier以及Eva Polverino三位教授讲授。
Marc Miravitlles教授介绍了AI机器学习技术与远程医疗在患者随访中起到的重要作用,为CRD患者的治疗随访领域带来新的曙光。在新冠流行期间,远程医疗系统为患者提供了更加便捷的医疗服务。远程监测呼吸音的计算机分析用于预测COPD急性加重。
Clasus Vogelmeier教授讲述了远程医疗系统为CRD患者提供护理的原理。远程医疗可减少COPD患者急性加重,通过家庭无创通气设备治疗减少患者就诊及住院次数,提高患者生命质量,但相关循证学依据尚不充足。未来,远程医疗领域的机遇与挑战并存,可能为CRD患者提供新的随访模式。
Eva Polverino教授对远程医疗监控系统为患者提供个体化治疗的可能性进行了阐述。通过远程医疗监控系统,能够及时监测患者病情变化,调整治疗方案,并给予生活方式方面的建议。
展望(Perspective)单元
展望单元由Marc Miravitlles、Clasus Vogelmeier以及Eva Polverino三位教授讲授。
Marc Miravitlles教授介绍了多项AI以及机器学习在CRD领域的最新研究进展与临床应用,如COPD的诊断、危险因素与预后关系的预测、患者自我报告与家庭远程监控与等。
Clasus Vogelmeier教授介绍了呼吸学科中AI与机器学习的辅助工具,不仅可以为医生与患者提供疾病信息,在CRD的诊断与治疗中也具有极高的潜力。AI与机器学习能够通过模型帮助提高解读肺功能检测结果的准确率,还可以通过建立相关模型鉴别COPD与哮喘,为呼吸科医生提供帮助。
Eva Polverino教授以支气管扩张为例,介绍了创新数字解决策略在支持COPD的管理方面的进展与重要作用。在疾病的诊断过程中,自动化/半自动化算法可以克服人工视觉测量方法对气道异常增宽和增厚进行量化的局限性。在疾病的治疗过程中,还可以通过对患者呼吸功能远程评估和监测,为患者制定个体化治疗方案。
结语
目前,全部课程已经正式上线,通过简单的注册即可点击相关课程学习,深入了解AI与机器学习在CRD领域的最新进展与临床应用。该项目中的所有课程在2022年12月31日前均为免费观看。欢迎点击下方链接观看相关课程:
期待各位临床同道的参与,也由衷地希望每一位参与者能够在课程的观看与学习过程中拓宽思路,激发灵感,对未来的临床实践及研究有所裨益。
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