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如何“管”？

整理：Moon

目前，中國冠心病（ACS）患者數量已突破1189萬，每年超200萬例患者接受經皮冠狀動脈介入術（PCI）手術。而在血運重建技術飛速發展的同時，術后管理體系卻陷入停滯。數據顯示，約50%的ACS患者術后發生心血管事件與非規范管理直接相關，且存在42%的患者誤把出院當作治愈終點。術后管理缺口問題嚴重，如何彌合這一巨大的管理鴻溝？

在2025東方心臟病學會議（2025 OCC）上，中國醫學科學院阜外醫院吳永健教授圍繞“基于危險分層的ACS長期管理”這一主題，從嚴峻的臨床需求出發，深入剖析了當前管理體系的痛點，讓我們一起來學習。

從被動到主動，覆蓋全生命周期

我國ACS患者已超千萬，吳教授表示：“過去，臨床醫生專注技術如介入/搭橋手術等，卻對患者術后長期管理關注不足。”部分患者術后因缺乏長期管理，生活方式不健康、用藥依從性差，而導致病情反復。有些患者更是認為“術后就治愈”，忽視康復，導致病變進展，身體愈發虛弱。吳教授表明：“這讓我們意識到，ACS管理需突破‘手術+短期治療’模式，向全生命周期覆蓋、危險分層精準干預的方向轉變。”

針對易被忽略的患者健康行為與整體健康狀態的關聯，吳教授指出：“現代管理核心應該轉向‘主動健康’理念。”在保障藥物治療基礎上，必須同等重視三大關鍵領域——生活方式干預（精準飲食指導、個性化運動處方）、全面危險因素控制（血壓、血脂、血糖達標）以及共病協同管理（如合并糖尿病、高血壓的系統治療）。

這一理念呼應了“健康中國2030”的規劃要求之一：到2030年實現全人群、全生命周期慢性病健康管理。為實現這一目標，ACS管理亟需構建基于危險分層的閉環平臺（含術后再分層、動態調整機制），推動管理模式從單純的“治病”向“防病+治病+康復”的全鏈條閉環轉變（圖1）。

圖1

AI賦能，精準危險分層

ACS患者臨床異質性強，不同患者未來復發心血管事件風路差異很大，吳教授指出：“傳統危險分層（如GRACE評分、TIMI評分、SYNTAS評分）多針對術前，缺乏術后長期管理工具。而AI技術為分層管理提供突破：通過分析患者術后數據（如血運重建后指標、基因信息）實現‘精準分層’。”

• 在技術創新的分層邏輯中：以GRACE評分為例，AI預測出院6個月死亡風險，區分低、中、高危患者并制定差異化隨訪頻率（如高危1個月、低危6個月），同時結合指南，基于單個危險因素（如飲食、運動、心率等）進行危險分層，強化單指標管理，讓分層更細致、科學（圖2）。

圖2

• 在完整的管理框架中：AI驅動的分層管理形成“評估—干預—動態調級”的全閉環流程：患者出院建檔時完成首次風險評分，同步通過APP推送個體化用藥與運動處方；隨訪時高危患者1個月內語音/微信回訪+可穿戴設備數據回傳，有異常時觸發預警，低危患者3-6個月門診復查+問卷；新數據實時回傳，實現AI動態調級（12個月無事件降級，惡化則升級）（圖3）。吳教授點明：“AI可動態評估患者風險，對超高危患者加強干預（如密集隨訪、復合工具管理），對低危患者優化隨訪頻率，這很大程度避免了過度醫療。”

圖3

此外，數字人技術同步融入：通過“醫生-患者-數字人”互動體系，數字人可化身“24小時健康管家”：基于APP小工具，為患者提供用藥提醒（如“今日需服用阿司匹林100mg”）、飲食打卡指導（如“建議午餐增加優質蛋白攝入”），并通過語音交互解答日常疑問（如“術后能否游泳”）。吳教授強調：“ACS數字專家達到心內科醫師80%的處置速度與精度是最終目標，要讓它成為連接醫患的高效智能紐帶。”

吳教授指出：“這種‘AI分層+數字人協同’的管理模式，既避免了高危患者因隨訪不足導致的風險漏控，也杜絕了低危患者的醫療資源浪費，這讓分層管理更科學、高效，貼合個體需求。”

ACS管理四階段演進，AI數字平臺將重塑健康未來

ACS管理歷經知識和技術積累（診療技術、循證醫學沉淀）、探索嘗試（融合多技術、多模式）、信息化智能化體系構建（如單醫院信息化體系、AI模型應用）三個階段。當前我們正邁向第四階段——產品轉化與應用期，將致力于構建行業級的冠心病數字專家平臺。

吳教授表示：“未來，ACS管理將‘更智能、更協同、更個性化’，為醫生配備智能助手輔助診療決策，同時患者端可以通過小程序等數字工具，實現自我健康管理。”

冠心病分層管理的探索，是醫療理念、技術與實踐的協同升級過程。盡管當前仍面臨數據整合、技術落地、患者教育等挑戰，但發展方向清晰明確——以數字工具等技術賦能醫療管理效能，讓臨床實踐回歸“以患者為中心”的本質，通過精準分層與全周期干預，切實守護每一位ACS患者的心血管健康。

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責任編輯：銀子

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