基于用户画像的"互联网+"护理模式对乳腺癌术后康复的影响：一项前瞻性随机对照临床研究

为解决乳腺癌患者术后对疾病进展和复发的恐惧(FoP/FCR)及生活质量下降问题，南京医科大学第一附属医院团队开展了一项前瞻性随机对照试验，验证基于用户画像的"Internet+"护理模式的效果。研究显示该模型显著降低FOP-Q-SF(Cohen's d=0.781)和FCRI-SF(Cohen's d=1.49)评分，提升C-PTGI和FACT-B评分，为数字化精准护理提供新范式。

　　

乳腺癌已成为全球女性健康的首要威胁，2022年新增病例高达230万例。在中国，乳腺癌更是女性恶性肿瘤发病率之首。手术虽是主要治疗手段，但术后患者常面临三重困境：对疾病进展的持续恐惧(FoP)、癌症复发担忧(FCR)的阴影挥之不去，以及因身体形象改变和肢体功能障碍导致的生活质量断崖式下跌。传统护理模式在应对这些复杂需求时显得力不从心——标准化的健康教育难以满足个体差异，有限的医疗资源又无法提供持续的心理支持。

南京医科大学第一附属医院护理团队敏锐捕捉到数字化医疗的时代机遇，创新性地将商业领域的"用户画像"技术移植到医疗场景，构建了一个智能化的"Internet+"护理平台。这项发表在《International Journal of Nursing Sciences》的研究，通过前瞻性随机对照试验验证了该模式对改善乳腺癌术后心理康复的显著效果。

研究团队采用企业系统集成分析(ESIA)方法，开发了包含四大核心模块的智能平台：用户数据预处理模块实时采集行为数据，患者画像模块通过机器学习对患者进行多维聚类，护理服务推荐算法模块动态调整干预策略，展示存储模块实现个性化界面交互。104例术后患者被随机分组，干预组接受为期1个月的画像驱动护理，包括精准推送的康复计划、心理重建课程和社交支持网络。

研究结果令人振奋：在心理指标方面，干预组FOP-Q-SF评分显著降低(t=3.98,P<0.001)，FCRI-SF评分下降幅度更大(t=-7.59,P<0.001)，效应量分别达到中等(Cohen's d=0.781)和较大水平(Cohen's d=1.49)。这表明基于画像的干预能精准缓解患者的核心恐惧。在积极心理建构方面，干预组创伤后成长量表(C-PTGI)得分显著提升(t=-6.534,P<0.001)，癌症治疗功能评价(FACT-B)量表得分也更优(t=-4.579,P<0.001)，证实该模式不仅能"治标"还能"促成长"。

深入分析揭示，该研究的突破性在于三个创新结合：动态画像与静态标签的结合，使系统能捕捉患者情绪的细微波动；算法推荐与人工督导的结合，在保持效率的同时不牺牲温度；线上干预与线下支持的结合，构建了立体的康复网络。尤其值得注意的是，平台通过Naive Bayes算法生成的概率向量，能自动识别高风险患者并升级干预强度，如将推送通知转为电话随访，这种"智能预警-分级响应"机制极大提升了资源利用效率。

讨论部分指出，该研究首次证实了用户画像技术在癌症康复领域的转化价值。相比传统数字化健康干预的"千人一面"，画像驱动模式实现了三大转变：从经验判断到数据决策，从统一推送到精准匹配，从被动接受到主动参与。这些转变使干预效果产生质的飞跃——FCRI-SF的效应量达到1.49，远超常规心理干预0.5-0.8的平均水平。

当然，研究也存在局限性，如样本量较小、未评估肢体功能恢复等客观指标。但不可否认，这项研究为癌症康复护理树立了新标杆。其意义不仅在于验证了一个创新模式的有效性，更在于提供了一套可复制的技术框架：通过业务流程重组(BPR)理论优化护理路径，利用ESIA方法实现系统集成，最终构建出兼顾个性化与规模化的新型护理体系。随着5G和物联网技术的发展，这种画像驱动的"Internet+"护理模式有望成为癌症全程管理的重要支柱，让更多患者享受到"千人千面"的精准康复服务。