人工智能体检系统在健康管理中心的应用

目的为提高服务能力和体检质量,适应较大人口的健康普查,在健康管理中心引入人工智能(Artificial Intelligence,AI)。方法采用智能化体检系统和全流程导检系统协助受检者快速完成体检过程,并辅以AI健检机器人增加体检的体验感,采用χ^2检验和t检验进行智能运行前后体检速度和质量的比较分析。结果受检者体检的体验感增强,系统运行后满意度显著高于运行前(χ^2=76.066,P<0.001);受检者填写个人信息、咨询问诊、体检用时均显著减少(均P<0.001);项目漏检率等待导诊时间减少而体检速度和日均体检人数上升。结论AI在本健康管理中心的应用,显著提高了本中心的服务能力和体检质量,有助于创造更大的经济效益和社会效益。

基于健康管理队列的心血管事件风险预测模型

目的基于健康管理队列构建心血管事件风险预测模型。方法数据来源于山东多中心健康管理纵向观察队列,共72 843人纳入队列。随机抽取70%队列人群作为训练组,其余30%作为校验组,应用Cox比例风险回归模型对影响心血管事件发生的因素进行变量筛选,利用部分分布竞争风险模型建立心血管事件预测模型,并使用十折交叉验证法检验模型稳定性。结果队列随访期间共发生心血管事件2 463例,发病密度为88.79/1 000人年,死于非心血管事件164例。最终纳入模型的变量包括年龄、吸烟、体质量指数、高血压、糖尿病、血脂异常、ST-T改变、T波改变、异常Q波、心律失常及肾脏疾病。训练组ROC曲线下面积男性为0.837(95%CI:0.821~0.853),女性为0.897(95%CI:0.880~0.913);校验组ROC曲线下面积男性为0.838(95%CI:0.813~0.862),女性为0.893(95%CI:0.872~0.914)。结论构建的心脑血管事件预测模型在健康管理人群中有较好的预测能力。