GW-ICC/AHS.25

访谈内容

CDQI，我们称之为全国心血管疾病管理能力评估与提升工程。其重点包括能力评估和能力提升。自2018年项目启动至今，已开展了两期，第二期也已于去年启动。已有上千家不同级别的医疗机构参与。

面对这个如此庞大的体系，我们的目的更多的是想帮助各级医疗机构实现评估后的能力提升。无论是大型医院还是小型医院，如果需要填写过多过于复杂的质控指标，反而会增加矛盾。甚或，一些基层医院还无法完全满足我们定的质控指标。

因此， CDQI 委员会在研讨阶段已充分考量不同层级医院的差异化需求，并分别明确了各层级需填报的指标内容。这一差异化设计可有效解决偏远山区医院的指标适配难题，确保为其匹配更贴合实际运营场景的评估指标。

这正是当前我们面临的核心挑战。首先，数据记录是基础前提。其原因在于，缺乏可追溯的数据记录，不仅难以准确掌握实际情况，更无法推进后续的评估工作与能力提升计划。因此，数据记录环节不可或缺。但正如您所指出的，各医院电子病历系统的差异显著，部分医院甚至尚未建立规范的电子病历系统。这也就是为什么我们要有数据整合平台，或者说数据整合中心的原因。

尽管不同医院的电子病历系统可能不同，但基本看病的元素是相通的。不同医院有不同的数据填报标准，这也是我们希望数据整合平台拥有的设计元素。在数据整合平台中，有一些基础元素是必须要填的，还有一些则是选填的，根据实际情况进行相关填报。这是我们希望能达到的结果。

至于达标率是否能反映基层真实的诊疗水平？答案是肯定的。我们是根据不同医院的需求设定的相应的指标填报和相应的达标。这里需要反复强调的是，CDQI最重要的目的不仅仅是为了评估，而是为了实现评估之后的能力提升。所以，首先需要通过数据填报来了解自身的真实情况，最后再通过针对性的能力提升计划实现诊疗水平共同进步。

以前呢，我们一直说数字质控，但不知道它到底是什么。现在，大家都在谈AI。以前都说：“让世界充满爱”。现在，是让世界充满“AI”。但人工智能(AI)在其中做什么事情呢？

首先，是辅助诊疗。怎么辅助诊疗呢？正如您所说，是不是我们可以利用人工智能进行病历的审核。这其实就是数字质控特别典型的应用实例。通过人工智能对病历进行审核，或者说对数据进行审核，可以了解不同级别医院对某些数据的同质化，以及达到同质化水平。

那哪些病种会优先试点？最大的心血管疾病，如冠心病、房颤、心衰都是可能进行相关试点的优先病种。

首先，在实操层面，究竟要建立实体化还是虚拟化？如果想要做成，可能仍然需要实体化的联合门诊或者病房。为什么这么说？以前大家说的“代谢性心血管疾病”，现在更多的叫“心血管代谢性疾病”，这个概念并非新概念。早在二十世纪六七十年代，就有代谢综合征这个说法。但这些不同疾病或危险因素叠加，最终会产生心血管疾病结局。比如，高血压、高血脂、高血糖导致心血管疾病。

那么，现在为什么更多的提及“代谢性心血管疾病”？是因为，其产生了临床结局。目前，分科越来越细。心肾内科、心脏内科、心血管内科，甚或有的亚专科分到10个。在这么细的分科背景下，都是高精尖的专注某个方面的问题。但患者并不会仅得一种疾病，所以，现在共病的概念越来越多。但是，无论患者得哪种疾病，最终都会落到心脏、大脑、卒中，或者心梗这些心脑血管结局。这就是为什么要提“代谢性心血管疾病”。

目前，心-肾代谢疾病、心-肝代谢疾病、心-肾-肝代谢疾病等可能提及的更多。其实，上述疾病都存在一个主线，即共享一条病理生理学机制，再达到心血管结局。这才是我们所说的多病共患的概念。眼睛近视的同时腿摔伤了，这不叫共病。只有同一种危险因素或同一种病理生理学机制，如炎症、胰岛素抵抗以及血压高、血脂高、血糖高等机制导致的结局，这才叫共病的综合体。

那么，“代谢性心血管疾病”管理中的核心挑战和成功关键是什么？其核心挑战是不同学科的整合。虽然我们有MDT，也就是多学科诊疗，但协调不同学科还是充满挑战的。而成功，还就需要协调不同的专科。所以，在门诊层面上进行多学科联合门诊是成功的关键。

那对于病房来说，如国家卫生健康委现在提的体重管理中心，也同样需要实体化才能开展下去。比如，一个病人，无论是需要外科手术进行外科减重，还是不需要外科手术，如，通过药物、营养餐、运动医学、预防等减重，需要到病房，联合不同的专家才能给患者带来更好的结果。这也就提到您说的“以患者为中心”的概念。

我们团队在常规诊疗之外，也重点开展心血管疾病防治的“一头一尾”的工作。“头”是通过血脂管理和运动干预等手段进行心血管疾病的一级预防和早期治疗，“尾”则聚焦于心力衰竭这一心血管疾病全程管理的“最后防线”。

鸿沟的体现仍主要集中在数据质量。目前，还没有能完全实现治疗疾病级别的人工智能模型，即便是2023年ChatGPT的推出。没有精准的数据质量就很难成为一个好的“AI医生”。

今年，长城会已经是第36届了。长城会之所以存续这么多年，并越来越受欢迎，是因为它满足了医生各方面的需求。这可以用一个词语概括，就是“纵向到底，横向到边”。我们既满足基层医生学习的需求，又满足真正的研究者，包括基础研究和人工智能研究者的需求。

所以，在如此广泛的题目下，我们才有一整周的会议、上百个论坛、几百个论坛主席、几千个话题进行探讨、几十万或上百万的点击量和参与量。每年，长城会的参与者都在2~3万人。今年，我们认为，可能更多。归根结底，原因还是在于今年的主题——心域无界，智向未来。

心域无界中的“无界”，首先指国界。长城会有非常多的国际友人参与，包含亚洲、欧洲、非洲、美洲国家等，我们没有国界。其次，没有学界。除心血管疾病外，长城会涉及人工智能的工科，算法的数学，还有其他相关的不同学科，如内分泌科、肾内科等。这些参与者既没有学科界，也没有国界。这也是长城会永远保持新鲜性和为大家服务的意识有关。

之所以叫“智向未来”。首先，我们必须要拥抱AI。原来说世界充满爱，现在说世界充满AI。不拥抱AI，就没有未来。第二，我们更加看重未来的医生。长城会为青年医生设置了非常多的专场，无论是壁报、发言、PK赛等。希望年轻医生通过本次精彩纷呈的大会，学习到更多想要学习的知识、理念、医术和研究思维。长城会的亮点，是我们永远面对未来，面对青年医生。长城会的创新点，是我们永远拥抱各个学科的整合，永远拥抱最新鲜的想法和最基础、最基本的治疗理念和临床路径。