由中国临床肿瘤学会（CSCO）主办的“第二十五届全国临床肿瘤学大会暨2022年CSCO学术年会”于2022年11月5日-12日在北京中国大饭店以线上线下相结合的形式召开。
编者按：由中国临床肿瘤学会（CSCO）主办的“第二十五届全国临床肿瘤学大会暨2022年CSCO学术年会”于2022年11月5日-12日在北京中国大饭店以线上线下相结合的形式召开。11月6号下午的人工智能与数字医疗专场，安徽医科大学第一附属医院乳腺外科主任医师、中国抗癌协会乳腺癌专业委员会青年委员会委员裴静教授进行报告，展示了通过数字化管理赋能肿瘤临床科研。《肿瘤瞭望》特邀裴静教授撰文，介绍其团队在肿瘤的数字化管理领域所进行的探索，以及为临床科研所提供的“中国智慧”。
当临床与科研无法兼顾，临床科学家们何以破局？
近年来，随着对疾病研究探索逐渐深入，国内不断涌现出越来越多致力于植根临床，通过科研思路为疾病诊疗探寻最优解的“临床科学家”。科研意识加深和产出能力的增加为推动中国临床科研发展奠定了良好的基础。
然而，作为推进临床科研发展的主力军，医生繁重的临床任务往往占据其大量时间，因而导致开展科研工作的精力不足；加之临床医生的科研成果往往与其职称晋升和绩效挂钩，这也为临床、科研两手抓的医生们带来了无形压力。另一方面，受制于国内各级医院参差不齐的医疗水平、科研水平，一些医院缺乏相应的科研人员专业培训，致使不同层级医院的医疗数据资源质量与数量相去甚远，因而也为临床科研工作的持续发展带来了阻碍。另外，由于目前国内大部分医院之间数据无法互通共享，这也使大规模、多中心临床研究的工作开展面临着一定挑战。
与此同时，随着对患者全生命周期的关注日益提升，全病程患者管理的开展成为临床医生与科研学者聚焦的重点之一。然而正因为如此，这也致使临床科研面临着新的挑战。基于目前院内医疗资源的投入，患者院外数据的沉淀仍存在多重挑战，数据获取成本高、数据收集不规范，且存在错误与缺失，难以实现标准化，导致数据无法有效应用于科研实践。值得注意的是，患者数据安全和伦理隐私的管理同样也是一大重要挑战。
尤其在肿瘤领域，临床及科研的发展与有限的医疗资源投入之间的矛盾愈发凸显。由于肿瘤患者治疗周期往往较长，兼顾临床与科研工作的医务工作者往往无法全程投入患者的全生命周期管理；与此同时，考虑到传统电话随访等模式不仅费时费力，但仍无法及时获取患者全面的院外信息，导致患者在院外发生的不良事件时未能接受早期干预，因而延误诊治甚至药物使用脱落，严重影响患者预后及生活质量。除此之外，就临床医生而言，碎片化的就诊信息无法提供对患者治疗全周期的系统性认识，而零散的患者数据也无法有效赋能科研探索。
众所周知，随着肿瘤领域诊疗技术的发展，肿瘤的临床诊治在提升疗效的同时对患者的治疗和管理提出了更高需求。而践行精细化、全病程患者管理正是实现高质量肿瘤治疗的基石，但考虑到目前肿瘤患者管理过度依赖人力，基于现有的医疗资源投入难以维持长期可持续发展，因而更高效的肿瘤患者管理亟待引入新的模式加以完善和发展。
化繁为简，数字化管理赋能肿瘤临床科研
为了进一步优化肿瘤患者管理效率，CSCO AI和智能全病程管理平台投入临床使用。借助电子信息化平台管理，患者的纸质病程资料可通过拍照上传自动识别，并形成标准化电子病历，不仅便于患者就医，更有利于临床医生全面了解患者病情。同时，CSCO AI基于诊疗指南的建议以及循证证据为临床医生提供智能决策，进一步助力实现肿瘤治疗决策的规范化的实践。在整个病程中，个案管理师结合和全病程管理平台的创新患者管理模式不仅实现患者的全程规范化管理，还对患者在治疗过程中的不良反应及指标监测进行及时干预，并为患者提供了详尽的疾病宣教和复查、入院等提醒。
与此同时，智能化全病程管理的新模式实现了信息录入与数据采集同步，高效助力医务工作者临床科研的数据收集工作。基于平台沉淀的真实世界临床数据涵盖患者既往治疗、检查报告以及诊治细节、疗效评估和院外信息，实现了患者院内、院外全病程数据的连续性，一站式数据沉淀优化临床科研信息采集流程，有效降低数据采集成本，同时保障了数据的规范性和完整性。
除此之外，信息数字化管理的新模式或将为临床医务工作者的科研方向带来新的启示。近年来，国内外肿瘤领域的探索从治疗疗效的提升逐渐延伸至患者全生命周期生活质量的改善。个案管理师联合全病程管理平台作为肿瘤患者创新管理模式不仅能够作为干预措施实践对患者生活质量的优化，还可作为数据沉淀手段进一步推进真实世界研究的发展；同时也为临床预测模型的建立及临床诊疗真实实践中相关因素的分析提供了有效的科研工具。
从临床真实实践，探索数字化管理模式应用价值
?CSCO AI在乳腺癌临床实践的应用和价值
我们医院针对从2020年5月到2022年5月期间收治的确诊为侵袭性乳腺癌、并使用CSCO AI辅助治疗决策的患者做了一项真实世界的研究，分析了AI方案、医生方案、实际方案之间的符合率，以及使用CSCO AI前后实际治疗模式的变化。
这项研究共入组了871例患者，针对整体患者而言，医生选择与AI方案以及实际方案与AI方案的符合率分别是98.6%和94.6%。亚组分析显示，不同分子亚型之间两组符合率没有显著差异，但针对晚期解救治疗的选择，两组符合率均低于其他阶段治疗（P<0.001）。进一步分析发现，实际方案与AI方案不符主要包括我们实际使用更强的辅助化疗方案（22.3%）、T1N0的HR+/HER2-术后是否化疗（20.2%）、晚期解救方案不符（20.2%）。
基于该研究结果，我们发现CSCO AI的使用与实际治疗方案的应用存在一定关联，术前阶段使用CSCO AI的患者的新辅助治疗率显著高于术后使用AI的患者（100%vs 5.1%，P<0.001）。相比于既往本中心HER-2阳性患者，使用CSCO AI双靶向药物使用率更高（40%-50%vs 61.1%，P<0.001）；其中，腋窝淋巴结阳性患者双靶向药物使用差异更加显著（LN+vs LN-，79.2%vs 50.6%，P<0.001）。
由此可见，临床医生对CSCO AI的辅助乳腺癌决策的采纳率较高。同时，基于CSCO AI的应用，临床医生实际治疗方案的选择与指南推荐保持高度相符，并一定程度上提升了对新辅助治疗和靶向药物等应用开展，在符合诊疗规范的基础上对治疗决策进一步优化，为临床治疗模式带来改变。值得注意的是，在临床治疗决策的制定中，除了CSCO AI和指南证据推荐以外，患者偏好、经济状况等也是影响最终实际治疗方案的因素之一。
?基于ePRO的患者管理提高免疫治疗的安全性和患者生活质量
2022年3月，JAMA Network Open期刊公布了北京大学肿瘤医院沈琳教授牵头发表的一项“基于ePRO患者管理对于肿瘤免疫治疗影响”的多中心随机对照研究。该研究共纳入了300例接受免疫治疗的肿瘤患者，比较了基于电子化患者自报告结局（ePRO）的患者管理与传统随访模式对患者治疗安全性与生活质量的改善。
- irAEs发生率低（33.6%vs 20.6%）
- 急诊就诊次数减少（29.9%vs 16.3%）
- 治疗中断率更低（11%vs 3.6%）
- 患者生活质量更高（64.7 vs 74.2）
- 随访干预所需的时间（mins）更少（36.1 vs 8.2）
研究结果显示，相比于传统随访模式，基于ePRO的患者管理新模式下的患者免疫治疗相关不良事件（irAEs）irAEs发生率更低（33.6%vs 20.6%）、急诊就诊次数更少（29.9%vs 16.3%）、治疗中断率更低（11%vs 3.6%）；在生活质量改善方面，基于ePRO的患者管理的患者整体QOL总体得分显著高于对照组；值得注意的是，基于ePRO的患者管理新模式也给随访效率带来了显著改善（8.2分钟vs 36.1分钟）。
?基于数字化管理开展的患者教育研究项目——HER2阳性患者教育现状调研
一项旨在调查患者对于HER-2阳性乳腺癌和胃癌的认知水平，了解患者所关注治疗相关的信息内容以及医患之间对于疾病诊断和治疗的沟通方法和细节的调研，根据接受智能化平台管理的患者标签进行精确定位，并与患者群体及其家属照顾者完成了此次深度访谈。
此次调研发现，大多数患者在首次诊断时对疾病的认知比较低，在患者关注的信息、获取渠道以及患教形式等方面仍然存在未被满足的疾病教育要求，而通过个案管理师、患者手册和材料，以及不同的信息渠道和形式患者宣教能够有助于患者疾病认知的普及，进而减轻医务工作者的临床负担。
从患者教育研究报告的结论来看，医生和护士在患者教育方面仍然存在提升空间，个案管理师能够为患者提供专业渠道以获取信息从而对此带来改善；从国家层面来看，患者教育委员会亟待更多的支持与协调从而增加患者教育活动的频率。
裴静教授
安徽医科大学第一附属医院乳腺外科主任医师副教授
中国妇幼保健协会青年工作委员会常委
中国妇幼保健协会生育力保存专业委员会青年委员
中国抗癌协会乳腺癌专业委员会青年委员
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