人工智能技术助力家庭医生双签约模式对社区老年高血压患者健康管理的影响.pdf

目的 探讨人工智能技术助力家庭医生双签约模式在社区老年高血压患者健康管理中的应用。方法 选择 2020年5月一2022年1月长风社区卫生服务中心收治社区高血压患者400例为对象,按随机数字表法分为观察组和对照 组，每组200例。对照组采用常规方法管理并以个人签约为主，观察组采用人工智能技术助力家庭医生双签约模式,2组 均完成9个月管理，比较2组自我管理水平、知晓度、满意度、健康需求、就诊率、血压达标率及依从性。结果2组干预9 个月后自我管理水平得到提高;观察组饮食指导、行为指导、运动指导、用药指导及随访与评估评分好于对照组(PV 0.05)；观察组干预9个月后发病机制、饮食控制、药物使用知晓率和干预方法、服务态度、人工智能使用满意度好于对照 组(尸0.05)；观察组干预9个月后健康咨询、家庭病床、健康体检需求率、就诊率、血压达标率及依从率均好于对照组(P 0.05)。结论 人工智能技术助力家庭医生双签约模式能提高社区老年高血压患者自我管理水平，提升知晓率、满意 度及健康需求率，可获得较高就诊率、血压达标率及依从性,值得推广应用。关键词老年;人工智能技术;家庭医生;双签约模式;社区高血压;健康管理；自我管理水平The impact of artificial intelligence technology on the health management of elderly hypertensive patients in the community under family doctor double contract modeYe Zh en g1,Sh i Lin g2,Zh u Sh a n zh u3,Liu Ya o3,Wa n g Xia o d o n g1,So n g Jia n l in g1*1.Health Service Center of Changfeng Community,Changfeng Streetf Putuo District,Shanghaif 200062,P.R.China；2.Health Affairs Management Center,Putuo District,Shanghaif 200062,P.R.China3.Department of General Medicine,Zhongshan Hospital Affiliated to Fudan University,Shanghai,200032,P.R.China*Co r r espo n d in g a u t h o r：So n g Jia n l in g,E-ma il:1065240103 qq.c o mABSTRACT Objective To ex pl o r e t h e a ppl ic a t io n of a r t if ic ia l in t el l igen c e(Al)t ec h n o l o gy t o assist f a mil y d o c t o r s in t h e d o u bl e c o n t r a c t mo d e in h ea l t h ma n a gemen t o f el d er l y h y per t en sio n pa t ien t s in c o mmu n it ies.Methods 400 pa t ien t s w it h h yper t en sio n a d mit t ed t o Hea l t h Ser v ic e Cen t er o f Ch a n gf en g Co mmu n it y f r o m Ma y 2020 t o Ja n u a r y 2022 w er e sel ec t ed a s t h e subjects.Th ey were d iv id ed in t o o bser v a t io n gr o u p a n d c o n t r o l gr o u p a c c o r d in g t o r a n d o m n u mber t a bl e met h o d,w it h 200 o n es in ea c h gr o u p.Th e c o n t r o l gr o u p w a s ma n a ged by c o n v en t io n a l met h o d s a n d ma in l y by in d iv id u a l c o n t r a c t sign in g,w h il e t h e o bser v a t io n gr o u p a d o pt ed a d u a l c o n t r a c t mo d e f o r f a mil y d o c t o r s a ssist ed by Al t ec h n o l o gy.Bo t h gr o u ps c o mpl et ed 9 mo n t h ma n a gemen t.Th e sel f-ma n a gemen t l ev el,a w a r en ess,sa t isf a c t io n,h ea l t h d ema n d,c o n su l t a t io n r a t e,bl o o d pr essu r e c o mpl ia n c e r a t e a n d c o mpl ia n c e of t h e two gr o u ps were c o mpa r ed.Results Th e sel f-ma n a gemen t level of t h e two gr o u ps was impr o v ed a f t er 9 mo n t h s of in t er v en t io n.Th e scores of d iet a r y gu id a n c e,beh a v io r a l gu id a n c e,exercise gu id a n c e,med ic a t io n gu id a n c e,f o l l o w-u p a n d ev a l u a t io n o f t h e o bser v a t io n gr o u p w er e h igh er t h a n t h o se o f t h e c o n t r o l gr o u p(P 0.05).Af t er 9 mo n t h s o f in t er v en t io n,t h e pa t h o gen esis,d iet c o n t r o l,a w a r en ess r a t e o f d r u g u se,in t er v en t io n met h o d s,ser v ic e a t t it u d e a n d satisfaction with Al u se in t h e o bser v a t io n gr o u p were bet t er t h a n t h o se in t h e control gr o u p(P 0.05)；t h e h ea l t h c o n su l t at io n,h o me h o spit a l bed,h ea l t h ex a min a t io n d ema n d r a t e,c o n su l t a t io n r a t e,bl o o d pr essu r e c o mpl ia n c e r a t e,a n d c o mpl ia n c e r a t e of t h e o bser v a t io n gr o u p were a l l bet t er t h a n t h o se of t h e c o n t r o l gr o u p(P 0.05).Conclusion Al t ec h n o l o gy c a n assist f a mil y d o c t o r s in t h e d u a l c o n t r a c t mo d e,w h ic h c a n impr o v e t h e sel f-ma n a gemen t l ev el o f el d er l y h y per t en sio n pa t ien t s in c o mmu n it ies,in c r ea se a w a r en ess r a t e,satisfaction r a t e,a n d h ea l t h d ema n d r a t e.It c a n a c h iev e a h igh er med ic a l t r ea t men t r a t e,bl o o d pr essu r e c o mpl ia n c e r a t e,a n d c o mpl ia n c e,a n d is w o r t h pr o mo t in g a n d a ppl y in g.基金项目：2020年普陀区科委卫生健康系统科技创新项g(pt k w w s202031)通信作者：宋建玲，电子信箱：1065240103qq.c o m742老年医学与保健 2023 年第 29 卷第 4 期 Ger ia t r Hea l t h Ca r e,2023,Vo l.29.No.4KEYWORDS el d er l y；a r t if ic ia l in t el l igen c e t ec h n o l o gy；f a mil y d o c t o r；d o u bl e c o n t r a c t mo d e；c o mmu n it y h y per t en sio n；h ea l t h ma n a gemen t；sel f-ma n a gemen t l ev el流行病学调查结果表明m:我国高血压患病人数 为2.7亿多，并以每年1 000万左右患者增长,使得对 当前高血压患者管理现状不容乐观。而社区卫生服 务中心是慢性病管理的主要阵地，发挥了重要的主导 作用。我国家庭医生签约服务最早于2010年在上 海开始试点,2017年上海普陀区长风社区卫生服务中 心（简称“中心”）在专家团队指导下，率先开展了家庭 医生-专家与签约居民家庭的双签约服务。双签约 服务模式能充分发挥家庭医生及专家优势，为患者提 供全面、细致的诊疗服务,签约居民享有健康评估、全 程健康管理、长处方与延伸处方、优先获取上级专科 资源等优惠,多数患者可从中获益灯。但是,社区签 约服务工作虽然成效显著，但是仍存在签约服务推进 不平衡、服务质量有待提高。近年来，我国人工智能 技术的发展,强调利用新一代信息技术产品推动健康 养老服务智慧化升级，通过互联网技术实现患者与医 务人员的互动，逐步达到信息化，但是人工智能技术 助力家庭医生双签约模式在社区老年高血压患者中 的应用研究较少2可。因此，本研究以长风社区卫生服 务中心收治社区老年高血压患者为对象，探讨人工智 能技术助力家庭医生双签约模式在社区老年高血压 患者健康管理中的应用，报道如下。1资料与方法1.1 一般资料 选择2020年5月一2022年1月长风 社区卫生服务中心管理社区高血压患者400例为研究 对象，按随机数字表法分为观察组和对照组，每组200 例。对照组中男性121例，女性79例，年龄6186 岁，平均（70.3 4.8）岁；病程119年，平均（7.3 1.3）年;高血压分级：1级67例,2级72例,3级61例；文化水平:初中及以下42例，高中125例，高中以上33 例;观察组中男性119例，女性81例，年龄6088岁，平均（74.25.4）岁;病程118年，平均（7.5 1.4）年;高血压分级：1级65例,2级73例,3级62例;文化 水平:初中及以下40例，高中126例，高中以上34例。1.2纳入与排除标准 纳入标准：（1）符合高血压 诊断标准顷，且至少有1位现患高血压；（2）年龄360 岁,家庭中至少有2代；（3）病情稳定、意识清楚，能进 行沟通及交流；（4）均能配合家庭医生个人或团队管 理。排除标准：（1）长期卧床或难以自理生活者;（2）患有高血压严重并发症或其他心脑血管疾病而需 要住院者；（3）伴有精神疾病或难以配合管理者。1.3方法1.3.1对照组采用常规方法管理并以个人签约为 主。多与患者及家属沟通和交流，耐心的讲解社区高血 压发病机制、降压方法等;通过门诊就诊了解患者的身 体情况、相关疾病知识、疾病治疗态度等,帮助患者纠正 传统或错误的认识，每个月对患者进行1次门诊随访;每3个月监测患者生理指标、血生化指标、心理状况，对 于降压效果不佳者，建议转院或进行1+1+1转诊9拠。1.3.2观察组采用人工智能技术助力家庭医生双 签约模式。所有患者及家庭成员和家庭医生进行1+1+1签约,同时复旦大学附属中山医院全科医学专家 与家庭医生共同完成家庭签约，建立固定的服务关 系，实行“双签约”管理,具体签约内容包括：（1）借助 人工智能电话获取签约家庭成员的基本健康档案，充 分了解和记录患者及家庭成员每个人的健康状况、生 活方式及饮食习惯等,完成基础资料的收集后,家庭 医生团队进行核实信息的准确性，最后进行评估报告 的书写；（2）每个月进行1次复查预约,针对性随访管 理;助力网络会诊，对于遇到的疑难杂症，医师借助人 工智能平台，预约二、三级医师会诊，上一级医师将实 时提供全面的远程会诊,包括:影像诊断、病理诊断及 检验诊断等；（3）进一步完善家庭健康档案，加强患者 血压控制情况，及时与专家讨论制定健康管理方案，借助人工智能AI短信或电话传输健康处方（善于利 用AI获得家庭成员的健康信息,并根据疾病分类及人 群分类，每月随访疾病相关信息,推送人群相关健康 处方,进行一级与二级相互结合的预防模式）；可引入 智能的语音语义识别技术和语音录入功能，助患者就 医导诊，助医师口述完成查病历、书写病历和找文献 等;指导患者每3个月完成血压、血脂、血糖、饮食习 惯、生活习惯等基本常识的随访;对于血压水平控制 效果不佳者，联系双签约专家,利用双向转诊绿色通 道协助患者转上一级医院就诊,2组均完成9个月 管理。1.4观察指标（1）自我管理水平。2组干预前、干 预9个月后采用自我管理量表分别从饮食指导、行为 指导、运动指导、用药指导及随访与评估5个方面进行 评估，以不记名方式填写量表,并完成数据的汇总，743 老年医学与保健2023 年第 29 卷第 4 期 Ger ia t r Hea l t h Ca r e,2023,Vo l.29.No.4各项总分100分，得分越高，自我管理水平越佳g；（2）知晓度及满意度。2组干预9个月采用通用知晓 率和满意度调查问卷对患者知晓率（发病机制、饮食 控制、药物使用）及满意度（干预方法、服务态度、人工 智能使用）进行评估，各项总分100分，M90分为知 晓/满意凹；（3）健康需求、就诊率、血压达标率及依 从性。2组干预9个月后记录患者健康需求（健康咨 询、家庭病床、健康体检,采用医院通用健康需求调查 问卷进行评估）问、就诊率、血压达标率及依从性，各 项总分100分,M90分为健康需求/依从。1.5质控措施（1）对照组和观察组分别制定具体 的干预方案,确保在2组中采取的干预方法和步骤一 致。（2）编写操作手册，明确每种干预的具体方法和 要求，以确保干预的一致性和标准化执行。（3）对照 组和观察组的医务人员进行培训，确保他们理解并正 确执行各种干预措施。（4）设立监控机制，定期检查 和评估医务人员的干预执行情况，及时纠正和改进不 足之处。（5）使用标准化的数据收集工具和流程，在2 组中同时收集数据，以确保数据的一致性和可比性。培训数据收集者，确保他们准确执行数据收集和记 录，并进行独立的数据核查和质量控制。（6）在干预 开始前、中间和结束时，对2组进行定期的评估和随 访,以了解干预效果的变化和调整干预方案。确保评估和随访的一致性，采用统一的指标和评估工具。（7）定期召开研究团队会议,共享研究进展和问题，并 及时解决可能出现的难题。确保研究团队对研究目 标和质控措施的理解一致,并进行必要的培训和反馈。1.6统计学分析 采用SPSS 26.0软件进行统计学 分析。计数资料采用例和百分率表示，行/检验;计量 资料均符合正态分布，并采用均数士标准差（士$）表 示，行t检验。以P0.05）；2组干预9个 月后自我管理水平得到提高;观察组饮食指导、行为 指导、运动指导、用药指导及随访与评估评分好于对 照组（P0.05）o见表1。2.2 2组知晓率和满意度比较 观察组干预9个月 后发病机制、饮食控制、药物使用知晓率和干预方法、服务态度、人工智能使用满意度好于对照组（P 0.05）。见表2。2.3 2组健康需求、就诊率、血压达标率及依从性比 较 观察组干预9个月后健康咨询、家庭病床、健康体 检健康需求率、就诊率、血压达标率及依从率均好于 对照组（P0.05）o见表3。表1 2组自我管理水平比较（xs,分）组别饮食指导行为指导运动指导用药指导随访与评估观察组（,1=200)干预前78.45 5.4179.84 7.4572.51 7.3978.31 7.3873.63 5.52干预9个月后92.31 6.7390.39 9.4391.53 6.7892.13 7.9989.58 9.87*差值13.86 2.1410.55 1.6919.02 3.6913.82 2.1215.95 2.64对照组0i=200)干预前78.48 5.4578.92 7.4272.54 7.4178.42 7.4373.68 5.57干预9个月后85.68 6.4284.54 8.4883.61 6.9584.34 7.72*80.42 7.18*差值7.20+0.965.62 0.4511.07 0.615.92 0.436.74 0.78t40.157121.01430.06151.64847.315P0.0000.0000.0000.0000.000注：与对照组比较，*P0.05；与干预前比较，P0.05o表2 2组知晓率和满意度比较例（）组别知晓率满意度发病机制饮食控制药物使用干预方法服务态度人工智能使用观察组（,i=200)191(95.50)190(95.00)194(97.00)189(94.50)192(96.00)193(96.50)对照组0i=200)176(88.00)179(89.50)175(87.50)168(84.00)172(86.00)170(85.00)%26.3927.3166.7397.0297.3277.595P0.0290.0210.0260.0230.0220.018 744 老年医学与保健 2023 年第 29 卷第 4 期 Ger ia t r Hea l t h Ca r e,2023,Vo l.29.No.4表3 2组健康需求、就诊率、血压达标率及依从性比较例()组别健康需求就诊率血压达标率依从率健康咨询家庭病床健康体检观察组(”=200)193(96.50)195(97.50)194(97.00)186(93.00)179(89.50)173(86.50)对照组5=200)161(80.50)172(86.00)180(90.00)143(71.50)140(70.00)156(78.00)X27.1926.3987.0156.7817.2326.732P0.0290.0390.0300.0350.0210.0373讨论高血压好发于老年人群中,属于发病率较高的慢 性病，临床多以血压升高为主，具有病程长、终身性治 疗等特点,且随着病程的延长将会引起较高的致残率 与死亡率，成为我国居民死亡的重要的原因“。目 前，社区高血压患者以家庭用药及个人签约为主，虽 然能控制患者血压水平,但是远期效果不佳。同时,个人签约管理服务使用时亦存在诸多弊端，主要表现 为以下方面皿：(1)社区签约服务发展不均衡，部分 试点社区签约率、知晓率高；(2)人群健康管理服务向 慢病倾斜严重，缺乏健康、亚健康人群管理；(3)存在“签而不约”情况，随访较少，部分人群存在死档口。因此,针对个人签约在社区中存在的不足，人工智能 技术助力家庭医生双签约模式得到发展及应用，并获 得良好效果问。本研究中,2组干预9个月后自我管 理水平得到提高;观察组饮食指导、行为指导、运动指 导、用药指导及随访与评估评分好于对照组(P 0.05)，从本研究结果看出，人工智能技术助力家庭医 生双签约模式能提高社区高血压患者自我管理水平,利于稳定患者病情，控制血压水平。分析原因:人工 智能技术助力家庭医生双签约模式能依托AI语音、手 机APP、微信等方式,优化管理方法和流程,能实现患 者精准化医疗、智能决策等，以学科优势为主,突出技 术优势，建立云平台，实现疾病健康管理、随访的智 能化。人工智能技术助力家庭医生双签约模式属于是 一种全新的治疗健康宣教及管理模式之一，广泛用于 社区高血压、冠心病及糖尿病等慢性疾病中,通过该 管理模式能将健康干预管理服务提供给患者,实施过 程中以家庭为单位，借助社区服务载体，落实社区高 血压家庭的个性化、针对性及全面服务和健康宣 教“勿。本研究中，观察组干预9个月后发病机制、饮 食控制、药物使用知晓率和干预方法、服务态度、人工 智能使用满意度好于对照组(P 0.05),从本研究结 果看出，人工智能技术助力家庭医生双签约模式能提 高社区高血压患者依从性和满意度。分析原因:人工 智能技术助力家庭医生双签约模式具有较好的医疗 信息化基础,通过构建区域卫生信息平台，将高血压 患者分级，定期进行个性化、全程、智能化随访，能弥补 传统管理时空限制。同时，该管理模式实施过程中，通 过与第三方公司合作，以家庭医生为主的签约管理,利用人工智能AI及第三方助手调研家庭医生签约情 况,能及时发现管理过程中存在的问题，并制定相应 的措施干预,可及时更新健康档案，更好的了解患者 血压水平情况如。本研究中，观察组干预9个月后健 康咨询、家庭病床、健康体检健康需求率、就诊率、血压 达标率及依从率均好于对照组(P 0.05),从本研究 结果看出,人工智能技术助力家庭医生双签约模式能 提高社区高血压患者就诊率、达标率。综上所述，人工智能技术助力家庭医生双签约模 式能提高社区老年高血压患者自我管理水平,提升知 晓率、满意度及健康需求率，可获得较高就诊率、血压 达标率及依从性，值得推广应用。参考文献1 邹晓鸿，邓雯予，陈冬冬，等.基于“1+1+1”家庭医生签约 服务模式的经皮冠状动脉介人治疗术后患者健康管理效果 评价研究J.中国全科医学，2021,24(1)：80-83.2 陈德剑，许加明，李旭，等.家庭医生“1+1+1”组合签约服 务对社区老年居民高血压管理效果的影响J.同济大学学 报：医学版，2021,42(1)：85-91.3 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