作者：王宇，姚尚龙，华中科技大学同济医学院附属协和医院麻醉科
临床研究是医学研究的一个重要组成部分，并在整个医药发展过程中起到关键作用。临床研究按照其目的和设计，常见的主要包括以下几类。
(1)干预性研究，这是最为常见的临床研究类型，主要为临床试验，其目的是测试药物、治疗或医疗设备的有效性和安全性。临床试验通常分为4 个阶段，从初步的安全性试验到广泛的有效性评估。临床试验也分为几种类型，如交叉设计研究( 受试者在不同时点接受不同处理，以比较效果)、转化研究(这类研究旨在将基础科学研究快速转化为临床应用，缩短了基础医学研究和临床实践之间的差距)。
(2)观察性研究，这类研究无人为干预，着重于观察疾病在人群中的分布和影响因素，以及预防措施的效果。通常涉及较大规模的人群，并试图找出疾病与潜在风险因素之间的关系。根据研究设计可以分为以下几种类型，如队列研究( 研究一组人群在暴露于某种因素下的发病情况，以判断该因素与疾病之间的关联)、病例-对照研究( 通过比较疾病患者和非疾病患者的暴露历史，寻找疾病可能的危险因素)等。
1.真实世界大数据研究概述
真实世界大数据研究，即在真实世界环境下收集与患者有关的数据，这些数据反映了药物或治疗方法在真实临床环境中的使用情况和效果。主要研究类型是观察性研究，也包括实效性随机对照研究(randomized controlled trial，RCT)。它不同于传统的临床试验，不是在严格的控制条件下进行，而是通过分析常规医疗实践中收集的数据，获得临床证据的研究。
引入真实世界大数据研究对于临床研究具有重要的意义，它可以帮助研究人员和医师了解药物或治疗方法在广泛人群中的实际效果，包括在常规医疗条件下的安全性和有效性。此外，真实世界大数据研究还能提供药物长期使用的数据，这对于评估药物的长期效果和罕见不良反应尤为重要。真实世界大数据已经渗透到社会各个行业，尤其是医学领域，无论是医学科研、科室服务、寻医问诊，还是医学数字资源开发、利用都发生了巨大的变化。
真实世界大数据在医学领域有巨大的应用潜力，可以推动医疗保健的个性化、高效化和智能化，但同时也需要妥善处理数据安全和隐私保护等问题，确保技术的发展符合伦理和法律标准，惠及广大患者。
2.真实世界大数据研究在麻醉与围术期医学中的意义
医学领域的数据产生量随着医疗技术的发展而激增，其中包括电子健康记录、医疗成像、遗传信息、患者行为数据等。这些真实世界大数据的分析对于改进围术期诊断、治疗和并发症预防具有重要意义，对麻醉学科的发展也具有积极的推动作用。真实世界大数据研究能够提高研究的代表性和普遍性，使研究结果更具有说服力和推广价值。这对于制定临床指南、优化麻醉方案以及评估麻醉药物的安全性和有效性具有重要意义。
真实世界大数据研究有助于发现麻醉实践中潜在的问题和风险，从而为麻醉科医师提供更为精准、安全的麻醉方案。通过对大量病例的分析和总结，可以发现麻醉过程中的规律性和差异性，为个体化麻醉提供科学依据。此外，真实世界大数据研究还能够推动我国麻醉学科的科研水平和国际影响力的提升。通过开展多中心、大规模的临床研究，可以为我国麻醉药品和医疗器械的研发提供有力支持，推动麻醉药品和医疗器械的创新发展，提高我国麻醉学科在国际上的地位。
我国麻醉学科应当在真实世界大数据研究领域加大投入和支持，努力提高我国麻醉学科的研究水平和临床实践能力。
3.真实世界大数据下的麻醉与围术期医学研究
临床研究是聚焦于疾病的诊断、治疗、预后及其病因，以患者为研究核心，以医疗服务机构为研究基地，多学科团队协作推进的科研实践。随着数字技术在医疗领域的深入应用，临床研究的模式正经历根本性的转型。真实世界大数据研究在临床研究中逐渐发挥出重要作用。
（1）围术期器官损伤预测。围术期器官功能障碍主要是由手术区域组织损伤、围术期血流动力学变化、术前并存器官损伤易感性、易患合并症和/ 或与手术相关炎症反应的病理生理基础发展而来。围术期器官损伤的常见表现包括神经系统并发症、心肌缺血、急性肺损伤、
心肺转流( cardiopulmonary bypass，CPB) 术后肺损伤是心脏手术后最常见的并发症，轻者仅出现一过性低氧血症，重者则表现为急性进展性肺损伤。华中科技大学同济医学院附属协和医院麻醉科及麻醉与危重病研究所(麻醉复苏教育部重点实验室)通过巢式病例-对照研究设计、蛋白质组学检测方法及机器学习模型首次发现CPB 术后肺损伤的术前及术后部分差异表达蛋白，开发了网页版预警模型( https： / / wy-wuhanunion .shinyapps.io/ CAPS_DynNomapp_WY/ )并进行模型的内外部验证。
该研究是为数不多的围术期肺损伤蛋白质组学研究之一，利用了机器学习模型算法将海量的蛋白质标志物进行计算和筛选，获得了一系列有价值的肺损伤的预警蛋白标志物，建立并验证了CPB 手术后肺损伤的预测模型，实现围术期并发症的精准防控和分子机制探索研究。临床因素和蛋白质预测因子的联合使用可能在肺损伤的早期治疗或预测中发挥重要作用。该研究在围术期器官损伤预测领域中具有重要指导意义，同时也为其他器官损伤、合并症、死亡等结局预测提供了研究模式参考。
（2）
为此，国际和平妇幼保健院徐子锋教授研究团队开展了一项回顾性研究，对2013 年1 月1 日至2018年10 月31 日经阴道分娩的足月
（3）围术期安全和质量改进。通过分析医疗事故、麻醉质控的数据，可以不断改进医疗流程，提高患者安全水平。世界卫生组织( world health organization，WHO) 已经将围术期死亡率( perioperativemortality rate，POMR) 列为全球100 项核心健康指标之一。刘敬臣指出：近十年来，发达国家术后30 d 的POMR 为0.2% ~9.8%，而发展中国家受限于经济状况和医疗条件，POMR 明显高于发达国家。
我国目前尚未建立POMR 上报制度，因此缺乏基于真实世界大数据的POMR。因此，姚尚龙教授在湖北省地区发起了有关POMR 特别是麻醉相关死亡的横断面调查。基于我国第一家具有自主著作权的麻醉质控云平台数据库——湖北省麻醉质控中心网络体系，研究团队收集了2017—2021 年在中国湖北省10 个城市的9 391 669 例围术期相关的患者、手术、麻醉和医院特征信息，并且对我国麻醉相关死亡的发生率、趋势、原因和可预防性进行了细致的评估。
调查结果显示，2017—2021 年共发生600 例麻醉死亡病例，发生率为6.4/10 万，其中71.3%是可预防的，并且通过混合效应模型计算发现死亡率呈持续下降趋势。该研究结果表明麻醉医疗质量持续改进取得明显成效，未来的研究需要进一步探索麻醉质控的管理，以进一步降低麻醉相关死亡及并发症的发生风险。
4.中国麻醉学真实世界大数据研究势在必行
1）我国麻醉学在真实世界大数据研究方面的优势。(1) 庞大的患者人群：我国拥有庞大的医疗卫生体系，医疗机构数量众多，患者就诊量大，因此能够积累大量麻醉相关的医疗数据，为我国麻醉研究者开展大数据研究提供了丰富的临床样本和数据。(2)技术进步：随着互联网、云计算、人工智能等技术的发展，我国在数据处理和分析能力方面取得了显著进步，这为麻醉学科的大数据研究提供了技术保障。(3)政策支持：新时代以来，在健康优先的战略原则和新时代卫生与健康工作方针的指导下，“健康中国”建设全面展开。
在党的二十大报告中，习近平总书记把“ 健康中国” 确立为2035 年基本实现社会主义现代化的总目标之一，重申推进健康中国建设的重大意义，明确要坚持健康优先的发展战略，完善人民健康促进政策，并依据新时代卫生与健康工作方针，针对当前卫生健康事业面临的突出问题，明确提出了重点工作任务，为“ 健康中国”建设指明了发展方向和实践路径。其中，医疗健康信息化和大数据研究领域将获得强烈的政策支持和大量的资金投入。
2）麻醉学真实世界大数据研究的重要性。大样本临床研究可以提高研究结果的可靠性和普遍性。许多传统临床研究范式阻碍了新型医学治疗手段、药物等发展，并且往往未能解决各类患者群中的巨大异质性，因为临床RCT 只能选择标准的患者群体和标准的分析方法。自相矛盾的是，临床研究的初衷是针对更广泛的人群，患者的知情同意和研究方案的机构审查加强了特定研究或临床试验的伦理要求，仍然是新兴医学快速发展的巨大挑战。
RCT 过于注重数据收集和精确的样本量，缺乏关于数据质量或有效性的细节，以及数据分析的手段。而经过RCT 确认的大多数治疗药物或设备，在上市后的大样本观察研究基本不存在，缺乏大数据研究判断其在常规临床实践中的普遍性。
麻醉学真实世界大数据研究势在必行，迄今无公开的多中心围术期大数据集。外科管理开始高度重视多目标优化，包括循环管理、容量管理、麻醉深度管理、手术方式、基础疾病管理、疼痛管理、心理管理等，麻醉学管理需要围术期大数据支撑才能有效实现多目标优化。
围术期数据的特点/ 问题与医学其他领域有很大区别，研究难度明显大于医学其他领域，更加需要早期介入，开发机器学习预警模型。围术期麻醉管理的动态、持续做正确决策难度大，围术期大数据基础上的强化学习有望实现智能化麻醉管理的医疗决策支持，例如算法自动控制的
3）麻醉学真实世界大数据研究的难点。
(1) 麻醉学围术期数据的结局：麻醉科医师关注的围术期结果多为急性损伤，并非患者的临床最终结局，研究结局变化快，起病急，研究意义有限，且难度大，被其他学科专家认为在疾病诊治全过程中的作用较弱。
(2) 麻醉学围术期数据呈现高维度：围术期高维度数据需要适应算法创新，研究因素众多，且在围术期中动态变化，往往需要进行降维，如Boruta算法、主成分分析、t-分布随机近邻嵌入等，否则计算量太大。且在后续应用上也存在难度。
(3) 围术期混杂因素多：围术期用药(干预) 记录的及时性和准确性堪忧，明显影响数据质量；数据清洗和预处理难度大，非同量纲的指标众多，信息缺失程度高；手术、医院、科室制度等众多因素影响数据的稳定性，还受到围术期外科医师用药习惯、患者的情绪、麻醉科医师的管理习惯(积极与保守)等诸多因素。
4）我国围术期麻醉数据库建设。电子医疗信息系统近年来在我国医疗机构的普遍应用有效提升了医疗服务和管理效率，同时也为海量医疗数据用于临床科研、医疗质控和医学教育等领域提供了机遇。南方医院麻醉科于2016 年提出了建设以数据为基础的“ 研究型学科” 的目标，并于2018 年初步完成南方医院围术期数据库建设。
该数据库现纳入约63 万例手术患者的病历、医嘱、检验、检查、手麻等多个系统的结构化数据，支持数据概览、队列建立、特征提取、统计分析等功能，并定期更新维护。同时，科室组建了含临床医师、人工智能及流行病学专家、信息技术专家、研究生和研究护士的临床研究团队，通过开展真实世界大数据研究与RCT，探索围术期重要脏器损伤的早期预警系统与防治新策略。
数据库建立以来，团队已依托其开展多项回顾性研究，并初步建成大型非心脏手术后心脑血管事件研究队列和老年心脏、骨科手术后胃肠与神经认知功能障碍研究队列。已发表的研究包括：描述良性子宫病变切除术后麻痹性
另有20 余项各类临床研究正在开展。华西医院麻醉科李茜教授研究团队联合生物大数据中心宋欢教授研究团队近期在European Journal of Epidemiology 上发表了一篇多中心前瞻性队列研究的概述文章，全面介绍了中国麻醉手术队列(China surgery and anesthesia cohort，CSAC) 建设的科学意义、研究目的、方法、人群概况和前期研究结果。该队列于2020 年7 月启动，针对手术人群搭建了标准化队列研究的数据收集及管理系统，目前已纳入中国四家临床中心，超过1.2 万例受试者。
项目通过收集和整合队列人群术前、术中、术后全周期医疗信息，同时采集血液、
5.小结
围术期真实世界大数据研究势必推动麻醉学的进步，人工智能麻醉策略必然是未来麻醉科临床工作发展的趋势。随着研究的深入，围术期大数据驱动下的麻醉管理研究势必会发现既往无法发现的内容，从而给手术患者带来更多的益处。国内亟需高质量(多步骤质量控制+数据可追溯)、多维度(表型、组学信息、影像信息等)、时序性数据收集、专科(主动) 与被动随访结合的多中心麻醉及围术期数据库，在此基础上才可推进中国麻醉真实世界大数据研究的发展。
来源：王宇,姚尚龙.真实世界大数据研究助力麻醉学科发展[J].临床麻醉学杂志,2024,40(09):901-904.
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