本文来源：张璇,张飞,李铭麟,等. 智能机器人在基层慢性病管理中的应用与挑战[J]. 中国全科医学, 2025, 28(01): 7-12.（点击查看原文）👈
全球慢性病患病率不断上升，给社会的发展和个人健康带来重大挑战。管理慢性病需要长期治疗和监测，对患者的生活方式提出了一定要求。随着人口老龄化和人们生活方式的改变，慢性病防控正变得越发重要。近年来，随着医疗卫生领域科技创新向纵深发展，借助人工智能的智能机器人在医疗领域的应用也逐渐成为国家重要战略方向之一，传统的慢性病管理方法过于依赖医生和患者之间的线下交流，导致医生无法与患者保持长期且有效的沟通和随访，患者病情出现变化时医生可能无法及时发现和监测。此外，传统的慢性病管理方法通常是一种通用化的方法，无法充分考量到每位患者的个体差异。鉴于传统慢性病管理方法的局限性，本文提倡利用智能机器人提供更便捷高效的基层服务。本文认为，通过个性化健康管理方案、辅助医疗诊断、定时提醒服药等功能，使智能机器人能够致力于改善患者生活质量、减轻医疗资源压力，从而推动全球智能化医疗管理的发展。
PART 01
智能机器人在基层慢性病管理中的应用
健康教育在慢性病管理中扮演着重要角色，能够提高患者对疾病的认知并培养相应的健康管理能力。我国基层卫生人力资源不足，社区和乡镇居民常难以得到良好的健康教育。人工智能技术可以解决患者因时间和空间限制而难以随时参与健康管理学习的问题，有效提高了患者的参与率，比如利用智能机器人相关的人工智能、虚拟现实技术、云计算和大数据分析等技术，可以向社区居民传播与疾病相关的新知识等，帮助其更好地理解和管理自身健康状况，改变不良生活习惯。人工智能技术与家庭医生双签约模式可提升社区高血压患者的自我管理水平，同时也使就诊率、血压达标率及依从性提升。有研究指出，自我管理支持被证明是最有效的慢性病管理方法，表明通过提升患者自我管理支持水平对于缓解基层医疗压力是非常有帮助的。
目前超声诊断在医学诊断中扮演着不可或缺的角色，然而基层医院有限的超声诊断资源常难以满足患者需求。为解决这一问题，远程超声技术被引入并广泛应用于临床，该技术能够实现专家资源下沉，为基层患者提供更优质的服务，具有极高的临床应用价值。智能机器人能够成为远程医疗的工具，医生可以通过远程操作机器人进行远程诊断和治疗，从而为社区居民提供高质量的医疗服务。有研究通过承载5G传输技术的智能机器人使用远程超声技术对患者进行病情评估，其诊断结果经验证与CT扫描结果完全相符。
智能机器人可以提供24 h/7 d的服务，随时随地为患者提供心理支持服务，舒缓患者的焦虑、压力等不良情绪。研究显示采用海豹型机器人Paro进行干预可以改善痴呆症和慢性疼痛患者心理状态，社交支持和心理疏导可以帮助慢性病患者缓解负面情绪、增加治疗依从性、提高生活质量。智能机器人可以实时分析患者的生理数据，记录患者的情绪，并与患者进行交流和互动，为其提供情绪支持和心理辅导，以减轻因疾病引起的精神压力和孤独感，同时改善患者的生活质量和提高治疗效果。例如，日本产业技术综合研究所开发了Paro陪护机器人，其能够帮助老年人减少孤独感并提升社交能力；日本电气股份有限公司推出了PaPeRo机器人，它具备先进的面部识别功能，能够通知用户接收即时信息，并且可以发送视频消息、表演跳舞、玩游戏以及遥控其他电子设备。上述产品都配备了先进的语音处理识别系统，可以准确理解和解析多种方言，能够使患者与机器人无障碍地沟通。
随着我国人口老龄化程度的加深，基层护理人员的供需问题逐渐暴露，智能护理机器人迎来了迅猛发展，其能够提供日常看护辅助，有效减轻我国基层人员的工作负担。日常看护是长期患有慢性疾病并且日常生活能力受限的人所必需的。目前，康复机器人的研究和应用主要针对因脑血管疾病、脊髓损伤等引起的神经损伤患者，并帮助其恢复长期后遗症。通过及时、有效的康复训练，患者可以在恢复的最佳时期尽可能地使肢体功能得到最大限度的恢复，以保证日常行为能力不受或尽可能少受影响。
将智能机器人应用于社区健康调查，可以了解居民当前的健康需求和所存在的问题。此外，通过对数据进行分析和预测，能尽可能降低慢性病的患病率，减少疾病危险因素，预测疾病发生风险，帮助社区更好地进行疾病应对。人工智能机器人能够从微观层面分析和挖掘大量患者数据，发现相关规律和趋势，助力基层医生更好地管理和预防患者策略，但同时也可能引发数据泄露等安全性问题。通过对患者的患病风险进行预测，可以增加患者对疾病的认知，提升诊治和随访的效果。研究表明，应用人工智能进行疾病风险预测可以有效提升疾病的预测和诊断准确性，改善患者的生活质量。
智能机器人能够参与基础的健康筛查和初步诊断，包括测量生命体征以及执行基本的眼科、耳鼻喉等检查，有助于及早发现潜在的健康问题。北京市丰台区方庄社区卫生服务中心借助人工智能辅助决策支持系统与家庭医生签约，不仅规范了诊疗流程，还提升了医生的技术水平。在早期诊断某些疾病时，借助智能机器人进行辅助诊断可以提供较高的诊断价值。某些慢性病的早期症状常不具有典型性，容易出现漏诊或误判的情况。智能机器人可通过先进的算法和模型分析患者的生理指标、基因组数据等信息，为医生提供早期诊断线索和预测，尽可能降低疾病延误诊断风险，降低患者死亡风险，尽早发现潜在的健康问题并制定更早、更有效的治疗方案，以提高患者的生存时长，这将对医生诊断疾病大有裨益。
智能机器人在远程操作手术、远程急救和远程护理方面也都起到了重要作用。经过多次反复训练和对大量数据集的学习，人工智能机器人在某些复杂慢性病病因评估方面展现出了更高的性能，能够弥补临床医生诊断的局限性。BUFFOLO等等在大样本回顾性研究中发现，通过使用临床评分系统和机器学习，可以有效预测高血压中的原发性醛固酮增多症（PA）患者，从而减少了至少32.7%的筛查工作量，并降低了医疗资源的不必要消耗。DAI等开发的DeepDR系统能够检测和识别微血管瘤和小出血点，从而准确检测出糖尿病患者眼底病变的微小变化，及时发现轻度早期糖尿病征兆，为疾病的早期干预提供有力的技术保障。
智能机器人可以通过多种途径参与危险因素干预，包括改变个体的生活行为方式、居住环境或相关社会因素，以降低患病风险或改善患者健康状况。机器人系统可以收集患者的生活习惯、健康数据等信息，并根据分析结果给出针对患者的具体治疗建议和相应干预措施，以减少相关的致病风险。智能机器人还能为患者提供个性化的饮食计划、有规律的运动次数以及按时用药的指导等服务。
武汉市东西湖区卫生健康委员会通过"智医助理"平台，定期向社区医生发布健康管理任务，智能提醒医务人员完成对居民日常慢性病的管理服务。这一举措不仅显著减轻了基层医务人员的日常工作压力，也提升了基层医疗机构的服务能力，有效推动了基层医疗信息化水平的提升。在5G时代，人工智能通过结合深度学习模型和高性能计算，能够实时监测患者的健康状况，并将数据传输到医疗设备上进行分析和评估。智能机器人可以记录患者的日常行为，包括睡眠时长、运动量和饮食记录等，利用数据分析和智能算法来提供个性化的干预措施，帮助患者改善不健康的行为，促进康复和疾病管理。智能机器人能够基于患者的身体状况和个人需求，为其量身定制个性化的健康管理方案，并通过收集和分析患者的生理数据、日常习惯和相关病史等信息，协助患有慢性病的人更加有效地管理自身的疾病。研究表明，智能机器人能够针对个性化方案诊治的糖尿病患者自动发送提醒信息，此类功能可以有效地改善慢性病患者的生活质量，减轻医疗资源压力，推动慢性病管理智能化的发展。例如Next IT公司开发的慢性病患者虚拟助理（Alme Health Coach）系统可为慢性病患者提供全方位的帮助，包括规划日常饮食、监控睡眠质量、提醒药物服用时间，甚至通过患者数据分析推导出未规律服药的原因，该系统还能构建适合高血压患者的慢性病膳食推荐系统。可视化的机器人聊天架构能够满足患者对生理数据储存、日常行为远程监测和定时服药提醒的需求，同时智能机器人可以协助记录患者的医疗信息，确保数据的准确性和及时性，这对社区医院的信息管理和卫生档案维护非常重要。
PART 02
医疗人工智能发展的挑战与展望
（1）智能机器不能完全替代医务人员。尽管人工智能程序可以监测生命体征并执行基本护理任务，但在医疗决策中更注重追求患者治疗效益最大化，而忽略了对患者内心需求的人文关怀。医护人员的人文关怀是不可或缺的。智能机器人需要准确理解用户的指令并顺利执行，与患者不断保持良好的沟通交流，以确保医患之间的沟通一致。人文关怀能力仍然是智能机器人缺乏的能力。
（2）智能机器人依靠选定的大数据进行分析，但数据集的建立由研究人员选定，可能导致诊疗存在一定程度的偏差。此外，当使用算法做出决策时，如果这些算法倾向于某些人或群体，可能会损害其他人或群体的利益，加剧不公平。
（3）患者对智能机器人的接受程度存在差异。由于人机交互方式不够友好，很多老年患者对使用机器人持排斥态度。有学者基于Anderson健康行为模型开展研究发现患者对于新型服务模式的接受程度受年龄、性别、地区以及对慢性病知识了解程度等因素的影响。
（4）隐私和数据安全问题也很重要。确保智能机器人存储的大量个人健康数据不受第三方攻击和滥用是一个有待深思的问题。
（5）智能机器人的高昂成本也是一大问题。尽管智能机器可以在一定程度上减轻医疗资源的负担，但普及和推广会受到其高昂成本的限制，维护和更新智能机器也需要花费一定的资金。为充分挖掘智能机器人在慢性病管理领域的潜能，需继续进行深入研究和探索。
（6）智能机器在医患关系中的责任界定不明确，对于由智能机器人引起的延迟诊疗和程序错误导致的误诊应该明确责任界限。
未来，医疗领域将广泛应用智能机器人。智能机器人将作为医生的助手，帮助进行诊断、监测患者健康状况，并提供个性化治疗建议。在手术和治疗过程中，其将提供精准的支持，同时改善医患之间的沟通，提高医疗服务的效率和质量。随着技术的进步，智能机器人有望成为医学领域的重要助力，推动医疗水平的提升和医疗资源的合理利用。
小结
使用智能机器人能监测、评估和干预高风险人群，辅助慢性病患者改变生活方式，有助于降低慢性病的发病率，这为慢性病患者提供了个性化的治疗方案，也为基层慢性病管理带来了更多可能性。目前研究者对智能机器人的研发更倾向于慢性病健康管理的思路设计，而对效能评估对照试验的研究较少。我国的医疗人工智能在法律伦理、数据安全、技术瓶颈和成本控制等方面仍存在问题，这导致其应用尚未得到全面推广。为了实现智能机器人与基层慢性病管理的更好结合，需推动相关法律法规的制定，加强技术人才的培养，保护患者的数据安全及促进不同领域和学科的深度融合。
END
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