静脉血栓栓塞症（VTE）作为全球第三大致死性心血管疾病，其防治一直是临床难题。传统诊疗模式依赖医生经验，易受个体差异和资源限制影响，导致预后不确定性高。针对这一困境，中山大学孙逸仙纪念医院血管外科团队成功研发“静脉血栓专科AI智能体”，通过私有化部署与多模态模型融合，为易栓人群及易栓症患者提供精准化、个体化的诊疗决策支持，医院血管外科主任黄楷教授介绍，该技术在临床实践的进一步应用正致力于将患者预后导向“医患双赢”的满意结局。 

功能多样：

可分析遗传风险、监测动态表型

黄楷教授介绍，团队结合前沿大语言模型（LLM）技术，构建了“LLM+规划+反馈+工具调用”的智能体框架，“就像把医生的‘大脑’上传到云端，使用者可以通过智能体在团队多年的研究经验中找到问题的答案。”

此外，系统还通过私有化部署，确保患者敏感数据全程封闭于个人知识库，杜绝信息泄露风险。这一架构不仅满足医疗数据安全合规要求，更通过本地化模型训练，使预测精度较传统方法提升40%以上。

目前，智能体能深度融合遗传风险分析、动态表型监测、实时凝血监控等多个指标：

1. 遗传风险分析：整合蛋白C/S缺陷、凝血因子突变等易栓基因数据，构建多基因风险评分（PRS）模型； 

2. 动态表型监测：利用表型年龄加速（PhenoAgeAccel）等新型衰老标志物，实时评估血栓形成倾向； 

3. 实时凝血监控：通过TAT/PIC/D-二聚体等新型凝血标志物，量化高凝状态并预警血栓事件。 

临床实践：

开拓全周期干预诊疗生态

“在临床诊疗上，静脉血栓专科AI智能体的应用展现出了变革性的价值。”黄楷教授介绍，目前的应用情况，智能体在诊疗领域有三大最突出的优势：

一是高危人群的筛查。例如对于肿瘤置管患者（相关血栓形成率高达75%），智能体能够提前识别血栓风险。对肥胖、遗传性易栓症或化疗患者，系统还将自动推送抗凝预防方案。 

二是个体化治疗导航。在PTS（血栓后综合征）管理中，团队自主研发的PTS预测模型通过23项临床变量，可以精准预测患者24个月内PTS发生概率。系统据此生成“抗凝+压力治疗+运动康复”的定制方案，使患者生活质量显著提升。

三是急危重症决策支持。针对中危肺栓塞患者，智能体集成“重症肺栓塞血流动力学恶化预测APP”，通过预判恶化风险指导医生及时启动溶栓或介入治疗，目前已经成功避免多例致命性肺栓塞。 

医患协同：

打造“双向奔赴”新模式

这一系统还可以为诊疗过程中的医患双方打造共同协作的新模式。

在医生端，智能体自动生成循证报告，减少80%的人工评估时间，并通过持续学习机制（如基于国家自然基金支持下5年内发表的23篇血栓相关的SCI论文）动态优化方案。

在患者端，通过智能体实现“血栓风险自评-用药提醒-随访反馈”闭环管理，可提升患者依从性。

未来，团队还将开拓智能体在主动脉瘤、肿瘤相关血栓等领域的诊疗之中。“我们构建的这些智能体虽然目前仍在初级阶段，但是这些智能体可以让来到我们中心求诊的患者在诊治过程中，每一步都导向我们双方满意的可控的未来。”黄楷教授介绍。

采写：南都记者 王诗琪 通讯员 黄睿、刘文琴、房诗婷

本文作者

王诗琪

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南方都市报记者