心力衰竭智能识别仪表板：药学健康数据分析的创新应用与验证研究

　　为解决澳大利亚医院中药师难以快速识别因其他原因入院的心力衰竭（HF）患者并优先干预的问题，本研究开发了基于多参数健康数据分析的HF仪表板。验证显示其准确率>70%，阳性预测值>80%，显著提升临床药学服务效率，为数据驱动的精准药学实践提供新范式。

　　

在当今医疗数据爆炸式增长的时代，如何从海量信息中精准捕捉关键临床线索，已成为提升医疗服务效率的核心挑战。尤其对于心力衰竭（Heart Failure, HF）这类高发病率、高再入院率的慢性疾病，患者常因其他急性问题入院，其核心心血管问题易被忽视，导致治疗延迟和预后恶化。尽管健康数据分析技术为临床决策支持系统带来了革命性潜力，但澳大利亚医疗体系中仍缺乏专为药师设计的、能实时识别和优先处理HF患者的工具。这一空白促使Monash Health的Viviane Khalil团队开展了一项创新研究，旨在通过数据驱动的方法构建智能仪表板，帮助临床药师快速锁定目标患者，及时优化治疗策略。该研究发表于《Journal of the American Pharmacists Association》，为药学实践与健康信息学的融合提供了重要范例。

研究采用敏捷开发方法，通过整合18项临床与非临床参数，构建了柔性化、参数化的HF识别仪表板。关键技术方法包括：1. 基于ICD-10编码的病例筛选；2. 利用电子健康记录（EHR）提取用药数据（如袢利尿剂使用剂量与途径）；3. 指南导向药物治疗（GDMT）合规性分析；4. B型利钠肽（BNP）水平动态监测；5. 前瞻性验证队列设计（n=100），由临床药师人工复核建立金标准，并计算仪表板的灵敏度、特异性及准确度。

结果

背景

研究指出澳大利亚缺乏针对药师群体的数据驱动仪表板实践证据，凸显本研究的创新性与必要性。

目标

成功开发出能跨科室、跨入院原因识别HF患者的仪表板，支持药师优先干预。

实践描述

通过健康数据分析增强药学服务，将分散的临床数据转化为可操作的洞察。

实践创新

采用敏捷开发实现仪表板的快速迭代与参数优化，确保系统灵活适应临床需求。

评估方法

验证显示仪表板对5项核心参数（袢利尿剂使用、静脉袢利尿剂、ICD-10编码、GDMT、BNP）的整体准确率超过70%，阳性预测值均高于80%，误报率低。

结果

参数化设计使仪表板具备高扩展性与跨机构移植能力，为后续推广至其他疾病领域奠定基础。

结论

该仪表板通过标准化数据与实时集成，实现了HF管理的精准化与高效化，为药学临床决策支持系统提供了可复制范例。

本研究的意义在于首次在澳大利亚语境下验证了药学专用数据仪表板的可行性，其参数驱动架构不仅适用于HF，也为糖尿病、慢性肾病等复杂慢性病的药学管理提供了技术蓝图。通过降低漏诊风险、缩短治疗延迟，该工具有望显著改善患者预后，同时提升药师的工作效率与临床影响力。未来，结合人工智能算法与多中心数据联动，此类仪表板或将成为智慧医院建设的标准配置。