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《70岁以上的健康人不应该推荐阿司匹林》

  • 来源专题：生物安全网络监测与评估
  • 编译者： yanyf@mail.las.ac.cn
  • 发布时间：2019-09-03

  • 即使在心血管疾病风险最高的人群中，低剂量阿司匹林也不会延长70岁以上健康人的无残疾生存期。 ASPREE试验的最新结果今天在ESC大会2019年与世界心脏病学大会一起呈现。（1）

    澳大利亚珀斯科廷大学的Christopher Reid教授代表ASPREE调查员说：“越来越多的人达到70岁而没有明显的心血管疾病（CVD）。这一分析表明需要改进风险预测方法确定那些可以从每日低剂量阿司匹林中受益的人。“

    由于大出血的风险增加，欧洲预防CVD的指南不建议使用阿司匹林。（2）此建议随后得到中度风险患者（ARRIVE），（3）糖尿病患者（ASCEND）的结果的支持。 ），（4）和70岁以上的人（ASPREE）表明，出血风险增加超过了CVD风险的适度降低。（5）

    ASPREE随机试验的主要发现是，在70岁或以上没有已知CVD的人群中，每天服用100毫克阿司匹林对无残疾生存的复合主要终点没有影响（定义为未达到初级生存期的那些）痴呆或持续性身体残疾或死亡的终点。（6）选择主要终点来反映在健康的老年人群中开出预防性药物的原因。

    该分析检查了无残疾生存的主要终点的结果是否可能因CVD风险的基线水平而异。还对全因死亡率，严重出血和预防CVD（定义为致命性冠心病，非致死性心肌梗死，致死性或非致死性卒中或心力衰竭住院治疗）的次要终点进行了分析。

    研究人员使用Framingham评分（最长75年）和动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）汇总队列风险方程（长达79年）计算了19,114名ASPREE参与者的基线10年CVD风险概率，并将其分为三分之一。由于在方程中指定的年龄范围之外没有可用的CVD风险评分，他们还根据存在0至1,2或3或超过3个CVD风险因素对参与者进行分类。检查每个风险组的无残疾生存率，死亡率，主要出血和CVD的总体比率，并比较用阿司匹林或安慰剂治疗的患者的结果。即使在心血管疾病风险最高的人群中，低剂量阿司匹林也不会延长70岁以上健康人的无残疾生存期。 ASPREE试验的最新结果今天在ESC大会2019年与世界心脏病学大会一起呈现。（1）

    澳大利亚珀斯科廷大学的Christopher Reid教授代表ASPREE调查员说：“越来越多的人达到70岁而没有明显的心血管疾病（CVD）。这一分析表明需要改进风险预测方法确定那些可以从每日低剂量阿司匹林中受益的人。“

    由于大出血的风险增加，欧洲预防CVD的指南不建议使用阿司匹林。（2）此建议随后得到中度风险患者（ARRIVE），（3）糖尿病患者（ASCEND）的结果的支持。 ），（4）和70岁以上的人（ASPREE）表明，出血风险增加超过了CVD风险的适度降低。（5）

    ASPREE随机试验的主要发现是，在70岁或以上没有已知CVD的人群中，每天服用100毫克阿司匹林对无残疾生存的复合主要终点没有影响（定义为未达到初级生存期的那些）痴呆或持续性身体残疾或死亡的终点。（6）选择主要终点来反映在健康的老年人群中开出预防性药物的原因。

    该分析检查了无残疾生存的主要终点的结果是否可能因CVD风险的基线水平而异。还对全因死亡率，严重出血和预防CVD（定义为致命性冠心病，非致死性心肌梗死，致死性或非致死性卒中或心力衰竭住院治疗）的次要终点进行了分析。

    研究人员使用Framingham评分（最长75年）和动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）汇总队列风险方程（长达79年）计算了19,114名ASPREE参与者的基线10年CVD风险概率，并将其分为三分之一。由于在方程中指定的年龄范围之外没有可用的CVD风险评分，他们还根据存在0至1,2或3或超过3个CVD风险因素对参与者进行分类。检查每个风险组的无残疾生存率，死亡率，主要出血和CVD的总体比率，并比较用阿司匹林或安慰剂治疗的患者的结果。

    对于CVD风险最低三分之一的参与者，通过Framingham和ASCVD评分，阿司匹林没有无残疾生存或心血管益处。该组出血的可能性也最高。

    相比之下，Framingham和ASCVD评分中CVD风险最高的三分之一患者的CVD事件发生率显着低于出血率相似的阿司匹林。阿司匹林版安慰剂对CVD减少的危险比为0.72（95％置信区间[CI] 0.54-0.95），Framingham评分为高风险组，高风险组为0.75（95％CI 0.58-0.97）通过ASCVD方程。

    然而，CVD的这种减少并没有转化为显着改善的无残疾生存。阿司匹林与安慰剂组的无残疾生存率的危险比为0.86（95％CI 0.62-1.20），Framingham评分为高风险组，ASCVD方程组认为高风险组为0.89（95％CI 0.62-1.28） 。

    里德教授说：“研究结果强调，健康老年男性和女性使用阿司匹林的风险 - 收益权衡取决于心血管风险水平。它还表明使用现有分层方法减少最高风险组中的CVD事件没有确定这种优势转化为更长的无残疾生存的个体。“

    在ASPREE纵向随访研究中，将研究除了使用常规风险因素和当前预测模型之外，识别CVD风险增加的群体的新方法。遗传和生物标记信息将包含在ASPREE生物库中。

    Reid教授总结道：“根据主要ASPREE试验结果，70岁以上的健康人群不推荐每日服用低剂量阿司匹林 - 即使是心血管疾病风险最高的人群。今天的分析表明需要更精确的方法来确定一个可能从预防性治疗中获益的亚组。“

    ——文章发布于2019年8月31日

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科学研究需要和临床实践进行结合，用户的健康实践对医疗服务具有深远影响。在医疗和人工智能结合的背景下，一些创新的健康管理工具和服务被开发出来。然而，这些新兴的工具和服务在实际的临床环境中能否得到有效应用，仍是一个待解决的问题。举例来说，人工智能在医疗领域产生了一系列新的诊断工具和治疗方法，如人工智能辅助诊断系统、人工智能导向的远程医疗服务等。然而，这些工具和服务的可用性、有效性以及对医疗服务质量的实际影响，需要在临床实践中得到验证和评估。 城乡医疗服务质量的差异是另一个重要的研究领域。科学研究可以帮助我们了解和量化城市地区和农村地区在医疗服务质量、资源配置以及疾病案例分布等方面的具体差异。例如，医联体策略试图通过整合城市和乡村的医疗资源，来缓解城乡医疗服务质量的差距。科学研究可以对这种策略的实际效果进行评估，从而指导更有效的政策和实践。 当前医疗体系主要存在数据质量、医疗知识应用和医疗教育三个方面的问题。首先，一些错误的病例或误诊案例被记录并传播，而这些信息的错误性并未被标注，这可能对医疗服务产生误导性影响。科学研究可以通过深入分析这些案例，找出错误来源并提出改进方案。其次，医疗知识与医生实践的有效结合是一个挑战。考虑到医生的工作压力，他们往往没有足够的时间去查阅人工智能提供的辅助资料，因此，我们需要提供更为精准的，能够满足医生需求的信息服务。此外，当前的医疗知识服务系统在设计上并未充分考虑医生的实际需求，导致医生需要去适应这些系统，而不是系统去服务医生。这种现象在医疗知识提供方面尤为明显，通常所提供的是通用的基础知识，对资深医生的帮助有限。人工智能技术可以帮助我们更精准地提供满足医生需求的信息服务，从而提高医疗服务的效率和质量。最后，医学教育中存在临床经验不足的问题。很多从事教学的医学老师来自生命科学等非临床背景，他们在撰写学术论文方面可能有较强的能力，但在临床经验方面可能不足。反之，临床医生虽有丰富的诊治经验，但往往缺乏撰写SCI论文的能力。因此，大学教材往往由临床医生撰写，而不是大学老师。学生在学习过程中，更偏向于学习教科书，而非临床经验。通过深化科研和临床的结合，我们可以提高医学教育的实效性，更好地为未来的医疗服务提供人才支持。 4.2   临床案例与科学文献知识的整合 在大数据医疗领域，临床案例和科学文献知识的整合是一项重要的任务。然而，这两类知识的性质差异可能在整合过程中引发一些问题。在当前医疗诊断系统中，知识源主要分为两类：通用知识和案例知识。通用知识通常由教科书和科学文献经过整理、归纳后形成，主要以查询功能形式提供。与此相反，案例知识是基于医生在诊断过程中对病情演化的具体观察和判断形成的。 案例知识在提供和转化过程中可能存在许多变化，包括但不限于疾病早期、中期和后期的诊断手段和方式的不同，这些具体细节和特点是无法仅依靠算法理解的，而需要医生的专业判断和推荐。此外，大量的诊断和案例知识并未在教科书或文献中明确记录。由于病患个体差异和疾病病程的复杂性，每个患者的具体病情往往会有所不同，这就需要结合案例知识和医生的专业判断，以实现个体化的诊断和治疗。因此，在临床案例和科学文献知识的整合过程中，应注重医生的专业参与和案例知识的细节处理，以更好地满足个体化医疗需求。 4.3   医院数据确权 目前医院数据的所有权尚未明确。尽管这些数据在医院环境中可供使用，但并不直接属于医院所有。由于缺乏明确的法律规定，这些数据也难以判定为个人所有。如果数据归个人所有，那么个人可能会要求获取这些数据，但这可能导致医院在数据管理上面临困境。同样，一些敏感的医疗数据，如艾滋病等传染性疾病的数据，一旦泄漏，可能引发公共卫生事件和社会恐慌。当前的实际情况是，全民健康数据归属于国家卫生健康委员会。 另一个重要问题是这些数据的定价。对于不同的购买者，同一份数据可能具有不同的价值。就目前而言，金融数据受到严格的法律保护，不能离开银行。相比之下，医院数据的管理则没有明确的法律规定。医院的原始数据不应离开医院，但经过抽取和分析的数据，特别是反映群体特征的数据，是可以被合理使用的。 在此情况下，保护患者的隐私成为一项重要任务。例如，如果医院原始数据直接泄漏给商业保险公司等，可能会引发社会问题。因此，可以考虑将部分不涉及用户隐私的信息处理、抽取和脱敏后提供给商业保险公司，以判断购买资格，但同时确保提供的信息最小化，既满足了相应的信息需求，又保障了患者的隐私安全。 5 人工智能赋能医疗 生成式人工智能在医疗领域具有强大的应用潜力，大家比较关注三个问题。 1）生成式人工智能是否能够在智慧医疗系统中，有效地进行回答患者问题、回复问诊和提供诊断建议等任务，实现对医生的部分替代？ 生成式人工智能在处理通用知识方面表现良好，但在处理主观问题的回答方面仍有待改进。生成式人工智能缺乏病例知识，这些知识基本上都在医院中，不在互联网上，无法获取。即使有一天患者将自己的病例上传到数据库中，生成式人工智能也无法做出详细的诊断，因为它无法获取医疗影像资料，且不能在长时间间隔内对比多次检查结果。由于病人的生理和心理状态都可能影响疾病的发展，因此在处理这些问题时需要人工非常细致和专业的判断。 在某些方向上，人工智能可以在一定程度上辅助医生进行诊断，但由于当前90%-95%的医疗信息存在不准确的情况，这会导致模型学习后产生的结果也不可靠。 人工智能和医生不应该对立。研究应该更关注使用了人工智能的医生和没有使用人工智能的医生对患者的治疗效果，以及是否能降低死亡率。人工智能在处理复杂的医疗工作方面存在困难，如诊断、手术决定、后遗症处理等，这些都使得人工智能难以完全替代医生。 2）生成式人工智能天然具有“非真实”的属性，如何保证AI或生成式人工智能在医疗领域应用的真实性和准确性？ 虽然生成式人工智能在医学基础知识方面表现较好，但在提高其在医疗领域的真实性和准确性方面，仍需依靠人类。生成式人工智能的信息抽取能力强大，但在自我纠错和对自己生成内容质量进行判断的能力上仍需进一步发展。此外，由于大部分训练数据来自开放互联网，如维基百科等，因此，如果知识库中存在误导信息，生成的内容也可能含有误导信息。 人工智能由于数据集的限制，可能会陷入局部最优解，而不是全局最优解。当处理来自不同患者的信息时，它可能在为特定患者生成解决方案时存在偏差。例如，如果输入数据大部分来自某一特定人群，那么生成的结果可能会对该人群有更好的匹配度，但可能不适用于其他人群。 3）在使用人工智能为医疗领域进行赋能的同时需要注意哪些问题？ AI的出现引起了震惊，主要是因为它和人类展现出了一种竞争性。AI在某些领域可以超越人类，如在初步的诊断和常见病症诊断中，AI可以作为一种工具，帮助普通消费者做健康诊断，这与使用默沙东的诊疗手册是类似的，这样可以避免浪费三甲医院的资源。 AI与管理、数据、医疗的结合需要综合能力。为了实现健康信息AI，需要跨专业合作，这对于培养非常专业的学生是一个挑战。然而，管理学院可以提供一个解决方案，因为它包含了公共卫生管理、信息管理等一系列可以合作的专业。在未来的手术室里，可以使用AI来辅助医生，提供关键时刻的帮助。但当前的医院很多智能设备并未被充分利用，我们需要对智能设备进行更好的治理。 生成式人工智能最大的能力在于对信息的归纳和整理。对患者数据的深度挖掘是十分合适的，然后将这些信息整理并提供给医生，这可能是一种有效的方式。在此基础上，提出一种个体化和群体化结合的理念，即如果能够通过数据驱动的方式来为每个个体提供独特的医疗服务，而不仅仅是为大多数人提供标准化服务，那么人工智能将能够发挥巨大的潜力。
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  • 《J Neurosci：阿司匹林或能有效治疗阿尔兹海默病》
    • 来源专题：生物安全知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者：hujm
    • 发布时间：2018-07-04
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