人工智能驱动的解决方案如何通过优化疾病筛查拯救生命
人工智能算法如何计算风险以实现慢性病早期检测
美国年度4.1万亿美元医疗支出中约有90%用于慢性病治疗与管理。这些疾病给医疗系统带来巨大负担，全球范围内占死亡总数的约74%。到2030年全球预计将短缺1000万医疗工作者，这一问题更加严峻。
通过筛查和早期检测可以有效降低疾病治疗成本并改善患者预后，但当前筛查项目的依从性较低：在美国，50-75岁人群中仅有不到70%接受结直肠癌筛查。更年轻群体的筛查指南与风险不匹配，Capital Digestive Care（CDC）临床研究联合主任阿米尔·阿里医生指出，45岁以下人群的结肠癌发病率急剧上升，"我们尚无有效方案来指导这些人群的筛查决策"。
人工智能如何增强高风险患者识别和提升护理质量
基于人工智能的算法可为临床决策提供科学依据，通过分析数据识别出指南范围外的高风险患者。阿里医生介绍，CDC使用AI驱动的非侵入性风险分层工具后，高风险患者的筛查程序得到加速。
AI解决方案还能弥补结肠镜检查质量的差异性。CDC使用的AI工具可检测可能的腺瘤（癌前息肉），通过高亮可疑区域协助内镜医师深入检查。数据显示，腺瘤检出率显著提升，且不同医师间的检查差异性降低。
橡树街健康中心人口健康信息学医学总监阿米尔·杰布兰医生表示，其机构使用AI算法分析电子病历中的健康信号，用于检测充血性心力衰竭、慢性阻塞性肺病和糖尿病等慢性病。该系统结合患者的健康社会决定因素数据，帮助社区医疗工作者精准定位需求，包括指导患者预约筛查和安排交通服务。"机器学习帮助我们适时调整资源分配"。
构建领导层和临床医生支持的最佳实践
罗氏临床决策支持与算法国际业务负责人马特·普莱建议，机构在实施AI驱动的疾病筛查项目时应遵循四重目标框架：改善结果、降低成本、提升患者和临床医生体验。他强调罗氏在整合新技术到临床实践方面的专业能力，包括监管审批的突破性产品开发。
阿里医生指出，使用机构自有数据能更清晰展现AI筛查工具的价值。"听到全国有超过30%人群未接受结肠癌筛查是一回事，了解到某医生患者中有25%未遵循筛查建议则更具说服力。本地数据更能产生实际影响"。
杰布兰医生强调领导层支持对于引入疾病筛查算法至关重要，需要向临床医生和患者明确传达算法的可信度和应用方式。"我们正处于创新的转折点，对AI工具的投资是面向未来的重要举措，前景只会越来越好"。
（注：杰布兰医生的观点仅代表其个人意见，不代表橡树街健康或CVS Health公司立场）
参考文献
- 美国疾病控制与预防中心. 2024年7月12日. 快速事实：慢性病的健康与经济成本
- 世界卫生组织. 2024年12月23日. 非传染性疾病：死亡率
- 世界卫生组织. 卫生工作者专题
- 全国结直肠癌圆桌会议. 结直肠癌重大公共卫生问题
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