整合血管活性药物量化的重症低血压预测模型：临床价值与研究进展

低血压是ICU患者常见的危急事件，重症医学数据的高频、多源特性给低血压的精准预警带来挑战。本文详细阐述了血管活性药物量化指标在提升模型精准度方面的最新进展与核心价值，并指出大数据模型的临床转化仍面临数据异构性、临床整合及伦理等挑战。需构建跨学科生态，推动预警工具的临床常规化应用，最终实现重症患者精准干预。

现今，大数据与人工智能（AI）技术的融合正以前所未有的速度重塑医学实践的边界。从基因组学的精准解码到影像诊断的自动化分析，从电子健康记录的智能管理到机器人辅助手术的普及，AI技术已渗透至医疗的各个环节。然而，在医疗领域的诸多分支中，重症医学因其患者病情的高度复杂性、数据的海量性以及决策的时效性要求，成为AI技术最具挑战性与突破潜力的应用场景之一。重症患者往往面临多器官功能衰竭、感染性休克、急性呼吸窘迫综合征等危重状态，其生命体征数据以秒级甚至毫秒级的速度生成，涵盖血流动力学、代谢、炎症反应等多维度信息。如何从这些庞杂的数据中提取关键信号，实现疾病的早期预警与精准干预，是重症医学迈向智能化转型的核心命题。

▋▎一、大数据与重症医学

重症医学数据的核心特征包括高频实时性（如动脉波形每秒数千个采样点）、多源异构性（来自监护仪、实验室、影像设备及电子病历的多样化数据）以及高噪声性（急救操作导致的信号干扰）。而重症患者的诊疗需整合结构化数据（如血压、心率）、非结构化文本（如病程记录）及时序波形数据（如心电图、动脉压力波形）。这些特征对数据整合提出了严峻挑战。近年来，在数据整合与标准化、构建高质量数据生态的实践中，已通过多设备数据无缝接入、标准化协议统一数据格式等技术显著提升了数据质量。目前基于大数据的模型已在精准医学理念的落地上起到了极大的助力效应，如无监督学习算法用于挖掘患者亚群实现了患者分层诊疗与内表型的识别；动态风险预测模型可在患者疾病发展初期发出预警，为临床干预争取宝贵时间；基于大数据分析的算法助力因果推理可识别治疗与结局的因果关系。

▋▎二、血管活性药物量化驱动的低血压预测模型进展

低血压作为ICU患者常见的危急事件，不仅是循环衰竭的直接表现，更是继发急性肾损伤、心肌缺血、脑灌注不足等并发症的重要诱因。研究显示，术中低血压［定义为平均动脉压（MAP）<65 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）持续超过5 min］可使术后30 d病死率增加30%，急性肾损伤风险上升40%。传统的低血压管理依赖于医护人员的经验判断与间歇性监测，存在反应滞后、主观偏差等问题。例如，常规血压监测间隔通常为5~15 min，而低血压可能在两次测量之间悄然发生，导致干预时机延误。此外，重症患者的异质性极高，同一血压值在不同个体（如慢性高血压患者与脓毒症患者）间的病理意义差异显著，传统“一刀切”的阈值标准难以满足精准医疗需求。

在上述背景下，基于大数据与机器学习的低血压预测模型应运而生。这类模型通过整合高频率生理信号（如动脉波形、心输出量）、实验室指标、治疗记录等多源数据，利用深度学习算法挖掘数据中的隐藏模式，实现低血压事件的超前预测。在此过程中，低血压预测模型的开发需经历数据采集、特征筛选、训练验证及外部泛化四个阶段。高保真生理信号（包括动脉压力波形、临床及实验室检验指标）等数据的提取与记录组成了重要的大数据集。算法选择与优化上通过处理高维度、非线性数据的机器学习方法构建预测模型，叠加生理信号的时序依赖性特点形成了有效的低血压事件预警性能，提升了模型的预测稳定性与泛化能力。

例如，低血压预测指数（HPI）模型通过分析动脉压力波形的时域与频域特征，可在低血压发生前15 min发出预警，灵敏度与特异性均超过85%。此类技术不仅打破了传统监测的时空局限，更通过量化患者个体特征（如血管张力、心脏收缩功能），为个性化治疗方案的制定提供了大数据驱动衍生出的循证医学依据。血流动力学稳定指数（HSI）模型基于eICU合作研究数据库（eICU-CRD）及重症医学监护信息数据库（MIMIC-Ⅳ）中患者数据的性能验证提示其在重症环境中的实践可行性。

基于上述研究，笔者研究团队发现在所有模型中，血管活性药物治疗是与血压及血流动力学密不可分的重要变量。低血压程度的临床重要标志是血管活性药物的使用剂量，因此对于血管活性药物的有效量化即是血压及血流动力学治疗的重要内容。针对血管活性药物统一度量的内容进行了探索，发现去甲肾上腺素等效性评分（NEEs）通过量化血管活性药物暴露程度，可用于脓毒症患者疾病严重程度分层，有助于提升对高死亡风险脓毒症患者的识别率。无独有偶，杜斌教授团队设计了血压反应指数（BPRI），该指数是通过将给定时间点的MAP除以血管活性-正性肌力评分（VIS）计算得来，反映了脓毒症患者对血管活性药物的反应性，以便实时和快捷地表明患者的血管状况。BPRI作为一种无创、便捷的院内死亡率预测指标，在不同时间跨度内均保持在0.7以上，表明其在脓毒症患者早期风险评估中，具有较强的准确性和稳定性，未来值得更多研究进一步探索其临床应用的可行性。

▋▎三、跨学科协作与生态构建：大数据模型技术落地的必由之路

大数据模型的临床转化始终伴随着理论与实践的双重挑战。从数据层面看，重症医学数据的异构性（如不同设备厂商的数据格式差异）、高噪声性（如运动伪影干扰）以及区域性定义的差异性等均严重制约了模型的泛化能力。从临床实践角度，AI工具的引入需与现有工作流程无缝整合，而医护人员对“黑箱”算法的不信任、数据隐私保护法规的制约，以及高昂的部署成本，均成为技术落地的现实壁垒。此外，重症医学的伦理特殊性——例如在危急情况下算法决策与人类判断的权责划分——仍需跨学科协作达成共识。因此，重症医学的智能化转型需打破学科壁垒，构建“临床-数据科学-工程-政策”协同生态。

大数据、机器学习及深度学习在过去的几年间发生了突破性进展，基于大数据的模型将改变人类的工作模式，解析其在重症医学中的数据整合路径，如以低血压预警为切入点，优化模型的构建逻辑、验证结果及临床效益，从数据质量、模型可解释性、临床适配性等维度，深入剖析技术转化的瓶颈，是探寻大数据与AI技术在重症医学中实践落地的重要方向之一，推动AI技术从“实验性工具”向“临床常规”的跨越的必经之路。危重病的复杂性需要数据科学技术的助力，而精准医学时代，AI将为重症患者带来更精准的治疗。临床医务人员应乐于接受变革，共同参与探索大数据驱动的重症医学知识与内涵的革新。

（作者：新疆医科大学第一附属医院重症医学科 新疆医学动物模型研究重点实验室 李文哲 于湘友）