临床科研反向指导治疗方案，「一二三数字医疗」打造病程管理新模式｜早期项目

文｜胡香赟

编辑｜海若镜

当行业从热潮走向冷静之际，在常被误读为“只是一个软件”的数字疗法领域，科学含量的重要性同样正在被越来越多的从业者提起。一二三数字医疗创始人刘延斌对36氪解释，数字疗法是“软科学和硬科技的结合”：“前者主要围绕优化医疗服务模式、提高患者依从性而展开；后者更强调服务与科研相结合的真实世界研究成果反哺到治疗方案制定，甚至是与预后效果有高度关联的影响因子的科学发现上。”

“疾病都是突然发现的，没有突然发生的。”刘延斌坦言，患者的诊断、治疗、和康复也是需要连续性的主动管理和照护，而目前针对复杂重大疾病患者的院内外整合型照护管理服务仍然缺失。

在此背景下，一二三数字医疗于2020年成立，获得了复旦大学第六次产业研究院、科技部中国科学技术信息研究所、科学技术文献出版社等单位支持，是国家科技部STI数字医疗实验室承建单位，担负着“数字化病程管理创新模式的示范推广工作”。

这一层设计首先影响着一二三数字医疗在病种选择、管理模式等业务运营方面的规划。不同于多数热衷瞄准慢病等长周期管理的企业，一二三数字医疗“垂直于重症类别疾病”，当前主要聚焦于肿瘤、器官移植和辅助生殖三大领域，覆盖40余个病种。这类疾病的治疗周期长、复发风险高、并发症多、患者刚性需求更强，“从社会资源投入和患者综合获益角度来讲，管理价值都更高”。

从管理方式上来讲，一二三数字医疗自研出DSICM数字化专病整合管理系统，打造“1（以患者为中心）+X（多学科）+N（具备营养、心理、康复等综合服务能力的管理团队）”模式，根据不同疾病的特性，患者个体化情况和不同维度的风险水平，定制病程管理方案。往往从“四后一期”（诊后、检后、术后、院后和围手术期）切入，对患者开展病情追踪、问诊随访等项目的主动管理。“传统问诊模式在部分程度上把疾病管理的责任转移到患者身上，但重大疾病的管理需要专业度。因此我们会主动根据患者病情变化、风险指数有侧重地进行管理。”

以乳腺癌为例，有患者在治疗过程中会纠结是全切还是保乳，一二三数字医疗会通过模型预测分析患者病情分析，判断出不同治疗选择后的复发率、并发症发生风险等，继而为医患提供适合患者自身的治疗选项，避免无效医疗。

“对于很多企业，病种可能就是最细的颗粒度，但于我们而言只是起点。我们会具体到病种不同的分型、分期，患者所处病程阶段，选择的治疗方案以及基于预测模型生成的患者不同维度的风险系数，在综合照护的基础上为患者做个人化定制化管理。”刘延斌介绍称。

谈及个性化定制可能否会造成管理成本过高的行业共性问题，刘延斌并未否认其存在，但表示随着数字化能力提升，“底层设计已足够支撑‘一病一患一方案’的模式”，如一二三数字医疗通过搭建疾病知识图谱、规则库，建设完备的标签体系，减少人工工作量。相对应的，患者“人均节省就医成本可达数千元”。

图源：一二三数字医疗

目前，一二三数字医疗合作医院均在三级以上，其中头部三甲医院42家，管理患者近2万人左右，在DSICM系统支撑下，平均一名疗程管理师管理患者可达数百名。公司已实现C端付费，病程管理服务的直接收入占主营业务收入近七成。

“服务即科研”是一二三数字医疗模式的另一个特点。公司将服务过程中的患者产生型数据清洗后，会研究与其治疗方案、预后效果重度关联的影响因子，搭建临床预测模型，针对这些因子开发出更符合患者需要的个性化解决方案，融合进DSICM系统中，反哺公司的服务内容。

刘延斌举例介绍称，辅助生殖技术的促排卵环节中，常常会引起卵巢过度刺激综合症（OHSS）并发症，继而导致腹水、胸水，甚至危及生命。对此，一二三数字医疗基于患者产生型数据（PGHD），成功构建OHSS风险预测模型，根据患者自身多种指标预测促排卵后的OHSS风险水平，找到影响OHSS的主要风险因子，制定针对性的监测、预防和干预缓释方案，在降低并发症风险的同时，最大程度保证卵泡数量，提升治疗方案的精准度。

在刘延斌看来，这种基于明确应用场景中的真实世界研究而设计的有效解决临床问题的方案，就是数字疗法中“硬科技”的体现。“当预测模型和干预手段积累到一定规模以后，其实就能生成很多数字疗法。所以，尽管我们并不是以申请批文作为业务目标，但在以患者获益为导向的探索过程中，它是自然而然的结果。”