Exandra：助力2型糖尿病临床决策的智能系统

本研究针对2型糖尿病（T2D）患者心血管和肾脏并发症高发且临床指南治疗建议执行不足的问题，开发并验证了一种临床决策支持系统（CDSS）Exandra，其精准率达95.5%，为改善T2D管理提供了有力工具。

　　2型糖尿病（T2D）是一种全球性慢性疾病，其患者常伴有心血管和肾脏并发症，给医疗系统带来了沉重负担。尽管临床实践指南推荐使用具有心肾保护作用的药物（如钠-葡萄糖共转运蛋白2抑制剂SGLT2is和胰高血糖素样肽-1受体激动剂GLP-1RAs），但在实际临床中，这些药物的使用率却很低。例如，在一项美国研究中，仅有不到2%的T2D患者接受了SGLT2is或GLP-1RAs治疗。这种现象背后的原因可能包括缺乏医保报销、时间限制、个体化治疗需求、人力资源不足以及治疗惰性等。为了改善这一现状，提高临床医生对T2D及其并发症的管理能力，研究者们开发了一种名为Exandra的临床决策支持系统（CDSS），旨在基于加拿大糖尿病协会（Diabetes Canada）的临床实践指南为T2D患者提供治疗建议。

Exandra由德国Boehringer Ingelheim国际有限公司的研究人员开发，是一个独立的基于网络的CDSS，通过整合临床和实验室参数，为非住院的T2D患者提供个性化治疗建议。该系统包含多个治疗领域，如血糖管理、血脂异常、血压控制和抗血小板治疗等。为了验证Exandra的医学准确性，研究人员分两阶段对其进行了验证：第一阶段由内部专家对950个随机测试案例进行医学准确性审查；第二阶段由加拿大糖尿病协会的独立专家对新的随机测试案例进行评估。最终，Exandra的精准率达到了95.5%，显示出其在提供符合指南的治疗建议方面的高效性和准确性。

在技术方法方面，研究人员首先根据加拿大糖尿病协会的指南构建了Exandra的决策引擎，通过随机案例生成器生成测试案例，并采用自动化测试套件进行验证。在验证过程中，研究人员还通过访谈和最终裁决的方式，对专家的“不同意”和“不确定”响应进行了深入分析，以进一步优化系统。测试案例来源包括随机生成的预测阳性（PP）案例和手动转换为错误案例的预测阴性（PN）案例，以评估专家的评审误差率。

研究结果显示，Exandra在各个治疗领域均表现出高精准率，其中血脂异常领域精准率最高，达到98.2%，而抗血小板治疗领域精准率为87.1%。此外，研究还发现，通过展示Exandra的完整用户界面和功能，可以有效解决专家因简化界面而产生的误解。尽管在验证过程中发现了一些需要改进的地方，例如在某些临床场景中调整推荐药物，但总体而言，Exandra被证明是一个有前景的工具，能够显著改善T2D及其并发症的管理。

讨论部分强调了Exandra作为一种CDSS的开发和验证方法的可行性，以及其在提高T2D管理中的潜在价值。尽管在验证过程中发现了一些局限性，如简化界面导致的误解和章节独立验证带来的信息不完整等，但通过与专家的深入交流和系统演示，这些问题得到了有效解决。此外，研究还指出，为了保持系统的时效性和准确性，Exandra需要根据加拿大糖尿病协会的年度指南更新进行相应的调整。尽管如此，Exandra的成功开发和验证为未来CDSS的开发提供了宝贵的经验和方法，也为改善T2D患者的临床治疗提供了有力的支持。