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陈江华教授：浙江透析质控的 “数据 + AI” 实践之路 —— 从体系构建到全国推广，破解基层同质化难题

2025-09-18作者：壹声资讯

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2025年9月5—6日，2025年肾脏病研究进展南方论坛暨医疗大数据论坛在广东省广州市成功举办。会上，浙江大学医学院附属第一医院陈江华教授分享了题为“浙江省透析质控与AI辅助管理能力提升”的大会报告。

《中国医学论坛报》特邀陈江华教授接受专访，围绕质控优化与技术创新、AI赋能透析质控、经验推广等问题展开深入对话，为行业呈现一份兼具参考价值与实践指导意义的“浙江方案”。

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问题一：您此次会议分享的 “浙江省透析质控与AI辅助管理能力提升” 报告，聚焦透析领域的质控优化与技术创新，能否为我们介绍下，当前浙江省在透析质控工作中，主要面临哪些核心挑战？

浙江省的透析质控工作始于 2007 年。在当时浙江省卫生厅的支持下，我们成立了透析治疗控制中心，从成立之初就明确了 “数据驱动质控” 的核心思路 —— 随即开发了浙江省透析网络登记系统，要求省内所有透析单位定期将数据上传至省级透析质控网站。通过这些数据，我们能清晰掌握全省透析治疗的整体情况，精准定位存在的问题，为后续工作打下了坚实基础。

经过十余年全省透析领域同仁的共同努力，浙江省已建成一套完整、高效的透析质控数据网络平台，质控工作也实现了从 “规范起步” 到 “质量提升” 的稳步推进。这份成效可以通过几组关键数据直观体现：

首先是覆盖广度，目前浙江省已实现透析单位质控全覆盖，截至去年年底，全省356家血透中心、109家腹透中心均纳入省级透析质量管理体系，且构建起 “省级-市级-县级” 三级质控网络 —— 不仅设有11家市级质控中心，70余家县级医院所在区域也均成立了县级质控中心，通过分级管理确保质控工作落地见效。
其次是质量提升，以血液透析患者的千人年死亡率为例，已从早期的130余人降至如今的110余人，且这一数据显著低于国际水平；同时，透析质量、贫血管理、钙磷代谢指标控制等关键KPI考核指标也均有明显改善。而这些进步，都离不开我们持续完善的透析质控网络平台。

值得一提的是，数据管理模式也在不断优化。早期手动登记流程烦琐，但随着系统迭代，如今已基本实现各中心数据的自动抓取，计划到今年年底，全省所有透析单位都将完成数据自动采集升级——这不仅大幅降低了人工成本，更能充分保障数据的真实性与可追溯性，为质控决策提供更可靠的支撑。

当然，我们也清醒认识到当前面临的挑战：一方面是区域发展不平衡，不同区域的患者死亡率差异明显，部分地区仍须加强重视；另一方面是患者增长与基层管理压力，浙江省每年新增透析患者约10%，而公立医院（尤其是三甲医院）资源趋于饱和，大量患者流向基层透析中心，如何让基层实现与上级医院同质化的治疗管理，成为亟待突破的难题。

问题二：在透析质控体系建设中，数据的精准性与实时性至关重要。AI技术接入透析管理，具体是通过哪些功能模块（如数据监测、风险预警、方案优化等）提升质控能力的？

结合前面提到的浙江省透析质控成效与同质化管理等挑战，未来两三年，我们的工作重点将聚焦于“技术赋能质控”—— 核心是把现有的透析登记系统，升级为人工智能辅助的智能化数据平台。

近几年，我们在这一方向已开展了不少探索：依托此前搭建的透析信息化管理平台，我们研发升级到人工智能管理平台，还专门通过RCT（随机对照试验）做了效果验证。结果发现，AI在血液透析患者管理中能发挥显著的辅助作用，具体能实现三大核心功能：

第一是风险预测与排序，平台可以精准预测透析患者的死亡风险，还会清晰标注风险排序依据，比如明确哪类风险是首要因素、哪类是次要因素，让医护人员对患者病情有更精准的判断；
第二是数据补全与校准，临床中常存在治疗记录不完整、周期不固定、数据不准确等问题，平台能自动补全缺失数据，提升数据精准度，为后续诊疗提供可靠依据；
第三是主动预警与干预提示，平台会定期（通常是每周）向主管医生推送提醒，告知其负责的患者当前存在哪些风险，还会结合临床路径给出具体的干预建议。

从RCT研究结果来看，仅三个月时间，患者的死亡风险就下降了38.8%。更值得关注的是，基层医院的应用效果尤为突出——越是医疗资源相对薄弱的基层机构，这套AI系统能发挥的辅助作用越明显，这也为我们解决基层同质化管理难题提供了关键支撑。

接下来的两三年内，我们计划对AI模型进行升级，核心是打造“更贴合患者实际生存场景”的2.0版多模态模型，具体会从两个关键维度完善：

一是纳入环境大数据。我们发现透析患者对环境因素非常敏感，比如PM2.5的长期或短期暴露都会增加死亡风险，温度变化、声光污染等也会影响患者预后。所以这次升级，会把这些环境数据与患者的医疗数据深度结合，让模型能更全面地评估患者面临的风险。

二是补充透析过程中的动态数据。血液透析的4小时治疗过程中蕴含着大量关键信息，比如患者的血液动力学变化、血压波动、透析充分性指标等。这些实时动态数据也将纳入2.0版模型，进一步提升风险评估的精准度。

目前，我们已着手准备这款2.0版多模态模型的验证工作。一旦验证确认方案有效，就会在全省推广，让所有透析单位都能用上这套AI服务，尤其要重点覆盖基层机构。

我们的核心目标有两个：第一，依托升级后的模型，实现AI辅助制定透析处方；第二，把透析患者的全病程管理都纳入AI体系。

长远来看，我们希望通过3~5年的努力，让浙江省全域透析患者都能享受到AI管理服务，最终将患者的千人年死亡率降到100以下，达到国际先进水平。

问题三：本次会议聚焦医疗大数据，而透析质控与AI管理恰好是大数据技术在临床应用的典型场景。您认为浙江省的这项实践，能为全国其他地区构建“大数据+透析质控” 体系提供哪些可复制、可推广的经验？

如今我们已迈入大数据与人工智能时代，如何借助这些技术为医疗领域赋能，尤其是为透析患者提供更优质的服务，我认为这一课题具有重大现实意义。

经过多年实践，我们已积累了较为成熟的患者管理经验。我认为，这些经验有潜力辐射并推广到全国其他地区。而要实现这一目标，核心在于搭建基础的网络数据平台，并持续推动增值数据的获取与应用。

目前国家层面已建有相关医疗数据平台，但由于平台覆盖范围广、各地实际情况差异大，其应用效果仍有提升空间。因此我建议，有条件的省份应积极主动地参与到平台的功能拓展与开发中，充分挖掘数据价值。在当前的大数据与人工智能时代，若不能抓住技术发展的机遇，将会明显制约我国肾脏病防治能力的整体提升。

除了推动AI技术在透析治疗领域的应用推广，我们也在尝试将技术应用场景向前延伸。从浙江省的监测数据来看，过去十几年间，终末期肾病的发病率不仅没有下降，反而上升——前些年每百万人口发病率约为100，如今已增至150~160。

针对这一现状，浙江省正积极探索区域试点工作，计划将AI技术融入居民全生命周期健康管理，力求通过精准干预降低慢性肾脏病（CKD）及终末期肾病的发病率。目前，我们已在辖区启动试点管理，期望在未来两到三年内，能在健康人群筛查、慢性病规范管理、肾脏病早期防控等方面取得实质性成果，为全国肾脏病防治工作探索出一条可复制、可推广的“浙江路径”。

陈江华教授

浙江省特级专家、浙江大学求是特聘教授、主任医师、博士生导师
浙江大学附属第一医院终身教授
国家肾脏病重点专科学术带头人
浙江省卫生领军人才、浙江省肾脏疾病防治创新团队学术带头人
中华医学会肾脏病学分会第十一届主任委员
中国生物医学工程学会人工器官分会第七届主任委员
中国非公立医疗机构协会肾脏病透析专业委员会主任委员
中华国际医学交流基金会理事、中华肾脏病防治专项基金主任委员
中国县域医院院长联盟肾病学组组长
发表学术论文700余篇，其中SCI论文400余篇
研究成果获国家科技进步奖二等奖3项、省科技进步奖一等奖9项
2012年美国肾脏基金会（NKF）“杰出成就奖章”
2023年度中国好医生

END

中国医学论坛报赵静薇采写

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