腦海深處
在醫(yī)療改革的大背景下，醫(yī)療劇作為醫(yī)療事業(yè)的一小部分縮影，讓廣大觀眾認(rèn)識(shí)并了解到醫(yī)療工作者的付出和他們背后的艱辛，同時(shí)也對(duì)相關(guān)醫(yī)療知識(shí)進(jìn)行了科普。醫(yī)療劇有時(shí)在劇情與醫(yī)學(xué)知識(shí)科學(xué)性上取得平衡，因此背后的醫(yī)學(xué)顧問團(tuán)隊(duì)非常重要，它保證了劇情的科學(xué)性，以及醫(yī)療知識(shí)的普及性。
顱內(nèi)動(dòng)脈瘤
《腦海深處》是一部以腦疾病案例故事為背景的醫(yī)療劇。該劇講述了一群性格迥異的神經(jīng)外科醫(yī)生，面對(duì)病患們的各種疑難雜癥和復(fù)雜手術(shù)，在各自的崗位上盡職盡責(zé)、全心全意挽救生命的故事。在這一個(gè)個(gè)鮮活的病案故事中，背后都有腦病科學(xué)知識(shí)，普通觀眾可以從中學(xué)到很多的腦疾病知識(shí)。下面以第2集《不要過度依賴真相》中的顱內(nèi)動(dòng)脈瘤為例進(jìn)行介紹。
一、病例故事
患者為一名小女孩，叫葉錦錦，在母親的督促下學(xué)習(xí)小提琴，出現(xiàn)厭學(xué)厭世情緒。來到醫(yī)院行相應(yīng)檢查診斷為基底動(dòng)脈瘤。對(duì)于基底動(dòng)脈瘤的處理，醫(yī)生方面有兩個(gè)意見：
其一，范荀醫(yī)生認(rèn)為葉錦錦的基底動(dòng)脈瘤較小，同時(shí)位置比較特殊，手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)較大，不適合手術(shù)，同時(shí)發(fā)生破裂幾率較小，因此不建議積極手術(shù)，選擇保守治療。
其二，岱一山醫(yī)生認(rèn)為葉錦錦的基底動(dòng)脈瘤雖然較小，但患者有動(dòng)脈瘤破裂家族史，同時(shí)其遺傳學(xué)上可能存在異常，一旦破裂其后果較兇險(xiǎn)，開顱手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)較高，但如果采取新的介入技術(shù)（密網(wǎng)支架第二代）則手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)較小，如果家屬態(tài)度積極可以考慮手術(shù)治療。我院首例應(yīng)用第二代密網(wǎng)支架成功的患者，跟葉錦錦情況相似，可以與家屬談?wù)?，手術(shù)成功的話，葉錦錦等于提前破除了埋在腦子里的定時(shí)炸彈。
后期的結(jié)果則充滿戲劇性。首先是葉錦錦因?yàn)閰拰W(xué)、抑郁，倒在水里，生命垂危；經(jīng)頭顱CT證實(shí)，其背后原因并非基底動(dòng)脈瘤破裂，而是自殺。之后醫(yī)患之間產(chǎn)生矛盾，患者家屬認(rèn)為范荀醫(yī)生的錯(cuò)誤處理導(dǎo)致悲劇性結(jié)局。同時(shí)兩位醫(yī)生在此病例上的觀點(diǎn)分歧是矛盾的焦點(diǎn)。
這個(gè)案例對(duì)我們最大的啟示是不同的醫(yī)生對(duì)動(dòng)脈瘤的治療意見產(chǎn)生嚴(yán)重分歧，這時(shí)家屬到底應(yīng)該聽誰的？對(duì)葉錦錦采取的處理措施是最優(yōu)的嗎？
其實(shí)這個(gè)問題，歸結(jié)為：未破裂顱內(nèi)動(dòng)脈瘤的破裂風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。
二、未破裂顱內(nèi)動(dòng)脈瘤的破裂風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，非常重要，也有章可循。
顱內(nèi)動(dòng)脈瘤的破裂風(fēng)險(xiǎn)可以預(yù)測嗎？
答案是肯定的。
人們在對(duì)未破裂顱內(nèi)動(dòng)脈瘤（UIA）進(jìn)行動(dòng)態(tài)觀察時(shí)，發(fā)現(xiàn)一些特征與破裂存在顯著的相關(guān)性。在未破裂動(dòng)脈瘤破裂危險(xiǎn)因素中，目前我們認(rèn)識(shí)可及的包括，動(dòng)脈瘤的臨床特征、動(dòng)脈瘤的形態(tài)學(xué)、血流動(dòng)力學(xué)特征和血管壁的強(qiáng)化特征。其中臨床特征包括：高血壓病史、吸煙史，既往SAH出血史，家族性動(dòng)脈瘤史，以及是否有相應(yīng)的癥狀，基因組學(xué)，性別均與破裂風(fēng)險(xiǎn)有一定關(guān)聯(lián)，如果患者有以上危險(xiǎn)因素應(yīng)考慮可能存在較高的破裂風(fēng)險(xiǎn)。
目前在學(xué)術(shù)界得到更多認(rèn)可的是PHASES評(píng)分。這項(xiàng)評(píng)分是基于北美、芬蘭、日本人群的5000多例隨訪數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)價(jià)得出的UIA破裂出血預(yù)測模型，該模型對(duì)6個(gè)相關(guān)危險(xiǎn)因素進(jìn)行評(píng)分：人種、高血壓、年齡、動(dòng)脈瘤大小、既往其他動(dòng)脈瘤出血史、動(dòng)脈瘤部位。但該評(píng)分模型仍然存在缺陷，由于是線性模型，納入的有效參數(shù)很有限，只有6個(gè)相關(guān)因素，對(duì)形態(tài)學(xué)特征考慮不足，難以解釋復(fù)雜的臨床個(gè)體情況。
另一個(gè)值得期待的是基于大數(shù)據(jù)的人工智能預(yù)測模型。人工智能模型可以包括更多、更復(fù)雜的參數(shù)，比如更多的形態(tài)學(xué)參數(shù)，而非只有主要的6種因素；同時(shí)基于更廣泛數(shù)據(jù)，偏倚程度小的數(shù)據(jù)，預(yù)測精度將更準(zhǔn)確。目前已經(jīng)有這類人工智能模型智能預(yù)測模型的分析參數(shù)以形態(tài)學(xué)因素和臨床因素為主，使用算法亦不相同，包括隨機(jī)森林、SVM和ANN等。天壇醫(yī)院楊新健教授的一項(xiàng)基于2067個(gè)顱內(nèi)動(dòng)脈瘤臨床與影像數(shù)據(jù)進(jìn)行的穩(wěn)定性研究，結(jié)果顯示，機(jī)器學(xué)習(xí)模型在未破裂動(dòng)脈瘤的穩(wěn)定性分析中具有顯著優(yōu)勢，其中人工智能模型結(jié)果最優(yōu)，令人滿意，該模型的預(yù)測效能已在臨床中初步嘗試應(yīng)用。
三、未破裂動(dòng)脈瘤的破裂風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，到底應(yīng)該如何做？
真實(shí)世界中，未破裂動(dòng)脈瘤，到底應(yīng)該如何處理？
美國心臟協(xié)會(huì)/美國卒中協(xié)會(huì)（AHA/ASA）在2015版顱內(nèi)未破裂動(dòng)脈瘤的處理指南中提出，每例動(dòng)脈瘤患者均需仔細(xì)評(píng)估手術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)與獲益，并與該動(dòng)脈瘤自然破裂風(fēng)險(xiǎn)相權(quán)衡。
目前的現(xiàn)狀，大多數(shù)是醫(yī)生自己憑借經(jīng)驗(yàn)，主要是參考相應(yīng)指南，對(duì)其破裂風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，對(duì)于低風(fēng)險(xiǎn)UIA，隨訪觀察是可靠且安全的辦法。如果考慮中高風(fēng)險(xiǎn)UIA，此時(shí)應(yīng)評(píng)價(jià)手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)（與高齡、全身?xiàng)l件，以及動(dòng)脈瘤特征有關(guān)），如果手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)低于破裂風(fēng)險(xiǎn)則考慮積極手術(shù)干預(yù)；如果手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)較高，則可以考慮隨訪觀察。如果隨訪過程中發(fā)現(xiàn)動(dòng)脈瘤發(fā)生了增長，則需盡快進(jìn)行治療。
單純地憑借經(jīng)驗(yàn)，存在著很大的經(jīng)驗(yàn)誤區(qū)，正如醫(yī)療劇中的范荀和岱一山二位醫(yī)生的觀點(diǎn)分歧一樣，各執(zhí)一詞，誰也說服不了誰，最后帶來醫(yī)患關(guān)系隱患。因此借助現(xiàn)有的工具，如人工智能預(yù)測模型，是一個(gè)可以推薦的選擇。
當(dāng)然現(xiàn)有的評(píng)估方法并非100%準(zhǔn)確，其模型仍有待更大的、更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)支持，同時(shí)也有待多中心隨訪研究的進(jìn)一步驗(yàn)證，同時(shí)未來預(yù)測模型可考慮結(jié)合更多的相關(guān)參數(shù)。
四、畫外音
本集的主角葉錦錦最后的命運(yùn)是生命垂危，但并非動(dòng)脈瘤破裂，而是抑郁。讓醫(yī)生不禁有些感嘆。醫(yī)者能治身體上的病，但心身疾病更需要重視。醫(yī)患之間的溝通，與相互理解更重要。
向大家推薦此劇的另一個(gè)理由，是本劇的醫(yī)學(xué)顧問全部來自臨床一線的神經(jīng)大咖！值得信賴！
這些專家有：天壇醫(yī)院腦科專家王擁軍、繆中榮教授；長海醫(yī)院神經(jīng)外科專家劉建民教授；天壇醫(yī)院王碩、張力偉、吳震教授；鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院管生，劉獻(xiàn)志教授；中日友好醫(yī)院于炎冰教授；天壇醫(yī)院劉伯運(yùn)、賀紅衛(wèi)、陳曉霖、王昊教授。
參考文獻(xiàn)：
1.Jacoba P Greving, Marieke J H Wermer, Robert D Brown Jr.Development of the PHASES score for prediction of risk of rupture of intracranial aneurysms: a pooled analysis of six prospective cohort studies.Lancet Neurol . 2014 Jan;13(1):59-66. doi: 10.1016/S1474-4422(13)70263-1.
2.Zhu W, Li W, Tian Z, Zhang Y, Wang K, Zhang Y, Liu J, Yang X. Stability Assessment of Intracranial Aneurysms Using Machine Learning Based on Clinical and Morphological Feature.Transl Stroke Res. 2020 Dec;11(6):1287-1295. doi: 10.1007/s12975-020-00811-2.
3.王中; 王紫蘭; 陳周青; 顧楓; 馬超; 尤萬春; 王建; 孫曉歐; 朱昀.人工智能診療系統(tǒng)對(duì)顱內(nèi)未破裂動(dòng)脈瘤破裂風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及治療策略制定的應(yīng)用.《臨床神經(jīng)外科雜志》,2020,17(6): 663-674
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作者介紹：盧旺盛
副主任醫(yī)師，醫(yī)學(xué)博士
強(qiáng)聯(lián)智創(chuàng)（北京）科技有限公司 首席醫(yī)學(xué)專家
北京天壇普華醫(yī)院神經(jīng)外科 副主任醫(yī)師
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