年齡越大，患心力衰竭這種“慢性癌癥”的可能性越大。心力衰竭的常見癥狀是胸悶、呼吸困難，但其他疾病如慢阻肺也是這種癥狀，就像一團霧，需要醫(yī)學(xué)的檢測數(shù)據(jù)才能“廓清”眼界。

但醫(yī)學(xué)檢測也存在“灰色地帶”——血漿中NT-proBNP的檢測值低于300是正常的，高于900就可以判定為心力衰竭，300-900之間的數(shù)值就是“灰色區(qū)間”。公共醫(yī)院醫(yī)學(xué)實驗室主任劉興會解釋說:“300是正常的，那么850也是正常的嗎？要達(dá)到跨度600的‘灰度值區(qū)間’，需要一個‘老司機’來駕馭?！倍芏鄾]有經(jīng)驗的醫(yī)生，或者一些遠(yuǎn)郊、貧困地區(qū)的基層醫(yī)生，對于這個“灰值區(qū)間”很難做出決定，可能會耽誤治療時機。

隨著檢驗醫(yī)學(xué)的快速發(fā)展，經(jīng)過多年的信息化建設(shè)，實驗室信息系統(tǒng)積累和沉淀了大量的患者檢驗數(shù)據(jù)。近年來，鞏俐醫(yī)院醫(yī)學(xué)實驗室通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從多維度、復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)中挖掘出對醫(yī)生、患者和檢驗技術(shù)人員有價值的參考信息，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)分析某些疾病與某些因素的相關(guān)性，為疾病的診斷和治療提供科學(xué)決策，從而幫助臨床提高疾病的診斷效率。

2017年，劉興會的研究小組試圖利用醫(yī)院積累的海量數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘軟件，提取診斷心力衰竭的關(guān)鍵臨床試驗指標(biāo)。在研究期間，收集了2013年1月至2018年12月近4萬名接受NT-proBNP檢測的住院患者的臨床資料和檢測數(shù)據(jù)。

課題組骨干、科副主任徐利民介紹，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、特征篩選等步驟，篩選出9483例NT-proBNP住院患者，根據(jù)臨床出院診斷分為心力衰竭組和非心力衰竭組。然后按一定比例分層選取一個訓(xùn)練集(6638例)和一個測試集(2845例)，用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)構(gòu)建NT-proBNP灰度值心力衰竭患者的判別模型并進(jìn)行檢驗。結(jié)果表明，利用機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建的NT-proBNP灰色患者心力衰竭判別模型，對于一些臨床上不能快速識別的疑似心力衰竭患者具有一定的應(yīng)用價值，可以幫助臨床醫(yī)生在危急情況下快速準(zhǔn)確地做出決策，挽救患者的生命。

上海市炎癥與慢性病管理人工智能重點實驗室位于鞏俐醫(yī)院。it負(fù)責(zé)人遲永斌介紹，數(shù)據(jù)挖掘是近幾年發(fā)展起來的信息處理技術(shù)。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到醫(yī)學(xué)信息數(shù)據(jù)庫中，可以找出精細(xì)的醫(yī)學(xué)診斷規(guī)則和模式，對具有相同病因和共同發(fā)病機制的患者亞組進(jìn)行準(zhǔn)確的診斷、評估、預(yù)測、治療和預(yù)防，幫助患者康復(fù)。"我們在這個領(lǐng)域取得了有價值的研究成果."