近日，第二十二届中国脑血管病论坛暨第三届全国神经介入继续教育大会在京举行。脑血管外科临床研究的现状如何，未来如何实现高质量发展？在全体大会环节，首都医科大学宣武医院副院长焦力群分享了他的见解与思考。
首都医科大学宣武医院副院长、主任医师 焦力群
当前，我国脑血管外科临床研究取得不俗的成绩。未来的目标是实现高质量发展，需要更加注重数据的整合与分析，构建多维度数据体系，加强专病数据库建设，推动数据共享，提升数据的利用效率，为脑血管外科临床研究提供坚实的数据支持。医生的角色也将发生深刻转变，从传统的临床医生向临床科学家迈进。
临床研究中团队作战优势明显
近年来，我国脑血管外科临床研究呈现出蓬勃发展的态势。2020年至今，我国学者在《新英格兰医学杂志》《美国医学会杂志》《柳叶刀》发表脑血管病外科和介入领域的临床研究论文27篇。这标志着我国在该领域的研究活跃度显著提升，也反映出我国在脑血管外科领域的学术影响力逐渐增强。
在研究规模方面，我国脑血管外科临床研究的样本量较大，平均能达到500例。研究时长基本在2年左右，平均有36家中心参与。如此大规模的研究样本和广泛的参与中心，为研究结果的可靠性和普适性提供了有力支持，但也对研究的组织协调能力提出了更高要求。
从研究团队的规模来看，大团队凭借良好的组织能力，在高质量研究中占据重要地位，一些小型团队由于资源有限，难以开展大规模、高质量的研究。
我国医生在临床技术方面具有明显优势，但在临床研究的深度和广度上仍有待提升。目前的研究主要集中在急性卒中领域，对于非急性卒中研究较少。关于手术方面的研究，开放手术的研究仅有2个，其余多为介入治疗研究。
数据是推动学科发展的核心要素
随着医学技术的不断进步，未来脑血管外科临床研究将呈现出多维度数据和精准医疗的新趋势。光生物成像、药物干预和免疫抑制等领域可能会成为研究热点。这些领域的发展将促使医学研究从单一维度向多维度转变，基础研究成果的转化速度加快。同时，主动健康理念的兴起也将为医学研究带来新的思路和价值。例如，通过连续监测血压等生理指标，可以为疾病的预防和治疗提供更精准的数据支持。
从历史的角度看，医学的发展经历了从经验积累到科学数据验证的过程，数据在其中起到了关键的推动作用。在脑血管外科领域，从最初的内膜剥脱手术到循证医学验证阶段，再到如今的大数据和精准医疗时代，数据始终是推动学科发展的核心要素。未来，随着数据技术的不断进步，脑血管外科临床研究将更加依赖于多维度数据的整合与分析，从而实现精准诊断和个性化治疗。
在全球数据主权化发展的背景下，我国的脑血管外科临床研究面临着挑战。一方面，国外数据库对我国的数据封锁现象日益严重。另一方面，我国的数据获取开放性不足，缺乏临床专病数据库。具体而言，国内虽然拥有大量的医疗数据，但这些数据大多分散在各个医院和研究机构，缺乏统一的管理和整合。许多患者的影像和随访结局数据难以同时整合利用，导致数据的利用效率低下。此外，数据规模匹配方面也存在问题，许多研究虽然样本量较大，但数据的质量和完整性不足，难以满足高质量研究的需求。
值得期待的是，随着国家对数据安全和数据主权的重视，我国在数据管理和保护方面出台了多项政策法规，为数据的合法合规使用提供了保障。同时，国内一些研究机构和企业也在积极探索数据共享和开放的新模式，通过建立数据联盟、开展数据合作等方式，推动数据的整合与共享。这些努力不仅有助于提升我国脑血管外科临床研究的水平，也为全球医学研究贡献了中国智慧。
构建多维度数据体系的实践经验
推动脑血管外科临床研究的高质量发展，构建多维度数据体系成为关键。我们团队正在积极探索这一路径。团队将数据视为工作流的副线，从患者就诊到治疗结束的整个过程都注重数据的积累。团队通过设计不同的模块，包括临床数据治疗模块、影像以及生物样本库，将生物样本经过测序等处理后转化为数字化的生物数据库。在此基础上，团队开展了多项研究，如颈动脉狭窄的保护伞技术研究、颅内支架的长期随访研究等，由此积累了大量人群数据，并开发出相关的工具和模型，为疾病的诊断和治疗提供了有力支持。
在构建多维度数据体系的过程中，团队注重数据的质量和完整性，通过制定严格的数据标准和规范，确保数据的准确性和可靠性。团队还积极探索数据的共享和开放机制，通过与国内外研究机构和企业合作，推动数据的整合与共享。此外，团队注重数据的分析和应用，通过引入人工智能等先进技术，提升数据的分析效率和深度，为临床研究提供更精准的支持。
在脑血管外科临床研究的高质量发展过程中，医生的角色至关重要。医生不仅是临床治疗的执行者，更是临床研究的核心力量。数据的真正价值在于将其转化为临床研究的资产，从而推动医学的高质量发展。医生应将日常病例转化为数据，并在此基础上进行深入研究，实现从临床医生到临床科学家的转变。
在新时代背景下，人工智能等技术的发展将为医学研究带来新的机遇和挑战。医院应充分发挥自身在数据方面的优势，与相关技术团队合作，共同推动医学的进步。医生需要具备更强的数据意识和科研能力，学会从临床实践中发现问题、提出假设，并通过数据分析和实验验证来解决问题。同时，医生还需要具备跨学科的合作能力，与生物学家、工程师、数据科学家等共同开展研究，推动多学科融合发展。
（本报记者 王潇雨 通讯员 孙琳 整理）