智能疾病管理系统能改善类风关预后吗？ JAMA子刊给你答案！

*仅供医学专业人士阅读参考

这是最好的时代， 是 智能疾病管理的时代。

撰文| 范智华

不可否认，随着ChatGPT等更多AI领域的更新与突破，我们已然进入了一个智能时代。在医学领域中，智能疾病管理（SSDM）的应用正在迅速改变医疗实践的格局。

AI时代——智能管理app助力疾病管理

对于具有明确定义、简单治疗目标且可以使用生物传感器监测的慢性病，如高血压，移动医疗展现了其优越的疾病管理效果。

然而，在类风湿关节炎（RA）等治疗目标更复杂的疾病，智能疾病管理的有效性及优势尚未得到证实。据悉，SSDM此前一直尚未应用于RA的管理，是由于RA的治疗目标相对复杂，变量较多，不易评估。

长期以来，患者报告结局 （PROs） 越来越多地用于慢性病的管理。

PROs不仅应用于确定RA患者的状态和治疗，而且还广泛用于临床试验。PROs的核心变量包括患者对疾病活动度，疼痛和身体功能的自我评估。具体而言，缺乏允许患者自己方便、标准化和全面评估疾病活动度的工具，患者和医生之间缺乏互动的情况也需要改善。

那么，SSDM是否可以应用于RA等风湿免疫疾病的患者中呢？

基于此背景，北京大学人民医院风湿免疫科的栗占国教授和李春教授团队开展了一项多中心、开放标签的随机临床试验，以确定SSDM对RA患者的改善。团队将定期随访与PROs相结合，通过SSDM对患者实现了有效的管理，这项研究于2023年4月14日发表在JAMA子刊JAMA Network Open上[1]。

图 文献截图

借此机会，医学界风湿免疫频道特邀北京大学人民医院风湿免疫科的李春教授团队，深入解读该研究，分享研究历程。

PROs与多项指标共同评估，SSDM还能这样及时预警！

研究于2018年11月1日至2019年5月28日在中国的22家三级医院进行，招募符合2010年美国风湿病学会 （ACR）/欧洲抗风湿病联盟 （EULAR） RA 标准的18岁或以上的成年患者，将之按1：1的比例随机分配到（SSDM）组与传统治疗对照组。并根据DAS28-CRP评分（缓解[REM] 即 DAS28-CRP≤2.6；低疾病活动[LDA] 即2.6＜DAS28-CRP＜3.2；中度疾病活动[MDA] 即3.2＜DAS28-CRP＜5.1；高度疾病活动[HDA] 即DAS28-CRP≥5.1）进行分层随机。

试验包括一个为期6个月的初始阶段，比较SSDM管理和常规治疗，以及一个6个月的延长观察阶段，在此期间，两组的参与者都使用SSDM进行疾病管理。

随机分配到SSDM组的患者被要求进行自我评估，并每月自己报告一次结果。

随机分配到对照组的患者接受常规治疗，并在前6个月内保持常规医疗就诊，并被要求在第6个月和第12个月回来就诊。

首次使用该系统时，研究人员协助患者记录人口统计学、基线DAS28-CRP、实验室检查、RA以及合并症的药物治疗、症状等信息，上述信息会被同步到风湿病专家的界面上，指定的风湿病专家可以在线监测患者的情况，并指示患者回来看门诊或重新配药或开新药。

试验开始4个月后，如果出现以下1种及以上的情况，SSDM会发出警报：

1.疾病活动加剧：DAS28-CRP评分增加到并保持3个月的MDA，或者基线时有REM或LDA的患者增加到HDA；

2.持续的MDA或恶化的HDA：DAS28-CRP评分3个月保持在3.2至5.1，或者增加到5.1以上的MDA患者；

3.HDA状态：DAS28-CRP得分在3个月内仍高于5.1，下降到3.2至5.1之间但在任何时间点都有随后的恶化（即DAS28-CRP上升到>5.1），或基线上HDA的患者在3个月内没有进一步减少至少1.2；

4.丙氨酸氨基转移酶或天门冬氨酸氨基转移酶水平升高超过正常上限的2倍；

5.白细胞计数小于2×109/L或大于10×109/L时。

SSDM 组疾病控制良好！显著改善

在筛选合格资格的3374名受试者中，有2204名RA患者被随机分配，最终随访了2197名患者，其中SSDM组1099名患者，对照组1098名患者。SSDM组的失访率为11.9%，对照组为19.3%（P<0.001），SSDM的平均依从性为96.5%（10.2%）。

研究的主要结果是在第6个月时，DAS28-CRP评分为3.2或更低的患者比率。

在第6个月，达到主要结果的SSDM组患者为71.0%（780/1099），对照组为64.5%（708/1098）（P=0.001），SSDM组具有较高的中等至良好的EULAR标准缓解率，门诊就诊的中位数（IQR）显著高于对照组（P<0.001）。

在6个月的延长阶段，两组几乎所有终点均有显著改善，包括DAS28-CRP降低至低疾病活动度的比率，EULAR中度至良好缓解的比例，ACR/EULAR缓解率以及CDAI和SDAI的变化。在第12个月，对照组中达到缓解和低疾病活动度的患者比例增加到77.7%，与SSDM组的78.2%相当（P=0.90）。直至随访结束，没有一个不良事件与SSDM的使用有关。

SSDM：提高患者健康意识，及时提醒医生干预！

在第6个月，SSDM组的DAS28-CRP评分为3.2分或以下的患者比例高于常规护理治疗组。在所有基于年龄和教育水平的亚组分析中，SSDM组的DAS28-CRP为3.2或以下的患者比率也更高。研究者指出，这表明年龄大 和教育水平低不是使用SSDM管理疾病的重要障碍，可在大规模患者中普及SSDM。

研究表明，至少有 2 个因素可能有助于智能手机应用程序在 RA 疾病控制中的有效性。

首先，在SSDM组中观察到更多的门诊就诊次数，使用SSDM本身可能会提高患者的健康意识，从而他们会更频繁的就诊，有助于疾病更好地控制，这在其他 慢性疾病（如高血压）中也已被证实。 其次，应用的及时警报可使医生意识到及时干预的必要性，并激励患者更好地自我管理疾病。

迄今为止，这是明确通过SSDM管理RA的最大的随机临床试验，为SSDM应用于治疗目标较为复杂的疾病提供了有力证据。在被COVID-19持续影响的今天，SSDM可更好地帮助医患管理疾病，期待更多智能手机应用程序的普及与应用，以减轻风湿科医生的管理负担。

为了让读者们更深入浅出地了解该研究的成果，我们特地邀请到北京大学人民医院风湿免疫科李春教授、国家食品药品监督管理局高级研修学院肖飞教授、贾玉华医生来为我们答疑解惑！

Q1：

实施RA智能疾病管理这一过程中遇到了什么困难？团队是如何克服的？

李春教授：

首先，在这个筹备的过程中，设计研究方案是我们的第一个问题。一方面，我们想通过临床实验显示治疗组的治疗意义，另一方面，我们需要考虑如何设计才能增加患者的依从性，降低失访率。

最后，我们设计为一个6个月的初始阶段，比较SSDM管理和常规治疗，以及一个6个月的延长阶段，在此期间，两组的参与者都使用SSDM进行疾病管理。

在实施过程中，我们也较为担心患者是否可以正确使用智能手机，并对此进行了一些调研。结果显示，在医生的指导下，患者的依从性、操作熟练度均得到了一定的提升。

此外，试验过程中的脱组率也是一大问题，我们留了患者及亲属的联系方式，方便联系患者，并建立了患者微信群，以便及时通知患者随访。

肖飞教授：

此外，研究要求对照组每3个月回访一次，对于不使用智能疾病管理的患者而言，相对困难。作为一项跨疫情的研究，患者就医存在一定的困难，但另一方面，这更体现了智能疾病管理对患者管理的优越性。

Q2：

研究显示，智能疾病管理改善了RA患者的临床结局转归，您认为智能疾病管理是通过哪些方面来改善RA的临床结局转归？

李春教授：

首先，常规的理解应该是SSDM 组就诊的次数更少了。但是我们发现，SSDM 组就诊的次数反而增加了。我认为这可能与患者通过SSDM系统可以自己早期发现问题，增加就医意识。

此外，通过SSDM系统，我们可以定期给患者宣教，让患者对他的疾病有一个更好的认识，所以我认为这个两个方面改善了RA的临床结局转归。

肖飞教授：

不同于以往RCT研究仅纳入活动性的RA患者，此项研究是真实世界研究，对所有RA患者分层入组，纳入了部分已达标的患者。结果显示，对于低活动度的患者，在医生管理下，可以及时发现复发的征兆，进行早期干预，进一步改善患者的转归。

研究还显示，SSDM的非药物干预是有效的。一方面，医生线上通过SSDM系统调整患者的治疗方案，另一方面，考虑到患者看病难的问题，我们依靠SSDM系统，把门诊号优先给予参加研究的患者。

贾玉华医生：

SSDM系统还有一个优越的功能，叫做用药提醒。因为RA治疗药物的服用周期和时间不同，患者用药时容易错服或者漏服。在SSDM系统的帮助下，患者的临床依从性也有了一定的提高。

Q3：

智能疾病管理组的失访率相较对照组的失访率有显著下降，文章在讨论中提出，这可能会使结果产生偏差，您认为失访率的不同可能影响了哪些主要/次要结果？

肖飞教授：

这 个问 题 正好也是审稿人和编辑特别重视的一个方向。 首先，研究的所有终点都在改良的意向治疗（ITT）人群中进行分析，并在改进的ITT分析中引入了最坏情况的敏感性分析和IPCW分析。 最后结果文章中主要采取了四种分析结果中最差的一项，可以看出，从统计学的角度出发，研究所给出的主要、次要结果均是考虑了失访率以后得出的。

Q4：

研究显示，更多的门诊就诊次数、应用的警报和干预这两个因素可能有助于智能手机应用程序在 RA 疾病控制中的有效性，可否请您谈谈您在研究开展过程中的心得体会？

李春教授：

首先，在这个临床研究中，主要疗效的指标是参照经典的如慢作用抗风湿药治疗RA的RCT试验使用的临床终点的指标。发现虽然我们没有给患者打针吃药，只是让患者对自己的疾病监测更加严密，就可以改善患者的疾病活动度。

其次，我们发现很多患者结束了临床试验后，对系统的依从性依然很高，患者经常会把自己的化验单等结果上传，自己形成数据对比。因此，如果更好地去推广系统，可能会有更多患者受益。

肖飞教授：

SSDM系统对于患者疾病活动度的评价减轻了许多临床医生的工作。此外，SSDM的灵活观测其实有助于医生对患者疾病的一个动态观测，医生可以精准地看到病情变化的动态数据，然后做出更科学的判断。还可以在保证用药安全的情况下提高疗效。

Q5：

智能疾病管理对RA疾病的转归与改善可见一斑，老师们认为是否可以应用在风湿科的更多疾病中去？尤其适合哪些疾病？

贾玉华医生：

目前，SSDM平台上第一大的病种是RA，现在有10万多患者，系统性红斑狼疮患者也有接近5万，强直性脊柱炎的患者接近3万，包括干燥综合征患者也有16000多人。迄今为止，SSDM平台在全国1100 多家医院，有3600多位医生使用，惠及30多万患者。

肖飞教授：

从临床的情景和疾病的特点来看，其实医生需要三个关键的数据，一个是制定的用药方案，第二个是实验室检查，第三个就是疾病活动度评估。

前两项都是通用的，唯一不同的就是各种疾病的疾病评估。目前SSDM已开发应用于40多种风湿疾病。随着不同疾病活动度评估的系统建立起来，相信会有更多疾病可以使用。

专家简介

李春 教授

● 副主任医师，副博导

● 北京大学人民医院风湿免疫科学科助理 副主任医师

● 医促会风湿免疫学分会副秘书长

● 北京医学会风湿病学分会青年委员

●《血栓与止血学杂志》编委

●《中华临床免疫和变态反应杂志》青年编委

● 以第一或通讯作者文章43篇，SCI论文共22篇。

专家简介

肖飞 教授

● 毕业于中国人民解放军海军军医大学（原第二军医大学），师从吴孟超院士

● 国家食品药品监督管理局高级研修学院教授

● 海峡两岸医药卫生交流协会智慧医疗健康与数据科学分会总干事

● 欣凯医药集团CEO

● 中国药品监督管理研究会药品监管史研究专业委员会委员

● 《康复生命新知》杂志采编总监

● SSDM（智能疾病管理系统）创建人

专家简介

贾玉华 医生

● 1999年毕业于同济大学医学院，临床医学本科，学士，执业医师

● 2011年毕业于复旦大学管理学院，工商管理专业，MBA

● 从事医疗、互联网及科普事业二十余年，曾为肿瘤内科医生，现任哥特网络医学总监

● 基于SSDM项目产生的80余篇医学论文及文摘被ACR、EULAR、APLAR、LUPUS、柳叶刀（Lancet）年会等国内外学术接收、发表。主持或主讲上百场风湿免疫性疾病医患交流会或科普患教会（线上），累计浏览数百万人次。

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本文审核：李春教授、肖飞教授、贾玉华医生

责任编辑：芋子

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