引言
慢性心力衰竭作为全球健康的重要挑战，其管理涉及持续监测、早期病情恶化检测及个性化治疗策略的制定。“预测健康”项目应运而生，旨在通过集成远程医疗、移动健康解决方案及预测分析技术，构建一个统一的数字医疗平台，以改善慢性心力衰竭患者的治疗和预防效果。本文阐述了“预测健康”项目的背景、目标、方法、初步成果及其潜在影响。
项目背景与动机
心血管疾病是全球范围内导致死亡、发病、住院和残疾的主要原因，对医疗系统构成巨大负担。
例如是在意大利，心血管疾病相关的直接医疗费用约占公共健康支出的65%，而心力衰竭作为心血管疾病的一种，其住院率在意大利DRG中排名第二。此外，心力衰竭患者在出院后30天内的死亡率和再住院率也居高不下。因此，传统的以院内诊疗为主的医疗模式难以满足慢病管理的实际需求，急需一种以技术为驱动、跨场景协同、以患者为中心的新型模式。
项目目标
“预测健康”项目设定了五个主要目标：
●开发可互操作的基于Web的物联网平台：该平台旨在安全地收集和传输来自远程监测设备的数据，并与现有医院电子病历系统集成。平台需具备先进的安全机制，支持HL7 FHIR标准，以实现跨不同医疗生态系统的互操作。
●开发针对心衰患者的远程监测套件：该套件包括可穿戴医疗设备（如智能手表和体重秤）和环境传感器，用于实时健康跟踪。设备需确保非侵入性、用户友好性，并能有效监测关键生理参数和环境因素。
●开发多标记评分系统以支持决策：利用AI/ML算法分析患者数据，促进风险分层和早期干预。系统旨在识别需要持续远程监测的高风险心衰患者，并确定哪些患者需要远程监测套件。
●展示并验证所提出的原型：通过实证评估确保“预测健康”解决方案的技术可行性、临床相关性和实际环境中的可用性。
●促进知识传播和采用：通过发表研究成果、在国际会议上展示成果及组织专题研讨会，使项目的影响最大化并推动解决方案的采纳。
方法与实施
“预测健康”项目采用结构化方法，包括四个工作包：
●工作包1：协调与传播：负责项目管理和结果传播，确保整个项目周期内的协调一致。
●工作包2：新兴技术研究：评估具有国际健康领域影响力的新兴技术，为平台开发提供技术支撑。
●工作包3：解决方案设计与原型开发：设计并实现基于Web的IoT平台和远程监控套件。
●工作包4：预测模型定义与训练：收集数据、训练预测模型并定义心衰风险因素评分。
初步成果
●可互操作的基于Web的物联网平台
项目评估了多种开源基于web的物联网平台，最终选择了FIWARE。FIWARE具备强大的安全性、可扩展性和与多种物联网协议的兼容性，支持Docker和Kubernetes以实现高可扩展性和灵活部署。此外，FIWARE还支持HL7 FHIR数据交换标准，便于与医院信息系统集成。
●针对心衰患者的远程监测套件
项目设计了包含环境传感器和可穿戴医疗设备的远程监测套件。环境传感器监测空气质量、温度、湿度和噪音污染，而可穿戴设备（则跟踪心率、体重、心率、血氧饱和度、血压等关键生理参数。
●多标记评分系统
项目开发了基于AI/ML的预测模型，用于风险分层和早期干预。模型采用集成学习方法，结合临床特征和超声心动图特征，通过元模型生成最终预测。初步结果显示，模型在识别高风险心衰患者方面表现出较高的敏感性和F1分数。
结论与预期影响
“预测健康”项目通过集成远程医疗、移动健康和预测分析技术，为慢性心衰患者提供了一个创新的远程监测解决方案。该方案能够持续监测患者生命体征和环境参数，提高患者参与度，并支持临床决策。“预测健康”有望改变心衰管理方式，促进个性化医疗，为医疗长期可持续性做出贡献。
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We spend our entire lives repairing the wounds fate has inflicted, but some people's wounds ultimately transform into starlight that illuminates the world. 我们终其一生都是在修复命运划出的伤口，但有人的伤口最终化作了照耀世界的星光。早上好！
