攻克类风湿关节炎早期识别难题 北大深圳医院成功研发AI早筛模型

几秒钟就能识别出类风湿关节炎（RA）的高风险人群，准确率还高达94%，深圳人在家门口就能做RA早期筛查了。

近日，北京大学深圳医院（以下简称“北大深圳医院”）在类风湿关节炎的早期诊断领域取得重大突破，该院风湿免疫科科研团队利用AI与机器学习技术，成功开发了一款高精度、低成本的RA早筛模型，赋能基层医疗机构，提升RA的早期识别能力，不仅为患者赢得宝贵的“治疗窗口期”，还推进深圳市风湿性疾病的医防融合，为患者提供全生命周期的智能化管理。

王庆文主任团队在演示AI早筛模型

深圳居民在家门口做RA早期筛查

60岁的陈叔（化名）家住深圳大鹏新区，去年底，他发现自己双手的指关节出现莫名酸痛，起初以为是劳累，没太在意。两三个星期后，他发现指关节疼痛感加重，还肿胀，尤其是在早晨起床后关节僵硬，活动受限，就像被“冻住”了一样。

陈叔感觉不对劲，立即来到家门口的三溪高源社区健康服务中心，接诊的全科医生陈俊询问病情后，发现他的症状与类风湿关节炎典型的早期症状——关节对称性肿痛、晨僵高度吻合。

然而，要进行类风湿关节炎的诊断，除了症状外，还得进行实验室检查、影像学检查和排除其他疾病，需要经风湿免疫科的专科医师进行临床诊断。无论是专科医生，还是专业检查，基层的社康中心都不够条件。

陈叔患的到底是不是类风湿关节炎？陈俊安排他去抽血，做了血沉、尿酸等基础指标的检验后，拿出了一个“秘密武器”——AI-RA早筛模型，在模型输入了陈叔的血沉、尿酸、类风湿因子、C反应蛋白、关节肿胀数、关节压痛数、关节畸形数等血象检验和临床症状的11个指标数据后，几秒钟后，这款“AI搭子”立即为陈叔“算”出了结果：风险较高，建议转诊。

AI-RA早筛模型界面

根据初步的筛查结果，陈俊立即通过绿色通道，帮陈叔预约了北大深圳医院风湿免疫科的专科门诊。第二天，经过进一步的专科和临床检查，陈叔被明确诊断为“类风湿关节炎”。

“这个AI模型真是我们社康医生的好‘搭子’，简单易行，谁都可以上手，帮助我们在社区就能尽快筛查出RA高危人群，推进早诊早治。”陈俊感叹道。

我国类风湿关节炎治疗达标不足三成

让陈俊医生点赞的这个AI-RA早筛模型，是深圳市医防融合风湿性疾病项目组组长、北京大学深圳医院风湿免疫科主任王庆文的科研团队联合超声影像科PI吴雅林教授利用人工智能技术，为解决当前我国风湿免疫疾病早筛早诊率低下这一核心痛点，研发出来的一款智能远程筛诊系统。

类风湿关节炎（RA）是一种慢性、全身性、自身免疫疾病，可导致关节畸形、功能丧失，并累及心、肺等多系统器官，严重影响患者生命质量。

《中国类风湿关节炎发展报告2020》显示，我国有500万类RA患者，平均发病年龄45岁，但从出现症状到确诊平均耗时2.5年。更令人揪心的是，90%患者不知该去哪个科室就诊，病程5-10年的致残率高达43.48%，仅25.6%治疗达标，82%患者已发展至中重度阶段。

患者给王庆文主任和陈俊医生送锦旗

“这些数字背后，是无数患者错失黄金治疗期的遗憾。”王庆文说。现代风湿病学证实，在疾病发作的最初6个月内进行规范化治疗，是有效控制病情、防止不可逆损伤的“黄金时期”。

为何会错失黄金治疗期呢？王庆文表示，根本瓶颈在于基层医疗机构“缺医、识别难、检测贵”，导致我国风湿性疾病诊疗面临诊断延迟的挑战。一方面基层医疗机构的医生基本上是全科医生，缺乏风湿免疫专科医生和专业的诊断工具，导致大量RA漏诊、误诊；另一方面RA精准诊断依赖的特异性免疫学检测，但此项检测在基层普及率低、成本高，不适用于大规模早期筛查。

诊断延迟的后果就是错失“黄金治疗窗口期”，很多患者到医院就诊时，已出现不可逆的关节破坏，甚至致残。因此，建立一套适用于基层、便捷且精准的早期筛查工具，是当前我国RA防治工作中亟待攻克的难题。

AI早筛模型破解RA诊疗困局

为破解这一困局，王庆文带领的风湿免疫科团队主导了一项基于回顾性临床数据的研究。

研究团队和北大深圳医院超声影像科PI吴雅林教授一起通过全国多中心，纳入21106名患者的临床资料，明确RA早期患者的痛点与特征，运用先进的随机森林（RF）机器学习算法，对影响RA诊断的关键变量进行深度分析与建模，成功研发出了高精度RA人工智能早筛模型。

经过内部训练与验证测试，这款以基层医疗机构为应用场景的RA人工智能早筛模型展现出了三大优势：

一是性能好，精准度高。在内部验证测试中，RA早筛准确率达96.2%；在深圳多家社康中心400多例的应用测试中，准确率也高达94.52%。

二是高效便捷，易于操作。仅需录入11项在基层医疗机构就能获取到的，涵盖实验室指标、临床症状的关键临床数据，在几秒钟内，模型就能算出患者罹患RA的风险评估结果，极大简化了筛查流程。

三是成本可控，普惠基层。通过对筛查指标的精简与优化，模型显著降低了对昂贵免疫学检测的依赖，在广大基层地区就能推广应用。

大鹏新区三溪高源社区健康医生已使用RA人工智能早筛模型

该RA人工智能早筛模型已在大鹏新区三溪高源社康、宝安中心医院航城社康、光明区楼村社康等深圳3家社康试点应用，在早筛中表现出了较高的准确率，成为社康全科医生的早筛AI助手，帮助他们快速、准确地筛查出罹患RA的高危人群，缩短了病人从首次就诊到专科诊治的时间，提升RA早期诊断率，让越来越多的患者不再错过“黄金治疗窗口期”。

据悉，王庆文科研团队还在不断优化这个早筛模型，开发出AI自筛小程序，居民在家里进行问卷自测，就能初步评估罹患RA的风险，将早筛防线推进到居民家里。

深圳打造风湿病全生命周期管理新范式

对于RA患者来说，早期筛查只是第一步，后面的早诊早治、规范治疗更是治疗达标的关键。

而对于王庆文来说，这个AI早筛模型也只是开始。她的目标是，要以医院为中心，以社康为重点，以AI为核心路线，搭建一个“AI+风湿免疫”医防融合患者全周期健康管理平台，在深圳打造风湿病全生命周期智能化管理新范式。这也是她牵头的深圳市风湿性疾病医防融合项目组的一个重要任务。

2019年底，针对基层医疗服务能力不强、服务不规范的问题，为提升基层医疗机构的防治能力，深圳市卫健委启动了医防融合发展项目，以市属医院为龙头，累计组建了15个慢性病医防融合项目组进驻社康，其中就包括风湿性疾病医防融合项目组。

项目组以建设风湿病“四医融合”示范基地为目标，通过标准化培训、线上线下教学、专家下沉带教等方式，全面提升基层医护对风湿病的识别、诊疗与随访能力。项目组已联合全市115家社康形成筛查诊治网络，累计服务患者超3.5万名。

王庆文主任在三溪高源社康带教示教

王庆文表示，项目组将加快推广RA人工智能早筛模型在深圳社康中心的落地应用，结合标准化转诊流程、绿色通道及多学科协作（MDT），在全市建立风湿病“基层筛查-专科确诊-基层随访”高效分级诊疗模式，确保高风险RA患者及时精准转诊，得到早诊早治和规范治疗。

未来，王庆文科研团队还将深化“社康—专科—科研”三位一体机制，搭建涵盖RA、红斑狼疮、强直性脊柱炎等风湿性疾病的“AI+风湿免疫”远程会诊平台和智能化随访系统，构建“筛-治-管-防”闭环管理体系，打通风湿病基层防治全链条，全面落地风湿病全生命周期管理，让深圳居民在家门口就能获得前沿、精准、全流程的风湿病防治健康服务。

编辑 欧阳晨煜 审读 李璐 二审 桂桐 三审 窦延文