人工智能技術在PCI術后患者隨訪中的應用

[摘要]"目的"探討基于人工智能技術的經皮冠狀動脈介入治療（percutaneous"coronary"intervention，PCI）術后患者隨訪方案的應用效果。方法"通過文獻回顧、專家函詢構建PCI術后人工智能隨訪方案。選取2022年10月至2023年11月于南昌大學第二附屬醫院行PCI的冠心病患者82例，根據隨機數字表法將其分為干預組和對照組，每組41例。對照組給予常規護理方案，干預組在對照組基礎上增加基于人工智能的隨訪方案。比較兩組患者干預6個月內的主要心血管不良事件（major"adverse"cardiovascular"event，MACE）發生率、30d再入院率、服藥依從性和滿意度評分。結果"干預組患者6個月內的MACE發生率及30d再入院率均顯著低于對照組（Plt;0.05）。干預6個月后，兩組患者的Morisky量表評分和滿意度評分均顯著高于本組干預前（Plt;0.05），干預組患者的Morisky量表評分和滿意度評分均顯著高于對照組（Plt;0.05）。結論"基于人工智能技術的隨訪方案可降低PCI術后患者的MACE發生率及30d再入院率。

[關鍵詞]"經皮冠狀動脈介入治療；心臟康復；人工智能；冠心病

[中圖分類號]"R543.3；R541.4""""""[文獻標識碼]"A""""""[DOI]"10.3969/j.issn.1673-9701.2024.31.001

Application"of"artificial"intelligence"technology"in"follow-up"of"patients"after"PCI

LI"Xin1，"FANG"Liang2，"XU"Yanjuan1，"LI"Yuan1，"XIONG"Yanfeng1，"TANG"Siyue1

1.Department"of"Cardiovascular"Medicine，"the"Second"Affiliated"Hospital"of"Nanchang"University，"Nanchang"330006，"Jiangxi，"China;"2.Nursing"Department，"the"Second"Affiliated"Hospital"of"Nanchang"University，"Nanchang"330006，"Jiangxi，"China

[Abstract]"Objective"To"investigate"the"application"of"artificial"intelligence-based"follow-up"plan"for"patients"after"percutaneous"coronary"intervention"（PCI）."Methods"The"follow-up"plan"of"artificial"intelligence"after"PCI"was"constructed"through"literature"review"and"expert"correspondence"consultation."A"total"of"82"patients"with"coronary"heart"disease"who"underwent"PCI"in"the"Second"Affiliated"Hospital"of"Nanchang"University"from"October"2022"to"November"2023"were"selected"and"divided"into"intervention"group"and"control"group"according"to"random"number"table"method，"with"41"cases"in"each"group."The"control"group"was"given"routine"nursing"program，"and"the"intervention"group"was"added"artificial"intelligence-based"follow-up"program"on"the"basis"of"control"group."The"incidence"of"major"adverse"cardiovascular"event"（MACE）"within"6"months，"30"days"readmission"rate，"medication"compliance"and"satisfaction"score"were"compared"between"two"groups."Results"The"incidence"of"MACE"within"6"months"and"30"days"readmission"rate"in"intervention"group"were"significantly"lower"than"those"in"control"group"（Plt;"0.05）."After"6"months"of"intervention，"Morisky"scale"score"and"satisfaction"score"of"patients"in"two"groups"were"significantly"higher"than"before"intervention"（Plt;0.05），"and"Morisky"scale"score"and"satisfaction"score"of"patients"in"intervention"group"were"significantly"higher"than"those"in"control"group"（Plt;0.05）."Conclusion"Follow-up"program"based"on"artificial"intelligence"technology"can"reduce"the"incidence"of"MACE"and"30"days"readmission"rate"of"patients"after"PCI.

[Key"words]"Percutaneous"coronary"intervention;"Cardiac"rehabilitation;"Artificial"intelligence;"Coronary"heart"disease

經皮冠狀動脈介入治療（percutaneous"coronary"intervention，PCI）屬心臟導管技術，通過疏通狹窄甚至閉塞的冠狀動脈管腔，從而改善心肌血流灌注[1-2]。但PCI不能完全遏止動脈粥狀硬化的發展，因此以醫院為主的延續護理模式對預防不良心血管事件及再入院事件的發生具有重要意義。PCI術后隨訪有助于對患者的早期風險進行評估，觀察患者的康復情況，從而采取相應措施預防再入院事件，促進患者提高依從性和自我管理能力等。但常規隨訪方式增加醫護人員的工作量。隨著人工智能的發展，人工智能語音系統逐漸應用于醫院隨訪系統[3]。本研究針對PCI術后患者構建和實施基于人工智能技術的隨訪方案，并驗證隨訪方案的可行性和合理性，為日后隨訪干預提供依據和指導。

1""資料與方法

1.1""研究對象

采用整群抽樣法，選取2022年10月至2023年11月于南昌大學第二附屬醫院行PCI的冠心病患者82例，按照隨機數字表法將患者分為干預組和對照組，每組41例。納入標準：①行PCI治療者[4]；②臨床資料完整。排除標準：①有認知障礙者；②合并其他嚴重疾?。ㄈ鐞盒阅[瘤，肝、腎、精神疾病等）；③預計生存時間lt;6個月。本研究經南昌大學第二附屬醫院倫理委員會審批通過（倫理審批號：研臨審【2023】第（026）號）。

1.2""PCI術后患者人工智能隨訪方案的構建

1.2.1""成立研究小組""研究小組由護理人員、網絡工程師及護理信息專家和心內科專家組成。心內科康復醫生指導制定隨訪護理方案并在實施過程中解答患者問題；護理信息專家負責規范研究進展、設計專家函詢問卷；專科護士負責實施隨訪護理和數據的收集整理；網絡工程師主要負責確保隨訪系統的網絡基礎設施穩定、安全、高效運行，并支持人工智能技術的有效集成與應用。

1.2.2""專家函詢""通過查閱國內PCI術后及人工智能隨訪方案的相關資料和文獻，形成PCI術后患者人工智能隨訪方案初稿。面向全國選取30名臨床科研經驗豐富或長期從事心血管內科工作的醫務工作者進行專家函詢。納入標準：從事心血管內科、康復的護理人員、護理管理者、護理教育工作者、臨床醫生及臨床藥師；工作10年以上；本科及以上學歷；主管護師或副主任醫師及以上職稱；有時間參加本研究者。第一輪函詢后整理數據并分析，小組討論完善方案，再進行第二輪專家函詢，最終統一專家意見，專家函詢階段結束。

1.2.3""PCI術后人工智能隨訪方案""①健康檔案：患者入組后，向患者及家屬講解PCI術后人工智能隨訪的流程及要點；通過醫院信息管理系統及實驗室信息系統自動獲取患者的臨床資料并可實時查看。②人工智能隨訪系統服務層：隨訪系統通過互聯網及移動設備，面向患者、醫生、管理員實現標準化的隨訪流程和相應通知調整機制。建設人工智能隨訪系統的智能隨訪問卷并引導患者填寫。③健康管理：日常生活管理主要針對飲食、運動、生活方式等；疾病管理主要針對知識獲取、疾病監測、用藥方法、預防和急救；情緒認知管理主要針對自我放松和積極應對?；颊咛顚懽陨砬闆r并對需要管理的方面進行勾選，則出現相應的干預方法和應對提示。④智能隨訪與答疑：人工智能隨訪系統全程參與患者隨訪流程，并為每例患者創建專屬聊天室，結合患者病情自動制訂隨訪計劃，發放隨訪表單并提醒患者填寫，經自動分析檢測出異常數據并根據病情變化評估隨訪需求，提醒管理團隊對異常患者進行人工隨訪，并由心內科康復醫生指派護理人員解答實施過程中患者的問題并改進護理方案。

1.3""隨訪方案

對照組患者采用常規護理方式進行隨訪，出院當天進行出院后注意事項的宣教并發放PCI術后康復手冊。包括藥物治療管理、飲食調養指導、健康教育普及、心理健康支持等多個維度，密切關注患者的細微變化，確保及時識別、反饋、有效解決存在的問題，從而實現對患者身心健康狀態的全面掌控。出院1個月、6個月進行電話隨訪，3個月時進行一次上門隨訪，觀察患者居家環境是否適合病情恢復并給予針對性建議，了解患者有無不良生活習慣，若有則指導改正。干預組患者在對照組基礎上根據人工智能隨訪方案進行綜合干預，護理人員根據智能預警提示實施有效干預措施。

1.4""觀察指標

1.4.1""主要心血管不良事件（major"adverse"cardiovascular"event，MACE）""主要包括非致死性心肌梗死、充血性心力衰竭、惡性心律失常等。MACE發生率=（發生MACE例數/總例數）×100%。

1.4.2""再入院率""冠心病患者PCI術后符合出院標準后出院，又因MACE再次入院。30d再入院率=（30d內再入院例數/總例數）×100%。

1.4.3""服藥依從性""Morisky自評量表可測量服藥依從性[5]。評分越高，提示患者的服藥依從性越好。

1.4.4""滿意度評分""采用賦權護理評價量表評估PCI術后患者的護理支持。該量表共19個條目，采用Likert"5級評分法，總分19～95分[6]。評分越高，患者的滿意度越好。

1.5""統計學方法

采用Excel"2019軟件建立數據庫，雙人錄入并核對數據，采用SPSS"25.0軟件對數據進行統計學分析處理。符合正態分布的計量資料以均數±標準差（）表示，比較采用獨立樣本t檢驗；計數資料以例數（百分率）[n（%）]表示，比較采用χ2檢驗。Plt;0.05為差異有統計學意義。

2""結果

2.1""專家函詢結果

30名專家均完成函詢，應答率100%。函詢專家年齡40～58歲，平均（46.43±4.68）歲；工作年限13～28年，平均（19.27±4.12）年。臨床護士12名，護理管理者5名，健康教育專員4名，醫生9名；本科11名，碩士14名，博士5名；中級職稱14名，副高及以上職稱16名。專家個人權威系數0.718～1.000，專家整體權威系數0.863。兩輪函詢專家協調系數分別為0.327和0.349（Plt;0.001）。

2.2""兩組患者6個月內MACE及30d再入院比較

干預組患者6個月內MACE發生率及30d再入院率均顯著低于對照組（Plt;0.05），見表1。

2.3""兩組患者干預前后的用藥依從性和滿意度比較

干預6個月后，兩組患者的Morisky量表評分和滿意度評分均顯著高于本組干預前（Plt;0.05），干預組患者的Morisky量表評分和滿意度評分均顯著高于對照組（Plt;0.05），見表2。

3""結論

冠心病具有患病率高、死亡率高的特點[7-8]。冠心病的治療不僅是急性發作期進行的血運重建，持續的患者管理以降低心血管風險并提高患者生活質量同等重要，應充分利用醫療保健系統降低患者的心血管風險。患者在PCI術后需要具備必要的技能、認知和應對疾病的方法；醫療專家通過制定隨訪管理計劃，為PCI術后患者及時解決問題并提供相應的理論支持，為患者高效執行自我管理提供輔助和支持[9]。目前護理人員的隨訪存在質量不穩定、護理人員技術不足、護理工作流程不規范等不足，因此，本研究探討人工智能隨訪的可行性。

在當前“互聯網+”的時代背景下，智能隨訪語音服務平臺可為廣大病患提供一系列全方位的醫療服務，各醫療部門也可使用語音輔助服務為臨床、科研、患者健康及長期疾病追蹤提供幫助[10-11]。在開始實施人工智能后續跟蹤后，醫護人員所承受的工作壓力得到明顯緩解[12-14]。本研究應用的人工智能隨訪系統擁有根據醫療需求對患者進行篩選的功能，并可制訂個性化隨訪方案。使用人工智能代替護理人員進行隨訪，可在一定程度上節約醫療資源，降低醫療成本，同時人工智能不會因進行多次隨訪而疲倦，可維持穩定效率，提高醫療服務質量。因此，針對隨訪工作量大或隨訪長的疾病，人工智能化隨訪比人工隨訪更具優勢。

本研究結果顯示，干預組患者6個月內MACE發生率及30d再入院率均顯著低于對照組，Morisky量表評分和滿意度評分均顯著高于對照組，可見干預組的隨訪效率高于對照組。PCI術后患者的隨訪工作至關重要，由于患者對PCI手術細節及伴隨的術后風險認知有限，術后康復過程中可能遇到各種各樣的問題。借助人工智能技術，可精準地依據患者特征設計隨訪計劃，在術后迅速且高效地應對各類突發狀況，采取及時干預措施，降低患者的MACE發生率及再住院率，加速患者康復進程。此外，該技術可促進院外護理的連續性并提升患者體驗，使患者在家中也能感受到護理團隊的深切關懷與重視，進而增強患者的醫囑依從性，確保包括康復教育和用藥指導在內的多元化護理內容得以全面執行。在康復階段，人工智能輔助的方法還能引導患者管理負面情緒，有效緩解壓力，削弱其悲觀與絕望情緒，最終顯著提升患者對護理服務的滿意度。

綜上，基于人工智能技術的隨訪方案可降低PCI術后患者的MACE發生率和30d再入院率，提高患者的用藥依從性。

利益沖突：所有作者均聲明不存在利益沖突。

[參考文獻]

[1] 吳敏娟，"王雯沁，"李俊花，"等."冠狀動脈介入患者出院隨訪及相關問題研究[J]."醫院管理論壇，"2022，"39（1）："41–44，"5.

[2] AGARWAL"S"K，"AGARWAL"S."Role"of"intracoronary"fibrinolytic"therapy"in"contemporary"PCI"practice[J]."Cardiovasc"Revasc"Med，"2019，"20（12）："1165–1171.