信息化给糖尿病防控加把劲
早期识别是糖尿病防控的关键环节，基层医疗卫生机构在此间担任重要角色。近日在福建省厦门市召开的中华医学会糖尿病学分会第二十三次全国学术会议上，基层糖尿病患者的教育管理问题颇受关注。随着人工智能、互联网等技术在这一领域的运用日趋成熟，哪些探索实践可以转化为可复制借鉴的经验?
多数患者就诊于基层
“我国87%的糖尿病患者就诊于县级及以下医疗机构。2013年流行病学调查显示，农村人口的糖尿病患病率已达9.5%，但这些患者的知晓率和治疗率仅为29.1%及25.2%，严重影响糖尿病三级预防效果。”东南大学医学院副院长、东南大学糖尿病研究所所长孙子林表示。
“我们曾对湖南省一社区2型糖尿病患者检测糖化血红蛋白发现，糖化血红蛋白值大于或等于6.5%的患者高达63.9%，大于或等于7%的患者也有55.4%。”中南大学湘雅医院内分泌科主任雷闽湘指出，基层糖尿病患者管理目前存在的问题主要是患者知识匮乏，不能充分认识疾病危害，依从性差，不能达到早期长期有效控制病情。同时，基层医生人力不足，无时间做细致的患者教育和沟通也是部分原因。
“按国家医改慢病分级诊疗和健康中国2025～2030规划提出的目标，糖尿病的规范管理率要分别达到60%和70%。而人数众多的糖尿病患者能否在基层医院获得同质化的管理，基层医院能否把糖尿病患者留在基层进行管理都是未知数。”北京大学第一医院大内科副主任、内分泌科主任郭晓蕙指出，为实现上述目标，要在基层开展糖尿病教育和管理。
“让患者获得糖尿病防治知识，可增加诊疗的依从性。要在医院建立糖尿病管理体系，把促进患者行为改变的患者教育，当成治疗的重要组成部分。同时，在社区开展同伴教育也是较好的选择。”郭晓蕙说。
全程管理提高依从性
由个案管理师、医生、 护士、患者及家人组成管理团队，患者通过智能血糖仪上传监测数据，再由管理团队的医生指导患者血糖管理，并推送健康教育资料。在中南大学湘雅医院，门诊、住院患者可自愿加入这种糖尿病全病程管理。雷闽湘介绍，“这种互联网全病程管理，加强了医患交流，提高了患者对疾病的认识，也提高了依从性。”
“传统的糖尿病自我管理教育模式强调理论灌输，很难达到预期效果。”孙子林介绍，2009年中华医学会糖尿病分会教育管理学组引入糖尿病同伴支持模式，后又运用互联网技术进行完善。“这种模式是，由医护、同伴组长和志愿者等组成支持团队，不仅为患者提供自我保健所需的信息和技能，更有心理、情感支持，增加了患者战胜疾病的信心。”
孙子林介绍，中国微循环学会糖尿病与微循环专业委员会牵头的糖友支持项目，已有452家医院参与，覆盖超过3万名患者。超过70%的患者可以做到每个月监测并记录3次以上血糖数据，超过80%的管理小组能做到积极上传小组线下活动照片，这些监测频率都高于其他管理模式的平均水平，而且患者的血糖、糖化血红蛋白和自我管理行为等有明显改善。
“教育不仅要根据患者需求开展，更重要的是，教育后的效果需要不断评估，要知道患者是否有改变行为的意愿，是否开始有行为转变，或者无行为转变的原因是什么，然后再次实施评估。”郭晓蕙介绍，要形成这种教育评估的“闭环”，互联网是得力保障。北京大学第一医院已尝试建立这样的照护体系。
中国工程院院士、国家代谢性疾病临床医学研究中心(上海)主任宁光介绍，国家标准化代谢性病管理中心基于物联网等技术已建立了总中心、区域中心、县域中心、社区中心的四级代谢性疾病管理平台，目前有665家分中心启动，覆盖超过21万患者和256家专业医疗机构。“中心配备诊疗设备，有标准的操作规范、软件和网络系统，形成综合管理的工具，打通院内、院外两个环，实现个体化的精准随访和全病程管理，力争降低糖尿病发病率。”
以筛促防减少致盲
糖尿病视网膜病变是最重要的糖尿病并发症之一。研究显示，眼底筛查可使失明风险降低90%以上，而现阶段我国糖网筛查率不超过10%。“专业眼底病医生资源严重不足，标准化眼底阅片的医护人员缺乏是根本原因。”孙子林介绍，他们团队曾对SENSIBLE研究中9000多例参与者的超过1.7万幅眼底图像，运用人工智能进行阅片，发现在全部人群和糖尿病人群中，人工智能筛查系统均表现出高灵敏度和特异性，可作为糖尿病视网膜病变筛查的一种手段，来缓解人手不足的问题。
2016年6月，中国微循环学会与全国防盲技术指导组借助互联网和人工智能的力量，启动了中国糖网筛防工程。截至今年10月，已覆盖全国577家医院，共筛查糖尿病患者75万多名，其中35.7万名患者由眼科医生人工阅片，其他患者由人工智能阅片。有近26万名患者被诊断为患有糖网病，患病率高达34.51%。
“仅有筛查是不够的，要以筛促防，才能真正减少致盲。”孙子林强调，该工程已在全国范围内建立基层糖尿病并发症筛查工作站、基层内分泌特色科室孵化专科联盟等实践项目，期待能在防控方面取得进展。
