算法代替症状 俄AI项目发病前识别患者

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莫斯科在统一医疗信息分析系统（EMIAS）中应用人工智能的实验，正是试图打破这一定式。2025年10月到2026年3月，数字工具在六个月内分析了200多万名莫斯科医院就诊患者主诉和病史。系统判定其中4.85万人属冠状动脉疾病高风险人群，并向医生发出信号，要求紧急联系患者。根据后续检查结果，其中1.1万人确诊，约占风险组的五分之一。这1.1万人在疾病完全发作前被确诊。这不是抽象的统计数据，而是具体的人，他们得益于及时干预，获得心梗发作前而非之后接受治疗的机会。 

“智能接诊”

莫斯科这个项目基础是“智能接诊”系统，已在全市所有成人医院部署。该系统包括两个互补工具，分别针对不同患者群体和不同临床情况。第一个是慢性心力衰竭提示系统，被嵌入医生决策辅助程序。其机制简单精巧：患者通过EMIAS系统或城市公共服务网预约医生，系统会建议其回答一个自身状况的简短问卷，问题涉及慢性心力衰竭的典型症状：体力活动时呼吸困难、下肢水肿、快速疲劳、夜间阵发性呼吸困难。算法会立即结合储存在EMIAS中的病史，对患者的回答进行分析。如果主诉与既往史提示可能存在病变，系统会在接诊开始前为医生生成提示。这是个关键点：医生与患者见面前就已做好准备，知道应特别注意什么，要问哪些问题，优先安排哪些检查。接诊时间得到更有效的利用，危险症状被忽略的可能降低。这一工具运行六个月内发现2.9万名患者报告慢性心力衰竭典型症状。算法将其中2500人划入极高风险组。后续检查证实，该组80%的人，即2000人确诊。对初级筛查工具而言，这个准确率极高。 

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主动式观察

“智能接诊”系统的第二个工具被称为“警示单”，针对另一类人，即已确诊心血管疾病患者。具体说，是年龄40-65岁、确诊血液循环系统疾病、过去半年叫过两次及以上急救的人群。算法每两周一次分析该组每位患者病史，为主治医生制定个性化行动计划。该警示单包含一些具体建议，如下次就诊时应注意哪些风险、做哪些补充检查、是否要调整药物治疗。不是通用提醒，而是针对每位患者的个性化临床建议。

警示单还有另一个至关重要的功能：风险组患者未按约定时间就诊，医生会主动打电话联系。系统会自动跟踪错过就诊情况，并生成相应通知。这就是实践中的主动式医疗：不是被动等待患者前来，而是出现病情恶化或中断治疗的最初迹象时主动联系患者。该系统覆盖范围正以惊人速度增长。2025年10月项目刚试点时，只有3万名血液循环系统疾病患者接受观察，到2026年3月达到10万人，增长两倍多。五个月内，系统规模扩大到原来的三倍，工作质量则并未下降。 

循证医学与数字技术结合

使用问卷进行初级筛查并非莫斯科开发者首创。这是循证医学的一项成熟工具，已有多年临床应用历史。心力衰竭症状验证问卷在心脏病学领域已应用数十年。莫斯科方法创新之处不在问卷本身，而在于其如何嵌入数字基础设施及如何将问卷结果应用于临床实践。

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新工具与传统应用关键区别在于：患者是就诊前而不是在就诊时填写问卷。这改变了很多事情。首先，医生可以提前获得结果，接待患者时已形成临床假设。其次，算法将问卷答案与病史比对，这是医生在标准的二十分钟接诊中根本来不及完成的操作。第三，系统自行设定优先级：有症状患者情况并不相同，算法能筛选出需立即关注者。该系统的准确性表明，算法在实质性地、而非形式性地工作，尤其是确诊率高达80%的极高风险组。被系统归入极高风险组的人群中，每十人就有八个确诊，这与许多传统筛查方法的结果相当甚至更优。

本文为《透视俄罗斯》专稿

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作者：阿列克谢·洛桑（Alexey Lossan）