欧洲跨域协作：数据科学与人工智能重塑老年医疗保健的未来

本文推荐了EuGMS大数据特别兴趣小组发表的立场文件，聚焦于利用数据科学与人工智能（AI）改善欧洲老年人的健康结局。研究探讨了如何通过电子健康记录（EHR）提升预后判断、临床试验设计和服务评估，强调跨学科合作与泛欧数据标准化的重要性。其意义在于推动健康老龄化、减少医疗不平等，并为全欧洲提供可推广的最佳实践模式。

　　

随着全球人口结构持续老龄化，欧洲地区65岁以上人口预计到210年将占总人口的三分之一。这一变化带来了前所未有的健康与社会照护挑战，尤其是多病共存（multimorbidity）和老年综合征（geriatric syndromes）如衰弱（frailty）、跌倒、谵妄（delirium）等问题的普遍存在，使得传统医疗模式难以应对。更严峻的是，老年人在临床研究中常被排除，导致针对这一群体的医疗决策缺乏高质量证据支持。与此同时，医疗系统还面临资源有限、服务不均以及数据零散化等问题。在这一背景下，数据科学和人工智能（AI）技术迅速发展，为利用大规模电子健康记录（EHR）推动老年医学研究和临床实践创新提供了前所未有的机遇。

该研究由欧洲老年医学学会（EuGMS）大数据特别兴趣小组牵头，旨在倡导跨学科、跨国家的合作框架，以推进数据驱动的研究，改善老年人健康服务的质量和公平性。研究指出，通过整合临床医学、统计学、计算机科学和社会科学等多领域的专业知识，可以构建更精准的预测工具、优化临床试验设计、并实现服务模式的系统评估。这一倡议响应了欧盟委员会“欧洲健康数据空间”（EHDS）的号召，致力于在保护数据隐私的前提下促进健康数据的二次利用与共享。

本研究并未涉及原始数据收集或实验操作，而是基于现有文献和临床实践提出了一项战略性的研究议程。其关键技术方法包括使用大规模电子健康记录（EHR）进行回顾性分析、应用机器学习与AI建模构建预测工具（如电子衰弱指数eFI、跌倒风险模型）、采用联邦学习架构实现跨机构数据共享（例如通过EHDEN网络），并利用因果推断方法模拟临床试验效果。队列数据来源于欧洲多家医院和初级保健机构的常规医疗记录。

分层医疗：预测模型与决策支持

通过分析常规医疗数据，研究人员已开发出多种用于识别衰弱、跌倒和其他老年综合征的风险模型。这些工具有助于对老年人进行风险分层，从而为不同健康状况的个体量身定制干预措施。然而，现有模型在不同医疗环境和人口群体中的适用性仍有待提高，因此需通过跨国合作进行外部验证和优化。

临床试验：创新设计与数据补充

利用常规数据可以更高效地识别符合条件的老年受试者，减少试验中的脱落和随访丢失。此外，借助因果推断方法，观察性数据可以模拟随机对照试验（RCT），比较不同治疗策略在实际人群中的效果，从而补充传统试验的证据缺口。

服务评估：流程与结果分析

通过EHR数据，研究者能够追踪老年医疗服务的过程指标和临床结局，例如谵妄管理后的再住院率、生存时间和社会照护需求。这种分析有助于识别最佳实践模式并推动服务质量的持续改进。

该研究的结论部分强调，泛欧协作与数据标准化是提升老年人医疗服务质量的关键。通过联合多国数据资源，不仅可以验证和推广预测模型与决策支持工具，还能促进医疗系统的整体公平性与效率。此外，必须重视老年人及其照护者的参与，确保数据应用符合他们的实际需求与价值观。

讨论中指出，当前医疗数据在格式、结构和语言方面存在显著差异，这为数据整合与共享带来挑战。未来需进一步探索数据 harmonisation（协调）与联邦学习等隐私保护计算技术，以扩大研究规模并提高结果的泛化能力。同时，应积极推动临床医生和数据科学家的跨培训，加强整个医疗生态系统对数据驱动研究的理解与应用能力。

该立场文件呼吁欧洲资助机构、政策制定者和医疗服务机构共同支持这一战略方向，将数据科学与AI真正转化为改善老年人生活的有力工具。