AI 驱动老年个性化医疗决策：模糊多准则决策框架提升治疗建议

研究人员为解决老年医疗问题，开展基于模糊 VIKOR 和电子健康记录（EHR）数据的研究，优化了治疗建议。

　　随着全球人口老龄化加剧，老年医疗面临诸多挑战。在过去，医疗决策往往缺乏精准性和个性化，就像一把 “万能钥匙” 试图打开所有锁，难以满足老年患者的特殊需求。一方面，老年人口的增加使得医疗资源紧张，传统医疗模式难以兼顾效率和效果；另一方面，每个老年患者的身体状况、疾病史、遗传因素和个人偏好各不相同，“一刀切” 的治疗方案显然无法达到最佳疗效。

为了应对这些挑战，来自沙特阿拉伯泰巴大学（Taibah University）的研究人员 Abeer Aljohani 开展了一项极具意义的研究，相关成果发表在《BMC Medical Informatics and Decision Making》杂志上。

在研究方法上，研究人员主要运用了以下关键技术：一是模糊 VIKOR（VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje）方法，这是一种多准则决策技术，能够有效处理医疗信息和患者偏好中的不确定性和模糊性；二是电子健康记录（EHR）数据，其包含丰富的患者医疗信息，为研究提供了全面的临床依据。研究人员将这两者相结合，构建了一个用于个性化医疗建议的框架。

研究结果如下：

1. 决策矩阵构建与评估：研究人员确定了疗效、安全性、患者偏好、成本效益和可行性 5 个评估标准，并针对 5 种治疗方案（RespiroClear、PulmoRelief、Therapy/Counseling、Surgical intervention、Watchful waiting）进行评估，构建决策矩阵。通过一系列计算，得到各方案在不同标准下的评估值12。
2. 理想解决方案确定：确定了每个标准的正理想解和负理想解，为后续的归一化处理和综合评估奠定基础3。
3. 计算相关值与指数：计算归一化决策矩阵、s~i?和R~i?值以及 VIKOR 指数（Q），通过这些值对各治疗方案进行量化评估45。
4. 提出折衷解决方案：根据计算结果，提出折衷解决方案。若满足特定条件，则选择 Q 值最低的方案为最佳方案；若不满足条件，则根据具体情况选择相应的折衷方案。最终确定 Therapy/Counseling、Watchful Waiting、Surgical Intervention、RespiroClear、PulmoRelief 为最终的治疗方案，并分析了各方案的优缺点67。
5. 比较分析：与传统方法进行比较分析，结果显示该研究提出的方法在处理模糊多准则情况时，与模糊层次分析法（AHP）的排序结果一致，验证了该方法的有效性、客观性和分辨率89。

研究结论和讨论部分表明，该研究提出的结合模糊 VIKOR 方法和 EHR 数据的框架，为老年患者的个性化治疗建议提供了有力支持。它能够综合考虑临床疗效、患者偏好、安全性、成本效益和可行性等多方面因素，为临床医生提供更全面、准确的治疗决策依据。然而，研究也存在一定局限性，如对 EHR 数据的准确性和完整性依赖较强，模糊逻辑的应用可能导致结果的主观性，研究范围仅局限于呼吸疾病等。尽管如此，该研究为未来的个性化医疗研究奠定了基础，有望推动精准医学的发展，优化医疗资源分配，为老年患者提供更优质、高效的医疗服务。