临床决策支持软件在局限性前列腺癌治疗路径中的效能评估：AI Pathway Companion的多维度验证

本研究针对前列腺癌治疗决策过程中数据碎片化、效率低下的临床痛点，开发并验证了AI Pathway Companion(AIPC)临床决策支持系统的应用价值。通过对比传统方法与软件辅助流程在10例局限性前列腺癌患者中的表现，证实AIPC可显著缩短41.5%的病例准备时间，提升数据整合质量与用户满意度，为数字化医疗在肿瘤精准治疗中的应用提供实证依据。

　　

前列腺癌作为男性第二大常见恶性肿瘤，每年新增病例高达140万例，其治疗决策涉及PSA水平、Gleason评分、影像学分期等多维度数据。然而这些关键信息往往分散在实验室信息系统(LIS)、放射信息系统(RIS)等不同平台，临床医生需要耗费大量时间进行数据收集与整合。这种碎片化管理模式不仅降低了诊疗效率，更可能影响治疗决策的准确性。在精准医疗时代背景下，如何高效整合海量临床数据成为提升前列腺癌诊疗质量的关键挑战。

瑞士巴塞尔大学医院的研究团队与西门子医疗合作开发的AI Pathway Companion(AIPC)应运而生。这款CE认证的临床决策支持软件(CDSS)采用自然语言处理(NLP)技术，能够自动抓取并结构化来自临床信息系统(CIS)、LIS和RIS的多源数据，通过符合FHIR标准的交互界面，为医生提供定制化的决策支持。研究团队在《BMC Medical Informatics and Decision Making》发表的研究成果证实，该软件在局限性前列腺癌的预处理阶段展现出显著的临床价值。

研究采用前瞻性交叉设计，10名不同资历的泌尿科医生分别通过传统方法和AIPC软件评估10例新诊断局限性前列腺癌患者的完整临床资料。关键技术方法包括：1)多系统数据整合(临床信息、实验室结果、影像报告)；2)基于SNOMED CT和LOINC的语义标准化处理；3)时间消耗量化分析；4)用户满意度KPI评估体系。所有病例均经多学科肿瘤委员会(MDT)讨论并形成治疗建议。

【时间效率】AIPC使总体病例准备时间减少41.5%(54.76秒/例)，其中实验室结果评估时间降幅达61.9%，影像数据获取效率提升46.7%，MDT报告调阅时间缩短58.5%。数据整合环节耗时降低最为显著(46.7%)。

【信息质量】软件使用显著改善9/15项信息质量指标，其中"系统提供完整信息"(Cohen's d=1.72)、"信息及时性"(d=2.53)和"界面布局"(d=3.23)提升幅度最大。仪表盘式布局使信息呈现清晰度提高2.64倍。

【用户满意度】用户生产力感知提升4.41个效应值(d=4.41)，系统回避倾向降低2.95个效应值。满意度评分达到5.75个效应值，87%使用者认为软件能优化临床决策流程。

研究结论表明，AIPC通过三大机制重塑前列腺癌管理路径：首先，打破数据孤岛实现多源信息自动聚合；其次，基于国际标准(SNOMED CT/LOINC)的结构化处理保障数据互操作性；最后，智能算法提取关键参数支持个性化决策。这种数字化解决方案不仅缩短了61.9%的实验室数据解读时间，更使MDT建议整合效率提升58.5%，为临床实践带来实质性变革。

讨论部分强调，该研究首次在局限性前列腺癌这一特定临床场景验证CDSS价值，其创新性体现在：1)覆盖诊断到治疗决策全流程；2)量化分析各环节时间收益；3)建立多维评估体系。尽管存在单中心研究、样本量有限等局限，但研究结果与乳腺癌、肺癌等领域的CDSS研究形成呼应，证实人工智能在肿瘤精准医疗中的普适价值。未来研究应进一步探索该系统在晚期前列腺癌和术后管理中的应用潜力，同时关注不同医疗信息化基础医院的实施差异性。随着FHIR等互操作性标准的普及，此类CDSS有望成为连接碎片化医疗数据与精准决策的关键纽带，最终实现从"数据 overload"到"智能洞察"的范式转变。