银屑病精准诊疗中的临床决策支持系统

银屑病精准诊疗中的临床决策支持系统演讲人01银屑病精准诊疗中的临床决策支持系统02银屑病精准诊疗的核心需求与挑战03临床决策支持系统在银屑病精准诊疗中的定位与架构04临床决策支持系统的关键技术模块与实现路径05临床决策支持系统的应用场景与实践价值06挑战与未来展望07总结与展望目录01银屑病精准诊疗中的临床决策支持系统银屑病精准诊疗中的临床决策支持系统作为从事皮肤科临床工作十余年的医生，我深刻见证过银屑病患者因诊断模糊、治疗方案个体化不足而辗转求医的困境——有的患者因长期使用无效药物延误病情，有的因错误治疗诱发严重不良反应，更有不少患者因反复发作而丧失治疗信心。银屑病作为一种慢性、复发性、炎症性皮肤病，其临床表现异质性极强，从寻常斑块状到脓疱型、红皮病型，病情严重程度、合并症风险、治疗反应均存在显著差异。传统“一刀切”的诊疗模式已难以满足临床需求，而精准医学理念与临床决策支持系统（ClinicalDecisionSupportSystem,CDSS）的结合，为破解这一难题提供了全新路径。本文将从银屑病精准诊疗的核心需求出发，系统阐述CDSS在其中的架构设计、关键技术、应用场景及未来挑战，以期为临床实践提供参考。02银屑病精准诊疗的核心需求与挑战银屑病精准诊疗的核心需求与挑战银屑病的精准诊疗本质上是基于患者个体特征（遗传背景、临床表型、合并症、治疗史等），实现“诊断精准化、分型标准化、治疗个体化、管理全程化”的医疗过程。然而，这一过程面临多重挑战，而CDSS的介入正是为了系统性解决这些问题。1疾病异质性：从“同病”到“异病”的认知突破银屑病绝非单一疾病，而是由不同发病机制驱动的临床综合征。其异质性体现在三个维度：-临床表型异质性：患者可表现为斑块状、点滴状、关节病型、脓疱型等不同类型，同一患者不同皮损的病理特征也可能存在差异。例如，关节病型银屑病患者除皮肤表现外，还可伴有关节畸形、功能受限，其治疗需兼顾皮肤与关节双重靶点。-发病机制异质性：近年研究发现，银屑病发病涉及IL-23/Th17、TNF-α、IL-17等不同炎症通路的激活，部分患者对IL-17抑制剂敏感，而对TNF-α抑制剂反应不佳，这与患者的基因多态性、免疫微环境密切相关。-治疗反应异质性：即使同一类型、严重程度相似的患者，对相同治疗的反应也可能截然不同。例如，约30%-40%的患者接受甲氨蝶呤治疗后疗效不佳，而生物制剂的选择更需结合患者感染风险、肿瘤史等个体因素。1疾病异质性：从“同病”到“异病”的认知突破传统银屑病治疗以“皮损清除率（PASI75/90/100）”为主要终点，但现代精准诊疗已将目标扩展为“全方位健康管理”：-皮损控制与症状缓解：快速清除皮损、减轻瘙痒、疼痛等主观症状；-关节保护与功能维持：对关节病型患者，延缓关节结构损伤，preserve关节功能；-合并症预防与管控：银屑病患者合并代谢综合征（肥胖、糖尿病、高血压）、心血管疾病、抑郁症的风险显著高于普通人群，需同步进行风险干预；1.2治疗目标多元化：从“皮损清除”到“全面健康”的理念升级这种异质性要求诊疗模式必须从“群体化”转向“个体化”，而CDSS可通过整合多维数据，帮助医生识别患者的“疾病亚型”，为精准分型提供依据。在右侧编辑区输入内容1疾病异质性：从“同病”到“异病”的认知突破01在右侧编辑区输入内容-生活质量提升与心理支持：慢性病程对患者心理的影响不容忽视，需结合心理评估提供干预方案。02在右侧编辑区输入内容多目标管理要求医生具备跨学科知识，而CDSS可通过内置的临床指南、风险预测模型，辅助医生制定兼顾皮肤、关节、心理、合并症的综合管理方案。03银屑病是慢性终身性疾病，多数患者需经历“治疗-减量-维持-复发”的循环。长期管理的复杂性体现在：-治疗方案的动态调整：随着病情变化、药物副作用出现、新疗法问世，治疗方案需不断优化；1.3长期管理复杂性：从“单次诊疗”到“全程追踪”的模式转变1疾病异质性：从“同病”到“异病”的认知突破-治疗依从性的持续监控：生物制剂需定期注射、口服药物需长期服用，患者依从性直接影响疗效；-复发风险的早期预警：通过监测生物标志物、环境因素（如感染、压力、药物），可预测复发风险并提前干预。全程管理依赖连续、动态的数据支持，而CDSS通过与电子健康档案（EHR）、患者报告结局（PRO）系统的对接，可实现病情数据的实时更新与趋势分析，为医生调整治疗提供“动态导航”。03临床决策支持系统在银屑病精准诊疗中的定位与架构临床决策支持系统在银屑病精准诊疗中的定位与架构临床决策支持系统并非替代医生决策的“自动化工具”，而是基于“人机协同”理念的“智能助手”。其核心定位是：整合多源数据、应用智能算法、嵌入临床流程，为医生提供“可解释、可操作、可优化”的决策支持，最终实现“经验医学”向“证据医学+个体化医学”的融合。1系统总体架构：分层设计实现“数据-模型-应用”闭环银屑病精准诊疗CDSS通常采用分层架构，自下而上分为数据层、模型层、应用层与交互层，形成“数据输入-智能分析-决策输出-反馈优化”的闭环（图1）。1系统总体架构：分层设计实现“数据-模型-应用”闭环1.1数据层：多源异构数据的标准化整合数据层是CDSS的“基础燃料”，需整合与银屑病诊疗相关的全维度数据，并通过数据治理实现标准化：-临床结构化数据：包括患者基本信息（年龄、性别、病程）、皮损特征（部位、面积、形态）、既往治疗方案（药物种类、剂量、疗程、疗效）、合并症（高血压、糖尿病、抑郁等）、实验室检查（肝肾功能、炎症指标）等；-临床非结构化数据：电子病历（EMR）中的病程记录、病理报告、影像报告（皮肤镜、超声、MRI）等，需通过自然语言处理（NLP）技术提取关键信息（如“斑块肥厚”“鳞屑黏着”）；-组学数据：基因组学（如HLA-C06:02、IL23R基因多态性）、蛋白质组学（血清IL-17、IL-23水平）、代谢组学（与代谢综合征相关的代谢物标志物）等，需通过质谱、基因芯片等技术获取；1系统总体架构：分层设计实现“数据-模型-应用”闭环1.1数据层：多源异构数据的标准化整合-患者实时数据：通过移动医疗APP收集的患者报告结局（PRO，如瘙痒程度、睡眠质量、日常活动能力）、皮肤图像（患者自拍皮损，通过AI算法评估皮损面积变化）、用药依从性记录（智能药盒提醒、用药打卡）等；-外部知识库数据：最新的临床指南（如中国银屑病诊疗指南2023版）、循证医学证据（CochraneLibrary、PubMed文献）、药物说明书（适应症、禁忌症、不良反应）、药物相互作用数据库等。数据治理的核心是解决“异构性”与“孤岛化”问题，通过统一的数据标准（如ICD-10诊断编码、SNOMED-CT临床术语）、数据清洗（缺失值填充、异常值剔除）、数据映射（将不同来源数据关联到同一患者ID），形成“患者360全景数据视图”。1231系统总体架构：分层设计实现“数据-模型-应用”闭环1.2模型层：智能算法实现“从数据到知识”的转化模型层是CDSS的“大脑”，通过机器学习、深度学习等算法，对整合后的数据进行挖掘，构建覆盖银屑病诊疗全流程的决策模型：-疾病分型模型：基于聚类算法（如K-means、层次聚类）与深度学习模型（如自编码器），结合临床表型、组学数据，识别银屑病的“分子亚型”（如“IL-17主导型”“TNF-α主导型”“代谢相关型”），为个体化治疗提供依据；-诊断辅助模型：通过卷积神经网络（CNN）分析皮肤图像、皮肤镜图像，实现皮损良恶性鉴别（如与脂溢性皮炎、玫瑰糠疹的鉴别）、严重程度自动评分（PASI、BSA评分的AI辅助计算），提高基层医院的诊断准确性；1系统总体架构：分层设计实现“数据-模型-应用”闭环1.2模型层：智能算法实现“从数据到知识”的转化-治疗方案推荐模型：基于强化学习（ReinforcementLearning）或协同过滤算法，整合患者特征（年龄、性别、合并症）、治疗史（既往用药反应）、疾病活动度（PASI评分），推荐“最优治疗方案”（如“一线选择IL-17抑制剂”“避免使用甲氨蝶呤（因肝功能异常）”）；-疗效预测模型：通过随机森林（RandomForest）、梯度提升树（XGBoost）等模型，预测患者对特定治疗（如生物制剂）的应答概率（如“PASI75应答率85%”），帮助医生规避“无效治疗”；-复发风险预测模型：基于时间序列分析（如LSTM长短期记忆网络），结合治疗过程中的生物标志物变化、环境因素（如近期上呼吸道感染）、心理状态（抑郁量表评分），预测3个月/6个月/1年内的复发风险，并给出风险干预建议（如“加强紫外线照射”“调整免疫抑制剂剂量”）。0103021系统总体架构：分层设计实现“数据-模型-应用”闭环1.2模型层：智能算法实现“从数据到知识”的转化模型训练的关键是“可解释性”，避免“黑箱决策”。例如，通过SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）值算法，向医生展示“推荐使用阿达木单抗的原因：患者TNF-α水平升高（贡献度0.3）、既往对传统治疗无效（贡献度0.25）、无结核感染史（贡献度0.2）”，使医生理解推荐逻辑，增强决策信心。1系统总体架构：分层设计实现“数据-模型-应用”闭环1.3应用层：嵌入临床工作流实现“决策支持”落地应用层是CDSS与临床实践的“接口”，需根据医生工作场景设计功能模块，确保“在正确的时间、以正确的方式、提供正确的支持”：-门诊辅助诊断模块：医生录入患者基本信息后，系统自动调取历史就诊数据、皮肤图像AI分析结果，生成“鉴别诊断清单”（如“寻常型银屑病（概率85%）、脂溢性皮炎（概率10%）”）及“下一步检查建议”（如“行皮肤镜检查”“查HLA-C06:02”）；-治疗方案制定模块：根据患者分型、严重程度、合并症，系统推荐“阶梯治疗方案”（如“轻度：外用维生素D3衍生物+润肤剂；中度：光疗或甲氨蝶呤；重度：IL-17抑制剂”），并标注推荐等级（基于A级证据）、注意事项（如“生物制剂治疗前需筛查乙肝”）；1系统总体架构：分层设计实现“数据-模型-应用”闭环1.3应用层：嵌入临床工作流实现“决策支持”落地-疗效动态监测模块：治疗过程中，系统自动收集PRO数据、皮损图像复查结果，生成“疗效趋势曲线”（如“PASI评分从12分降至3分”），若连续2次评估疗效不佳，触发“方案调整建议”（如“换用IL-23抑制剂”“联合甲氨蝶呤”）；-患者管理模块：生成个性化患者教育材料（如“银屑病日常护理指南”“生物制剂注射注意事项”），设置随访提醒（如“2周后复查肝功能”“3个月后评估关节功能”），并通过APP推送给患者，同时向医生同步患者依从性数据（如“近1周用药依从率90%”）。1系统总体架构：分层设计实现“数据-模型-应用”闭环1.4交互层：人机协同实现“经验与智能”的互补交互层是医生与CDSS的“沟通桥梁”，设计需兼顾“专业性”与“易用性”：-可视化界面：通过仪表盘（Dashboard）展示患者全景数据、模型分析结果，如“疾病活动度雷达图”（涵盖皮损、关节、心理、合并症四个维度）、“治疗方案疗效预测概率条形图”；-智能提醒功能：在关键节点触发提醒，如“患者结核筛查结果阳性，禁用TNF-α抑制剂”“患者近3次PRO显示瘙痒加重，建议调整外用药物方案”；-反馈优化机制：医生对系统推荐的“采纳/拒绝”行为，以及治疗后的实际疗效数据，会反馈至模型层，用于模型迭代优化（如“若医生拒绝系统推荐的A方案，并选择B方案且有效，模型将调整B方案的推荐权重”）。04临床决策支持系统的关键技术模块与实现路径临床决策支持系统的关键技术模块与实现路径0102在右侧编辑区输入内容银屑病精准诊疗CDSS的有效性依赖于核心技术的突破，以下从数据整合、智能诊断、治疗推荐、预后监测四个关键模块，阐述其技术实现路径。多源数据整合是CDSS的基础，但面临“数据异构性”“数据质量参差不齐”“隐私安全”三大挑战。3.1多源数据整合与治理技术：打破“数据孤岛”，构建全景视图1.1异构数据标准化-结构化数据映射：采用HL7FHIR（FastHealthcareInteroperabilityResources）标准，将不同医院信息系统（HIS、EMR）中的数据（如诊断、用药、检查结果）映射为统一格式，实现跨机构数据共享；01-非结构化数据提取：基于BERT预训练语言模型，针对皮肤科病历特点（如专业术语多、描述性语言复杂），构建领域适配的NLP模型，自动提取“皮损部位”“鳞屑程度”“瘙痒评分”等关键信息，准确率需达90%以上；02-组学数据降维与特征选择：通过主成分分析（PCA）或t-SNE算法，将高维组学数据（如全基因组测序数据）降维至可解释的特征空间，结合LASSO回归选择与银屑病相关的关键基因/蛋白（如IL23R、IL17A），减少模型冗余。031.2数据质量提升-缺失值处理：对于关键指标（如PASI评分），采用多重插补法（MultipleImputation）根据患者其他特征（如皮损面积、鳞屑厚度）进行估算；对于非关键指标，直接删除或标记为“未检测”；01-数据一致性校验：建立逻辑规则库（如“PASI评分≥10分且BSA<10%时需复核”），自动校验数据间的逻辑矛盾，减少人工录入错误。03-异常值检测：基于孤立森林（IsolationForest）算法识别异常数据（如“年龄150岁”“PASI评分负值”），并触发人工审核；021.3隐私保护与安全共享-联邦学习（FederatedLearning）：在不共享原始数据的情况下，在本地医院训练模型，仅交换模型参数（如梯度更新），实现“数据不动模型动”，保护患者隐私；-差分隐私（DifferentialPrivacy）：在数据发布时添加适量噪声，确保无法通过反推识别个体信息，同时保证统计特征的准确性；-区块链技术：建立数据访问权限管理机制，通过智能合约控制谁可以访问哪些数据（如“科研机构仅可访问脱敏后的临床数据，不可访问基因数据”），确保数据使用合规。0102031.3隐私保护与安全共享2智能诊断与分型技术：从“经验判断”到“数据驱动”智能诊断是CDSS的核心功能之一，旨在提高诊断准确性、实现精准分型。2.1基于深度学习的皮损识别与严重度评估-皮损分割：采用U-Net++模型，结合注意力机制（AttentionModule），对皮肤镜图像、病理图像中的皮损区域进行精确分割，解决“背景干扰”“边界模糊”问题，分割Dice系数需达0.85以上；-皮损分类：构建ResNet-50+EfficientNet混合模型，输入皮损分割后的图像，区分“寻常型”“脓疱型”“红皮病型”“关节病型”，分类准确率需达92%（基于大规模标注数据集训练）；-严重度自动评分：将分割后的皮损区域输入多任务学习模型，同时输出“皮损面积（BSA）”“红斑程度”“鳞屑厚度”“浸润程度”四个维度评分，结合PASI评分公式计算总分，与医生人工评分的相关系数（r）需达0.8以上。2.2基于多模态数据融合的疾病分型-数据融合策略：采用“早期融合”（EarlyFusion）与“晚期融合”（LateFusion）相结合的方式——早期融合将临床表型数据（年龄、病程、皮损特征）与组学数据（基因表达、血清标志物）拼接为高维向量，通过全连接层学习特征交互；晚期融合分别训练临床模型、组学模型，将预测结果通过加权投票融合，提高分型鲁棒性；-亚型识别：基于无监督聚类算法（如HDBSCAN），对融合后的特征进行聚类，识别出“免疫炎症型”“代谢相关型”“神经免疫型”等银屑病亚型，并通过生存分析验证不同亚型的预后差异（如“代谢相关型患者心血管事件风险更高”）。2.2基于多模态数据融合的疾病分型3个体化治疗方案推荐技术：从“指南共识”到“精准匹配”治疗方案推荐是CDSS的临床价值核心，需综合考虑患者个体特征、治疗史、循证证据。3.1基于知识图谱的循证治疗方案生成-知识图谱构建：整合银屑病相关指南（如NCCN指南、欧洲指南）、随机对照试验（RCT）、系统评价/Meta分析，构建包含“疾病-症状-药物-靶点-不良反应”五元组的知识图谱，例如“IL-17抑制剂（司库奇尤单抗）→适用于中重度斑块型银屑病→靶点IL-17A→常见不良反应为鼻咽炎”；-推理引擎：基于规则推理（如“患者有关节炎症状→推荐关节病型治疗方案”）与图神经网络推理（GNN，挖掘“药物-靶点-疾病”间的深层关联），结合患者当前状态（如“PASI15分”“合并轻度高血压”），生成个性化“治疗方案树”，并标注每项推荐的支持证据级别（如“A级证据：RCT研究显示司库奇尤单抗PASI75应答率75%”）。3.2基于强化学习的动态治疗方案优化-马尔可夫决策过程（MDP）建模：将银屑病治疗过程建模为MDP，其中“状态”（State）为患者的临床特征（PASI评分、合并症）、治疗史；“动作”（Action）为治疗方案选择（药物种类、剂量）；“奖励”（Reward）为疗效改善（PASI降低率）与不良反应发生风险的加权得分；-Q-learning算法优化：通过历史治疗数据训练Q值表（或深度Q网络，DQN），学习在不同状态下采取何种动作可获得长期最大奖励（如“长期PASI缓解率+低不良反应发生率”），从而实现治疗方案的动态调整（如“初始治疗选择IL-17抑制剂，若3个月PASI评分下降<50%，则调整为IL-23抑制剂”）。3.2基于强化学习的动态治疗方案优化4预后监测与复发预警技术：从“被动治疗”到“主动预防”预后监测是银屑病全程管理的关键，通过实时数据追踪实现“早期预警、早期干预”。4.1基于时间序列分析的疗效预测-LSTM模型构建：将患者治疗过程中的时间序列数据（如每周PASI评分、每月炎症指标）输入长短期记忆网络（LSTM），捕捉数据间的长期依赖关系，预测未来1-3个月的疗效趋势（如“预测6个月后PASI评分降至5分以下（缓解状态）的概率为80%”）；-动态阈值预警：设定疗效“无效/恶化”阈值（如“连续2次PASI评分下降<20%”），当模型预测结果超过阈值时，自动触发“疗效不佳提醒”，建议医生调整方案。4.2基于机器学习的复发风险预测-特征工程：提取与复发相关的特征，包括“治疗结束时的PASI评分”“生物标志物水平（如IL-23、TNF-α）”“患者依从性”“环境因素（如近3个月上呼吸道感染次数）”“心理状态（PHQ-9抑郁评分）”；-模型训练与验证：采用XGBoost模型，基于1000例以上患者的长期随访数据（中位随访时间3年）训练复发预测模型，以“6个月内复发”为终点，计算AUC-ROC曲线下面积（需达0.75以上），并通过列线图（Nomogram）实现风险可视化，方便临床使用。05临床决策支持系统的应用场景与实践价值临床决策支持系统的应用场景与实践价值银屑病精准诊疗CDSS已从理论走向实践，在门诊、多学科协作（MDT）、患者管理、科研转化等多个场景展现出独特价值。1门诊辅助决策：提升基层诊疗能力，规范诊疗行为银屑病诊疗存在“基层误诊率高、治疗方案不规范”的问题。CDSS通过嵌入门诊工作流，可实现：-诊断标准化：基层医生通过CDSS的“皮损AI识别”“鉴别诊断清单”功能，可准确区分银屑病与其他相似皮肤病（如脂溢性皮炎、玫瑰糠疹），减少误诊率（某三甲医院试点显示，基层CDSS辅助诊断后，误诊率从25%降至8%）；-治疗规范化：系统根据指南推荐生成“阶梯治疗方案”，避免“过度治疗”（如轻度患者使用生物制剂）或“治疗不足”（如重度患者仅用外用药物），某中心数据显示，CDSS应用后，符合指南推荐的治疗方案比例从60%提升至88%；-效率提升：自动计算PASI评分、生成病历摘要，减少医生80%的文书工作时间，使医生有更多精力与患者沟通，改善就医体验。2多学科协作（MDT）：打破学科壁垒，实现全程管理1银屑病常合并心血管疾病、代谢综合征、抑郁等，需皮肤科、风湿免疫科、内分泌科、心理科等多学科协作。CDSS通过构建“MDT协作平台”，实现：2-患者数据共享：MDT成员可通过平台实时查看患者的全景数据（皮肤表现、关节症状、实验室检查、心理评估），避免重复检查；3-协同决策支持：系统根据多学科数据生成“综合管理建议”，如“患者中重度银屑病+空腹血糖受损→皮肤科：生物制剂治疗；内分泌科：生活方式干预；营养科：低升糖指数饮食”；4-远程MDT：对于基层医院患者，可通过平台上传患者资料，邀请上级医院专家进行远程会诊，解决“优质医疗资源下沉难”问题。3患者全程管理：从“院内治疗”到“院外延续”银屑病管理需“院内-院外”无缝衔接。CDSS通过与移动医疗APP对接，构建“医患协同管理”模式：-个性化健康教育：根据患者分型、治疗方案推送定制化教育内容（如“接受光疗的患者：注意保护眼睛，避免过度照射”“使用生物制剂的患者：接种流感疫苗前咨询医生”）；-用药依从性管理：通过智能药盒记录用药时间，若未按时服药，APP自动推送提醒；医生可实时查看依从性数据，对依从性差的患者进行电话随访；-远程病情监测：患者通过APP上传皮损自拍照片，AI自动评估皮损面积变化；同时填写PRO量表（如瘙痒VAS评分、睡眠质量），系统生成“病情趋势报告”，同步给医生，实现“异常数据实时预警”。4科研转化：从“临床数据”到“医学知识”CDSS积累的海量真实世界数据，是银屑病精准医学研究的宝贵资源：-真实世界研究（RWS）：通过CDSS提取“治疗-疗效-预后”的真实世界数据，开展生物制剂有效性/安全性研究（如“司库奇尤单抗在老年银屑病患者中的长期疗效观察”）、药物经济学评价（如“IL-17抑制剂vsTNF-α抑制剂的成本-效果分析”）；-新靶点发现：基于组学数据与临床表型的关联分析，发现新的银屑病易感基因或治疗靶点（如“通过聚类分析发现IL-1β高表达亚型，提示IL-1β抑制剂可能有效”）；-指南优化：结合CDSS中的最新证据与临床实践数据，为指南更新提供依据（如“将IL-23抑制剂作为中重度银屑病二线治疗的推荐等级提升至Ⅰ级”）。06挑战与未来展望挑战与未来展望尽管银屑病精准诊疗CDSS展现出巨大潜力，但其临床推广仍面临数据、模型、伦理等多重挑战，而未来技术的发展将进一步释放其价值。1现存挑战1.1数据层面：数据质量与共享瓶颈21-数据碎片化：多数医院数据存储于独立系统（HIS、EMR、LIS），跨机构数据共享困难，导致模型训练数据量不足；-真实世界数据偏倚：CDSS主要基于医院数据，缺乏社区、家庭环境数据，且患者多为中重度病例，轻症患者数据缺失，可能导致模型选择偏倚。-数据标注成本高：皮肤图像、病理图像需专业医生标注，耗时耗力；组学数据（如基因测序）成本高，难以大规模应用于临床；31现存挑战1.2模型层面：可解释性与鲁棒性不足-“黑箱”问题：深度学习模型虽预测准确，但决策逻辑不透明，医生难以完全信任（如“为何推荐A而非B药物”）；1-泛化能力有限：模型在训练数据集上表现良好，但在新人群（如儿童、老年）、新医疗环境（如基层医院）中性能下降；2-动态适应性不足：疾病谱、治疗指南随时间变化，模型需定期更新，但多数系统缺乏“在线学习”机制。31现存挑战1.3临床层面：人机协同与接受度问题-医生抵触情绪：部分医生认为CDSS“干扰临床决策”，担心过度依赖AI导致自身诊疗能力退化；-工作流融合困难：若CDSS操作复杂、响应缓慢，会增加医生负担，反而降低使用意愿；-患者隐私顾虑：患者对个人数据（尤其是基因数据）的收集与使用存在担忧，可能影响PRO数据的真实性。0103021现存挑战1.4伦理层面：公平性与责任界定-算法公平性：若训练数据中某一人群（如少数民族、低收入人群）样本量少，可能导致模型对该人群的预测偏差，加剧医疗不平等；-责任界定模糊：若因CDSS推荐错误导致患者不良后果，责任应由医生、医院还是系统开发者承担，目前尚无明确法律规定。2未来展望2.1技术融合：从“单一AI”到“多模态智能”-多模态大模型：整合文本、图像、组学、PRO等多模态数据，训练“银屑病专用大模型”（类