大数据角度探讨阴道网片应用利弊

本文刊登于《中国实用妇科与产科杂志》2020,36（10）:945-948

DOI：10.19538/j.fk2020100110

【引用本文】孙智晶，郭涛.大数据角度探讨阴道网片应用利弊［J］.中国实用妇科与产科杂志，2020,36（10）:945-948.

作者：孙智晶，郭涛

基金项目：北京自然科学基金（Z190021）；国家自然科学基金（81671442，81971366）；中国医学科学院医学与健康创新工程（2017-12M-1-002）

作者单位：中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院妇产科，北京100730

盆腔器官脱垂（pelvic organ prolapse，POP）是一种常见的盆底功能障碍性疾病（pelvic floor disorders，PFD），手术为重要的治疗手段，女性因POP接受手术的终生风险（lifetime risk）为11.8%～12.6%，其中经阴道植入网片（transvaginal mesh，TVM）是一种重要的手术方式。但随着阴道网片的广泛使用，伴随而来的网片暴露、侵蚀、疼痛等并发症日益出现，关于TVM使用利弊饱受争议。随着信息技术的发展，医疗数据的管理与应用走上了新的台阶，“大数据”的概念越来越多的应用到医疗领域，为我们再次审视阴道网片应用的利弊带来了新的视角，也带来了新的机遇与挑战。

1 阴道网片在盆腔器官脱垂中的应用

1.1 阴道网片手术疗效阴道网片在POP手术中的应用始于20世纪90年代，在全球广泛开展，与自体组织修复手术相比，TVM手术能更好地恢复解剖效果、有效缓解器官膨出的症状。阴道前壁脱垂手术术后1年，TVM手术的有效率为60.8%，显著高于自体组织修复组（34.5%）。然而随着更多的研究证据出现，在阴道前壁或后壁脱垂的患者中，术后随访2年，使用TVM的患者在有效率和生活质量方面与未使用网片的患者相比，并没有显著提高。而当随访时间延长到5年左右，TVM组再次接受脱垂手术的比率（5.3%）甚至高于非网片应用组（4.2%）。

1.2 阴道网片手术的并发症问题阴道网片手术后网片相关的并发症是目前限制其应用的主要问题。TVM手术和自体组织修复手术相比，手术时间更长、术中出血更多、膀胱损伤的风险更大，术后1年内，12.3%的患者出现了新发的尿失禁，1年内因网片暴露再次手术的风险为3.2%。术后随访2年，因网片暴露再次手术的风险增加到12%。在一项中位随访时间为4.7年的研究中（四分位距为2.4～6.8年），因TVM手术并发症接受再次手术的风险为8.8%。一项最长随访时间达8年的单中心研究显示，由于网片相关并发症需进行再次手术者占2.8%。长达20年的基于人群的队列研究显示，TVM手术和自体组织修复相比，发生尿失禁、POP复发手术和其他远期并发症的风险高1.69～3.20倍。而且手术使用网片的面积越大，发生网片暴露的风险越高。

1.3 阴道网片并发症的管理监测阴道网片于20世纪90年代开始应用于POP治疗，随着使用越来越多其并发症问题逐渐凸显，美国食品药品监督管理局（Foodand Drug Administration，FDA）于2008年和2011年两次发布关于阴道网片安全性的警告，由于缺乏支持阴道网片临床使用的证据，FDA在2019年4月16日宣布停止用于治疗POP的TVM临床使用。但是已经完成的TVM手术量巨大，为保证并发症患者得到及时规范的诊治、明确并发症特点、探索未来阴道网片的应用，已完成的TVM手术必须长期随访。早在2011年，国际妇科泌尿协会（International Urogynecology Association，IUGA）和国际控尿协会（International Continence Society，ICS）提出了基于“CTS”［并发症的种类（category，C）、时间（time，T）、位置（site，S）］的并发症上报系统，据此，每一种并发症均被编码。随后IUGA/ICS又将并发症按术后出现的时间划分为5个范围：（1）极近期（≤3个月）（2）近期（＞3个月～1年）（3）中期（＞1年～3年）（4）远期（＞3年～5年）（5）极远期（＞5年）。我国也于2017年开始进行并发症的随访登记工作，并初步形成了我国患者的盆底手术数据库。

2 目前大数据在医疗中的应用

随着医疗信息电子化，医疗数据不断积累，医疗大数据已经具备了生根发芽的土壤并开始发光发热。从传统医学数据到医疗大数据，也就是从对样本的精确把握，到对研究整体的近似把握的转变。

临床医疗策略的制定，包含着对疾病的认识、辅助检查的解读、预后的判断、治疗方案的调整等，在大数据技术的帮助下，医疗策略正向着精准化、个体化、实时化发展。实验室检查阈值的界定指导着临床决策，但是，包括年龄、人种、性别、治疗措施的影响等因素，均会影响实验室检查结果，现有的实验室检查系统，往往人群分层不充分、多年未更新，但人群特点却发生了变化。随着医疗大数据的形成与规范，实验室检查结果值的判读将变得不同，以往受限于样本量的原因，针对不同的细分人群界定不同的正常值无法完成，但将来完全有可能成为现实，使得临床可以精准施治、精准医疗。

传统的临床预测模型大多通过分析数据、探索高危因素、对高危因素进行判断与加权赋值，而基于大数据通过人工智能建立的预测模型，在此基础上还可以定期更新、调整策略、分层预测，具有明显的优势。例如Choi等使用时间递归神经网络模型对超过26万例病例进行深度学习，成功建立了心力衰竭的时间预测模型，该研究同时使用传统的logistic回归方法也建立了一种预测模型，结果显示深度学习下的模型具有明显的优势。

另外，基于大数据的医学影像诊断研究已初具成果。例如2017年Nature杂志刊文，经过深度学习的卷积神经网络，可通过分析图片自动诊断皮肤疾病，其诊断能力足以媲美皮肤病专家。大数据还可应用于药物临床研究，发现药物新适应证及开发新药，有研究者分析肿瘤患者大数据后发现二甲双胍对肿瘤预后具有积极作用。在2019年末爆发的全球新型冠状病毒肺炎疫情期间，Lancet发文指出，通过大数据分析发现了巴瑞替尼（Baricitinib）是一种具有潜在特异性疗效的药物。虽然此类发现尚需临床验证，但展现了以大数据为基础的信息技术在医学中应用的前景。

3 大数据在TVM手术中的应用前景

3.1 患者随访 TVM术后随访极其重要，若能在随访中引入大数据概念，将可能提高随访效率、效果。例如有研究者使用一种算法自动分析和学习了40 218份胸部影像学检查后，算法可识别出需要立即随访的患者影像，使医生优先查看这些影像，避免患者耽误不必要的时间。在大数据的基础上，可针对TVM手术患者建立类似算法，个体化制定随访计划、定时通知患者，甚至自动为患者在线答疑。

大数据的应用，在对相对少见并发症（例如移除网片后仍存在持续疼痛）的总结经验方面尤为重要。例如在肉瘤的研究中，往往因为其发病率较低导致研究样本量小，但是使用大数据的技术和标准处理后，可以使各个数据库互联互通、不断更新，达到积少成多的效果。我国目前TVM手术的登记管理是大数据在盆底手术中应用的基础，随着随访时间的延长，希望我们的盆底数据库能提供越来越丰富的数据与证据，指导临床实践。

3.2 预测模型的建立目前，阴道网片临床使用利弊并存、存在争议，但若能找出其使用受益大于其并发症的人群，便可使这些患者得到合适的治疗，事实上，目前国际上多个权威学术组织均提出，TVM手术应该为高风险的POP患者保留，比如复发且无法行其他手术的患者，慢性咳嗽、长期腹压增加的患者。但这些高危因素的总结是基于经验，并没有全面有力的数据支持，为此，应探索建立TVM手术并发症发生风险的预测模型，使手术选择得以量化。在PFD领域已经有类似风险预测模型建立的探索，例如Slieker-ten Hove等针对1397例45～85岁女性样本利用logistic回归进行多因素分析，总结出17个问题并据此建立模型，可用来预测正常女性患POP的风险。妊娠和分娩是PFD的原因之一，国内学者使用logistic回归对755例患者进行多因素分析，筛选出4个高危因素建立模型，可以对妊娠前对妊娠期发生压力性尿失禁的风险进行预测。有研究者使用传统的多因素回归分析对一个样本量超过8000的数据库进行分析，筛选出年龄、孕产次、剖宫产史等高危因素，搭建模型，可以对妊娠结束后远期发生PFD的风险进行预测。这些模型均通过传统方法建立，在此基础上，若使用大数据方法，增大样本量、优化方法、细化人群，想必能得到更好的有临床实用价值的模型。

3.3 卫生经济学研究有数据表明，在美国使用网片的盆底手术并发症引起的诉讼赔偿超过10亿美元。大数据在卫生经济学方面的应用，使得卫生经济学研究的目标人群能够从整体细化到个体，从而挑选出相似度较高的个体，使得患者能接受到尽可能优质的治疗方案同时总体花费仍然维持在较低的水平。这也为患者在选择TVM手术时提供了经济上的参考，包括手术本身的花费和处理后续可能出现的并发症的花费。另外，鉴于TVM手术相对较高的并发症风险，术后处理并发症产生花费的可能性较大，基于大数据的卫生经济学研究，为医疗保险公司在制定保险计划和行政机构制定卫生政策的时候，提供了更为全面的参考信息。

3.4 医师培养努力提高手术医师技巧、建立规范的手术医师培养制度，也是控制并发症的措施之一。大数据在医师培养、医疗质量评价、制度规范方面也具有很大的潜在应用价值。有学者为了评估住院医师参与高风险手术的安全性，使用传统的单因素分析、回归分析，加上机器学习训练决策树的方法，通过分析25 363例手术患者，发现住院医师参与高难度手术安全性良好。目前，我国在盆底手术领域的医疗资源分配尚不平衡，盆底疾病医疗资源主要集中在国家级医疗中心、省级医院，在大数据的基础上，如果能开发出一套适用于基层医生的智能临床诊疗系统，就可将很多宝贵的经验传授给基层医疗机构，提高诊疗效果、病情复杂及时转诊，为基层医生节省了学习成本、提高了诊疗水平。

3.5 新材料研发正如上文中提到的二甲双胍可能改善肿瘤患者预后、巴瑞替尼可能对“2019新型冠状病毒肺炎”有效一样，通过大数据分析，在已有的临床医疗器械中或基础医学数据库中，寻找可能适合作为改良阴道网片的材料，也可能作为一种潜在的改善手术并发症的方法。

4 需要解决的问题

技术的发展、疾病的不断变化和对精准医疗的需求，这些因素都允许和激励着我们将医疗大数据付诸实践，但挑战与机遇并存。首先，目前的大数据与人工智能技术大多存在于科研阶段，临床使用刚刚起步，在技术成熟度、经济成本控制、学习成本、信息安全、医学伦理等方面，还未形成成熟的应用体系，可以说理论和技术本身尚需进步。第二，正是由于大数据的观念刚刚起步，公开透明的、不同机构之间的数据共享还很难进行，数据结构不统一、设备多样、技术参数有差异，没有国家、省市层面的数据基础，大数据概念所包含的“海量数据”也就难以形成，这需要临床工作者和行政管理人员共同的努力和观念转变。第三，多发的慢性疾病（如心脑血管疾病、糖尿病、慢性肺病）往往在资金支持、社会关注度、从业人员数量、临床资料数量等方面具有先天优势，这些领域也是大数据目前探索和应用的主要领域，大数据观念应用于TVM手术，需要我们共同努力，不断借鉴和学习，跟上时代，造福患者。

开展基于大数据的智慧医疗体系是大势所趋，当然也会有很多新问题出现，如信息安全、机器错误、人才储备缺乏等，我们需要积极面对困难，解决问题、抓住机遇，使大数据在女性PFD防控诊治方面发挥越来越卓越的作用（参考文献略）