第四屆全國智慧醫療創新大賽由全國 20 多個協會學會相關單位聯合主辦，深化行業影響、提升賽事規模與深度，推進我國智慧醫療創新生態建設與發展。大賽以“賽事、展示、論壇”的模式，探索數據的開放共享和創新應用，進一步挖掘優秀項目，加速產業和人才雙發展。推動智慧醫療、數字技術與實體經濟深度融合，持續維進智慧醫療創新生態圈發展，為“健康中國”貢獻創新智慧，打造智慧醫療創新的“中國模式”。

項目名稱：圍產期心理健康大數據平臺的開發及應用

參賽單位：深圳市婦幼保健院

聯合參賽單位： 香港理工大學、深圳市尚哲醫健科技有限責任公司

參賽人員：朱社寧 肖霄 袁楨德 陳高凌 賴德桓 姜蕾

項目起源：據世界衛生組織統計，全球每年約有2.64億受到抑郁癥的困擾，每年約80萬人因抑郁癥而自殺。系統評價顯示，約10%的孕婦和13%的產婦會有不同程度心理問題，其中最常見的的為抑郁和焦慮[1]。由于資源有限，女性圍產期心理問題近幾年才成為中低收入國家研究的熱點。

中共中央國務院《“健康中國2030”規劃綱要》中提到要重點解決婦女兒童的健康問題，覆蓋全生命周期，針對生命不同階段的主要健康問題及主要影響因素，強化干預，實現從胎兒到生命重點的全程健康服務和健康保障。此外，綱要提到要加強全面心理健康服務體系建設和規范化管理。
女性圍產期心理健康是婦女兒童健康的重要組成部分，對母嬰結局影響深遠。研究顯示，母親孕期抑郁、焦慮等心理問題與早產兒、低出生體重兒、胎兒宮內生長發育受限密切相關，增加胎兒宮內死亡的風險，導致孩子生長發育遲緩、認知功能障礙、應對壓力能力差及負向性格形成，易產生反社會行為，增加孩子肥胖以及代謝障礙等問題,成年后患抑郁癥的幾率大大增加[2-3]。對母親而言，孕期焦慮、抑郁會增加剖宮產率、妊娠期高血壓、先兆子癇、妊娠期糖尿病、產前出血、難產、死產的風險，進一步發展為產后抑郁，影響夫妻關系，增加配偶心理壓力及患精神疾病的風險，嚴重者可導致孕產婦的自殺行為。
目前，深圳市每年分娩量約為20萬人左右。有數據顯示，深圳市的產后抑郁發生率約為7%左右，并且遠遠低于國際行業標準13%的標準。據此推算，深圳市每年約有14000到26000女性受到產后抑郁問題的困擾。盡管目前深圳市已實施產后抑郁篩查，但由于受到有限醫療資源制約，大多數篩查為單次紙質版問卷填寫，耗費較多人力資源開展此項工作，尚未進行大數據提取及有效監測，為未來人工智能輔助診斷及治療提供全生命周期健康服務。深圳市擁有健全的婦幼健康網絡，為本項目奠定了較好的實施基礎。
此外，深圳作為我國改革開放的前沿，科技創新是城市發展的動力，擁有大批本土醫療科技企業，以此為技術支撐，可通過醫療機構、高校及知名醫療科技企業的三方合作，搭建起全生命周期心理健康大數據平臺，用數據及臨床效果客觀評價平臺帶來的經濟、社會效益，實現科技項目的轉化。
痛點、難點：技術難點：1.平臺一體化：為確保科研方向的先進性和可執行性，需要有整體的平架構能力。目前各家醫療機構使用的信息化系統（HIS、CIS、LIS、PACS等）差異性較大，如何解決院內現有信息化系統異構數據庫間的統一查詢、數據抓取，形成統一的大數據訪問平臺是本項目的難點之一。

2.心理數據建模：人工智能輔助預警、診斷的準確性依賴心理潛在特質模型的質量，如何提高模型的質量是本項目的重中之重，以下從三個方面描述建模的難點和痛點：
a) 后結構化：院內現有信息化系統存儲的數據是本項目建模的基礎，如何對現有的數據根據潛在特質模型進行結構化分析，并標準化是數據建模的基礎，也是難點之一。
b) 完整性：院內現有信息化系統存儲的數據僅能反應患者在院期間的心理或生理狀態，對于患者離院后的心理和生理狀態的監控不足，如何通過互聯網手段，觀測到患者離院后的心理或生理狀態是保證數據模型完整性的前提，也是本項目要解決的痛點。
c) 準確性：模型的準確性需要通過大量的數據樣本進行分析，并且隨著未來樣本數量的增多，基于樣本的機器學習能力對系統和模型的完善、提高人工智能輔助預警、診斷的準確性起到至關重要的作用，也是本項目的難點。
安全性：患者的基本信息、心理或生理狀態是患者的個人隱私，如何在大數據平臺的應用中保障患者的個人隱私也是本項目要解決的痛點。
思路、方法：建立圍產期心理的大數據平臺，通過信息手段對孕前、孕期及產后女性不同時間點焦慮、抑郁癥狀的篩查及數據錄入，從HIS系統及婦幼系統自動抓取圍產期健康問題及人種學特征等相關信息，從系統進行大數據提取及運算，建立基于中國女性特點的圍產期抑郁模型。采用人工智能手段對女性圍產期焦慮、抑郁進行自動識別，對高危人群進行系統預警提示。醫療結構專業人員獲取相關信息后，主動與高危人群進行聯系，再次確認人工智能診斷的準確性。通過人工診斷與人工智能診斷結果對比假陽性及假陰性率，確定模型的預測準確率。此外，該數據平臺的建立，可對納入平臺的隊列人員進行全生命周期的數據隨訪，通過前瞻性的研究探索圍產期心理對母嬰結局及后代生長發育的長期影響。

創新點：1、經查閱國內外相關文獻及相關信息系統進行項目查新，尚未發現通過大數據及人工智能相結合的圍產期心理大數據平臺。

2、 該平臺可通過大數據運算建立圍產期焦慮、抑郁模型，經人工智能手段實現圍產期焦慮、抑郁問題的自動識別，減少人為因素導致的漏診、診斷不及時等問題的發生，減少人力資源成本。
3、該平臺針對高危人群可自動轉診給專業醫護人員，通過多學科團隊合作，對目標人群進行大范圍篩查、早期識別、早期診斷、早干預，建立女性“孕前-孕期-產后”圍產期心理的全程追蹤。
4、 該大數據平臺可與HIS系統、婦幼系統進行對接，通過數據的自動提取，將心理健康與生理健康數據進行整合，為女性圍產期全面健康提供精準服務。
推廣及意義：2019年，全國新出生人口1400萬左右，說明全國每年約有相當數量的孕產婦。

根據國際精神衛生權威學術團體建議，每名女性至少應在孕期及產后分別進行一次圍產期抑郁的篩查，而最佳的實踐是在孕早期、孕中期及孕晚期分別進行抑郁篩查，而產后抑郁也應在多個時間點進行監測。此外，該項目可逐步延伸到對全國女性不同時期心理的監測，建立全國女性心理健康的數據中心及網絡。因此，該項目可全國范圍內進行推廣，對龐大的數據進行記錄、提取及分析，具有廣闊的應用前景。

總決賽擬定日程