数智赋能临床 助力认知障碍防治体系建设

本文转自：人民网

近日，由人民健康发起的公立医院高质量发展系列·AI赋能专科高质量发展暨广东地区认知医学专科发展调研座谈在广州举行。专家学者齐聚一堂，围绕认知障碍专科建设、AI技术临床应用、数据资源共建共享、全生命周期健康管理等议题深入交流，为构建高效、协同、智慧的认知障碍防治体系提供实践路径。

锚定专科建设核心 以AI驱动诊疗模式革新

在交流中，专家们普遍认为，认知障碍防治的关键在于诊疗模式的迭代升级，数智技术的深度融入是突破传统诊疗瓶颈的重要支撑。

“我国认知障碍防治体系建设仍处于持续完善阶段，目前还存在筛查率与就诊率偏低、专科诊疗能力有待加强等突出短板。”针对上述问题，中国人口与发展研究中心信息网络部部长贺鹏飞建议，采取“双轮驱动”模式系统推进解决：一方面要健全完善我国认知障碍防治体系，夯实基层服务基础；另一方面要强化科技赋能，通过数字化、智能化转型升级，全面提升认知障碍防治工作的质量与效能。

广州医科大学附属第二医院在AI赋能专科建设方面有着丰富实践经验。该院党委书记张竞之说：“我院将AI技术贯穿认知障碍评估、诊断、干预、康复、随访全流程，在早期筛查、精准诊断、智能康复、全程管理等环节实现体系化革新，推动认知障碍专科从经验驱动向数据与智能驱动转型，切实提升服务质量与患者就医体验。”

广州医科大学附属第二医院神经内科主任刘军补充说，医院不仅构建了筛查、诊断、治疗、康复一体化服务体系，还研发声纹、数字化钟摆等高效筛查工具，牵头建立华南脑科学与认知数据库联盟、广东省医学会认知医学分会，为区域认知障碍防治工作提供技术支撑与标准参考。

直面落地实践痛点 破解技术与体系建设难题

数智技术在认知障碍防治领域的落地，既要突破技术适配瓶颈，也要破解体系建设中的堵点、难点。

从临床实际需求出发，广东省中西医结合医院副院长聂晓莉提出，AI医疗推广需以“为临床医护人员减负”为核心，提升AI技术应用场景适配性，解决多系统不兼容、数据接口不统一、责任界定不清晰等实际问题。同时，基层认知障碍相关数据量大但标准化程度低，需依托头部医院资源下沉，以专病试点为突破口，推动AI技术简便化、低成本落地应用。

广州医科大学附属中医医院副院长陈全福认为，国家应统筹建立医疗信息化顶层架构和规则。例如，统一数据接口、规划数据层次分级及兼容标准等，避免重复建设并鼓励市场良性竞争。结合实践经验，陈全福直言：“AI目前在医疗领域只能承担辅助角色，其准确性不足的短板难以满足高要求医疗场景。例如，我院在AI应用于临床决策、病例生成等环节中发现，现有产品与实际需求存在一定差距。因此，我院正积极引入AI智能体打造AI辅助的MDT模式，借助开源大模型开展信息搜集、推进临床决策支持及病例质控智能化，助力认知障碍防治工作。”

围绕认知障碍全链条防控体系建设，广东药科大学附属第六医院党委书记黄晓芸补充说，建设认知障碍“防、筛、诊、治、管、康”六位一体体系，关键在于研发便捷、高效、智能的社区筛查工具，实现筛查数据自动存储、互联互通与精准应用，构建社区初筛、专病门诊精筛、病房诊疗、居家康复的闭环管理模式，为区域认知障碍防控提供可复制、可推广的实践模式。

从技术支撑体系搭建的角度，广东医科大学附属医院副院长吴志远建议，医疗机构实现高质量发展，需搭建一体化AI中台与本地化算力支撑体系，推进认知障碍相关数据标准化与清洗治理，建立区域认知障碍专用大模型，以“数据可用不可见”模式保障数据安全，实现医疗机构内同质化管理与资源共享，提升认知障碍专科服务能力与运营效率。

在认知障碍康复干预领域，数智技术也带来了新的突破。香港城市大学脑动极光数位治疗实验室研究员、香港理工大学数据科学学术委员会委员、脑动极光CEO蔡龙军说，认知障碍诊疗面临大规模、长周期管理的挑战。为此，团队基于AI大模型、神经可塑性理论与神经网络计算涌现理论研发的自适应数字疗法，可精准匹配患者的认知缺损状态，进一步提升患者的康复效果与生活功能迁移性，为认知障碍非药物干预提供新方案。

聚焦老年健康需求 完善全周期防治协同体系

老年群体是认知障碍疾病的高发人群，完善认知障碍全周期防治协同体系，是守护老年健康的重要举措。

“糖尿病等代谢病患者是老年认知障碍的高发人群，我们也在积极探索针对慢病高风险人群的数智化管理实践。例如，在区域糖尿病医防协同联盟体系中，加大对老年认知障碍的主动筛查，同时推进康复院区聚焦阿尔茨海默病实施链条式管理，积极开展脑机接口等创新技术探索。”南方医科大学第八附属医院院长沈洁期待与更多医院深度合作，引入先进的AI认知筛查工具，结合区域信息化一体化建设，做好数据标准规划与有序治理，让高质量数据真正赋能认知障碍的早防早治管理。

南方医科大学东莞精神卫生中心（东莞市第七人民医院）副院长李永胜说，当前认知障碍专科建设存在体系不健全、人才紧缺、全病程管理断裂三大短板，需建强基层认知障碍筛查网络、规范记忆门诊与MDT协作机制、打通“医院—社区—养老机构”服务链条，依托信息化平台实现患者全程追踪管理，从而提升老年精神障碍患者的规范诊疗与照护水平。

聚焦基层老年群体的服务落地，广州医科大学附属番禺中心医院副院长付喜花建议，AI技术在基层落地，需兼顾数据安全、操作简便与资质适配，将认知筛查嵌入老年人健康体检与上门护理服务中，降低基层认知障碍防治工作执行门槛，让数字技术真正惠及老年群体，支撑区域老年健康服务体系建设。

“认知障碍与高血压、糖尿病等心脑血管危险因素密切相关，建议借助AI技术与可穿戴设备，实现认知障碍相关危险因素早期识别、动态监测与风险预测，整合家庭、社区、医联体资源，形成多病共防、全程管理的闭环模式，从源头降低认知障碍发病风险。”广州中医药大学顺德医院副院长彭锐说。