(通讯员 杜劲松) 2023年7月1日至8月20日,杭州师范大学“中医治未病,数智创未来”爱心医疗实践团前往杭州市第二人民医院开展跟诊、调研等一系列实践活动。该团队由公共卫生学院及护理学院的博士生和硕士生组成,他们在实践过程中运用自身的专业知识和技能,结合中医理论与人工智能技术,构建了“健康管理中心检后肥胖及三高风险评估系统”,以实干之笔书写了亮丽的青春答卷。
跟诊遇上学术会议,头脑风暴迸发新思路
夏日清晨,窗外的蝉鸣声还未响起,杭州市第二人民医院治未病科的候诊室就已坐满。候诊的患者大多体型肥胖,有不少青少年也在其中。“这是我儿子,才上初中,血糖都快上7了,我觉得这肯定和他不运动,还喜欢喝饮料有关。他以前基本上每天都要喝一瓶,现在我们已经不敢给他喝了。”赵阿姨在接受小队访谈时,指着旁边的“小胖墩”说到。诊室内,科主任李力老师眉头微蹙,听患者讲述自己的病情。患者王大哥:“我大学的时候身体各项指标还挺正常的,毕业后不怎么运动了,有时候晚上也会喝点酒,谁知道才过了两年,就胖了这么多,还得了脂肪肝。”就诊间隙,李力主任向跟诊的实践小队成员说到:“肥胖是百病之源,肥胖人群往往身患数种慢性疾病。大部分人却只将肥胖看作是一个形体问题,并没有将肥胖视为一种疾病,预防的意识相对较差,这就导致了肥胖及其相关慢性病的高发。”
经过多日的跟诊,团队成员也早已认识到肥胖问题的复杂。大多数人往往不重视肥胖,导致我国肥胖的发生率持续走高。同时,肥胖本身是一种疾病,但它也还是多种慢性病的重要影响因素。肥胖及其相关的慢性病已严重影响了我国人民群众的生命健康,如何更好的防控它们,成了小队成员共同思考的问题。
门诊结束后,匆匆吃上几口午饭,李力主任又带着小队成员一路小跑,去参加一场学术研讨会,李主任说:“今天你们可走运了,中华医学会健康管理学分会第三届主委、中关村新智源健康管理研究院院长武留信教授来院交流,这可是健康管理届的大牛。”会上,武留信教授指出“要以治未病完善健康管理服务全流程”、“要用人工智能赋能体检,促进健康管理中心向数字化方向提升”。
图为队员同参加学术研讨会的专家合影。 中国青年网通讯员 杜劲松 供图
团队成员大多都有中医和统计学背景,对“治未病”和“人工智能”并不陌生。“治未病”一词最早源于《黄帝内经》,所谓“上工治未病,不治已病”,强调及时采取相应的措施,防止疾病的发生发展。人工智能在健康管理领域的应用,则包括使用机器学习技术分析大量的健康数据,预测疾病的发展。受武留信教授发言的启发,团队成员在会后的头脑风暴中萌生了一个新想法:中医“治未病”将疾病的防治分为未病先防、欲病救萌、既病防变和瘥后防复四个阶段,这与肥胖的各个阶段相呼应。如果以“治未病”思想为指导,通过人工智能技术预测肥胖及其相关慢性病的发病风险,对筛选出的高风险人群提前干预,也许就能扭转当前肥胖及其相关慢性病的发展趋势!
中医结合人工智能,更高效的评估健康风险
在实践团队的一次内部讨论中,队长博士生杜劲松:“仅仅有中医思想还远远不够!如果能够加入中医诊断技术中的中医体质辨识,那么我们的预测模型也许会更加高效!预测结果更加精准!”中医认为,人体禀赋于先天,但也受后天多种因素影响。经过长期实践,中医学者们发现不同中医体质具有不同的疾病易感性。
图为队员使用中医四诊仪收集中医体质数据。 中国青年网通讯员 杜劲松 供图
实践团队决定将中医体质也作为肥胖及其相关慢性病风险评估的特征变量。根据“治未病”理论,他们聚焦于肥胖的病前、病中和病后,构建的“健康管理中心检后肥胖及三高风险评估系统”包括对超重、肥胖以及肥胖人群高血压、高血脂、高血糖的发病风险评估。他们通过中医四诊仪收集两千余份中医体质数据,使用中医体质及体检数据训练了LightGBM、XGBoost、随机森林、BP神经网络等十种机器学习模型,以性能最佳的模型作为预测模型。他们发现,在加入中医体质数据后,预测模型的准确率与精确率更高,表现出更优秀的预测性能。他们构建的风险评估系统能够有效识别肥胖及“三高”的高风险人群,帮助医生及时开展健康教育和健康干预,实现对肥胖及其相关慢病的早防早控。最后,为了提升风险评估系统的实用性,他们将系统架设在网页上,让医生和患者能够更加方便的使用该系统。
实践接近尾声,队员们收获颇丰,对于健康管理中心的现状以及慢性病的防控技术和策略有了更深刻的认识。在未来,队员们决心在“健康管理中心检后肥胖及三高风险评估系统”的基础上,开展与健康教育和健康干预相关的研究,以自身的专业知识和技能助力健康中国建设,将论文写在祖国的大地上。
