妊娠期糖尿病管理新视角：吴碧荔医生论ClinicalKey AI的临床应用与未来展望

在这个日新月异的医学时代，每一份知识的更新都可能是突破的关键。爱思唯尔旗舰全医学解决方案——ClinicalKey是当前全球医学领域内容类型全面、内容质量优异、检索技术先进的平台，思唯学苑助力每“医”刻页面现已上线，展现了ClinicalKey在基础医学、临床实践、科研探索、教学辅导等全方面的强大功能与便捷操作。

爱思唯尔还邀请了多位一线医生进行直播，实操演示ClinicalKey在临床诊疗中的应用。第二期直播中，香港中文大学(深圳)附属第二医院（深圳市龙岗区人民医院）产科吴碧荔医生巧妙应用多种医学数据库，将复杂的、因人而异的妊娠期糖尿病临床管理，化为可以轻松按步操作的“简单模式”。

个人简介

吴碧荔

香港中文大学(深圳)附属第二医院

（深圳市龙岗区人民医院） 产科

副主任医师，硕士研究生

从事妇产科工作10余年，专业擅长高危妊娠管理，产后盆底康复诊治，助产术。香港中文大学医学院临床带教教师，湖北医药学院教师。负责课题3项，以第一作者发表论文10余篇，参编书籍2本，实用新型专利2项，担任多个期刊审稿人。

案例精析

1.病例简介

基本信息：

张女士，34岁，G2P1，妊娠28周。

现病史：

在24周的糖耐量试验异常后诊断为GDM。

既往病史：

无明显既往病史。第一次分娩并不复杂。

家族史：

母亲有2型糖尿病病史。

2. 诊断思路

可参考ClinicalKey，ClinicalKey Student以及Osmosis中提供的诊断参考思路：

第一步：病史收集（参考 ClinicalKey Student）：

第二步：体格检查（可参考Osmosis）

第三步：诊断测试（参考ClinicalKey Student）

第四步：风险评估（参考ClinicalKey Student）

应在第一次产前检查时确定。

低风险：

如果存在以下所有特征，则不需要常规血糖检测：

GDM患病率低的种族群体成员

一级亲属中没有已知的糖尿病

年龄小于25岁

怀孕前体重正常

无糖代谢异常史

无不良产科结局史

平均风险：

在24-28周时使用以下任一方法进行血糖检测：

两步程序：

50克葡萄糖耐量试验，然后对符合葡萄糖耐量测试阈值的患者进行诊断性口服葡萄糖耐量检测

一步法：对所有参与者进行诊断性口服葡萄糖耐量试验

3. 并发症与焦虑

并发症：

孕期焦虑（参考ClinicalKey Student）：

怀孕期间焦虑有多常见？

大约13% 的孕妇会感到焦虑。

怀孕期间如何评估焦虑？

如果一名女性报告有焦虑感，那么应该使用GAD-7评分法来评估她的严重程度，并应转诊给产科医生。

什么是认知行为疗法？

这是一种心理社会干预，通过挑战和旨在改变有害的想法来发挥作用。

对分娩恐惧症有什么选择？

应将女性转介给心理服务机构，由具有怀孕期间管理女性经验的专业人员提供。

伴侣的焦虑有多普遍？

10%的伴侣在怀孕和产后期间表现出焦虑情绪。

4. 治疗计划

饮食与运动：

运动指南参考ClinicalKey Student中给出的建议：

妊娠期血糖目标：

空腹血糖：<3.9-5.33 mmol/L（95 ml/dl）

糖化血红蛋白：<6%（42 mmol/mol）（无低血糖风险）

1小时血糖：<6.1-7.8 mmol/L（140 ml/dl）

糖化血红蛋白：<7%（53 mmol/mol）（低血糖风险）

2小时血糖：<5.6-6.7 mmol/L（120 ml/dl）

5. 预后与产后

产后护理方案可参考ClinicalKey中Management of Diabetes in Pregnancy: Standards of Care in Diabetes—2023 | Diabetes Care | American Diabetes Association中给出的建议

应用经验与感受

Q 爱思唯尔：

在您的日常工作和学习中，是否需要医学数据库的支持？有哪些具体的使用场景？您如何评价这些产品的作用？

A 吴碧荔医生：

我在日常工作和学习中十分需要医学数据库的支持，具体的场景会包括以下这些：

日常工作研究：

临床决策：在临床工作中，医学数据库如ClinicalKey提供了快速获取最新临床指南和研究结果的能力，这对于做出准确诊断和治疗决策至关重要。例如，当遇到我们专科的罕见少见病例时，可以迅速检索相关文献，为患者提供基于证据的治疗方案。

学术研究：在进行学术研究时，医学数据库是获取前沿研究和统计数据的重要工具。保持对最新科研成果的了解，继发科研思考。

学习提升：

医学教育：在教学中，Osmosis通过提供动画视频和学习模块，成为理解复杂医学概念的有力辅助工具。搜索相应资源提供给学生，使得学习过程更加直观和高效。

继续教育：我们需要不断更新知识以跟上医学领域的快速发展。如最新的治疗指南和药物信息，对于保持专业资格和提高临床技能至关重要。

关于产品的作用，我认为有以下几点：

提高工作效率：医学数据库的快速检索功能大大提高了工作效率，可以在在短时间内获取所需信息，从而为患者提供更及时的医疗服务。

支持临床决策：医学数据库支持的循证医学实践，确保了治疗方案的科学性和有效性，提高了患者的治疗效果和满意度。

促进学习与教育：医学数据库提供的丰富学习资源，如视频、动画和模拟病例，使得学习变得更加生动和实用，有助于提高学习效果和记忆保持。

我可以举例来说明：

临床案例：在管理糖尿病患者时，ClinicalKey提供的最新的糖尿病管理指南，帮助医生制定符合当前医学标准的治疗方案。

教育案例：在开发教学案例时，Osmosis提供的动画视频和临床案例，使得教学内容更加贴近实际临床情境，提高了学生的临床思维能力。

Q 爱思唯尔：

能否着重讲一下您选择爱思唯尔的原因？爱思唯尔可以解决您的哪些问题或需求？

A 吴碧荔医生：

我选择爱思唯尔的原因有：

权威的医学内容：爱思唯尔作为全球领先的科学、技术和医学信息解决方案提供商，拥有众多权威医学期刊和书籍，提供了可靠的信息来源。

丰富的资源库：爱思唯尔提供的医学数据库如ClinicalKey和Osmosis，涵盖了广泛的医学领域，包括最新的研究成果、临床指南、药物信息等，满足了不同医学专业人士的需求。

体验：爱思唯尔的产品以其直观的用户界面和强大的搜索功能而闻名，使得用户能够快速、准确地找到所需信息，提高了工作效率。

爱思唯尔解决的问题或需求包括：

临床决策支持：爱思唯尔的数据库提供了最新的临床研究和指南，帮助医生在面对复杂病例时做出基于证据的决策。

医学教育和学习：对于医学生和住院医师，爱思唯尔提供的教育资源如视频、动画和模拟病例，增强了学习体验，促进了知识的理解和应用。

专业发展和继续教育：爱思唯尔的医学数据库支持医学专业人士进行自我学习和专业发展，帮助他们保持最新的医学知识和技能。

研究和学术工作：爱思唯尔提供的文献数据库和研究工具，支持医学研究人员进行文献回顾、数据分析和学术写作，提高了研究工作的效率和质量。

跨学科学习和合作：爱思唯尔的资源覆盖了多个医学领域，促进了不同学科之间的学习和合作，有助于解决跨学科的医学问题。

通过选择爱思唯尔，我们能够确保获取到高质量的医学信息，同时利用其先进的技术工具提高工作效率和学习效果。爱思唯尔的产品不仅满足了我们当前的需求，也为未来的医学教育和临床实践提供了强有力的支持。

Q 爱思唯尔：

人工智能技术的迅猛发展正在重塑我们的工作和学习模式。在这样的背景下，爱思唯尔推出一款专为医学领域量身定制的ClinicalKey AI产品。我们非常期待听到您对这款新产品的看法。您对ClinicalKey AI有哪些具体的期待？您觉得它在哪些方面能够最有效地支持您的工作？

A 吴碧荔医生：

人工智能技术在医学领域的应用

临床决策支持：提供快速准确的诊断建议:人工智能技术可以通过分析大量的临床数据，为医生提供快速准确的诊断建议，从而提高诊断的效率和准确性。

个性化治疗方案推荐：AI可以根据患者的具体情况，如基因信息、病史和生活方式，推荐个性化的治疗方案，提高治疗效果。

医学教育和培训：模拟临床情景-AI技术可以创建模拟的临床情景，为医学生和住院医师提供实践操作的机会，增强他们的临床技能；定制化学习路径：根据学生的学习进度和理解能力，AI可以提供定制化的学习路径，帮助他们更有效地掌握医学知识。

对ClinicalKey AI的期待

提高工作效率：快速检索和分析医学文献-期待ClinicalKey AI能够快速检索和分析医学文献，为医生提供最新的研究成果和临床指南，节省查找信息的时间；自动化数据录入和报告生成-AI可以自动化数据录入和报告生成，减少医生的文书工作，让他们有更多时间专注于患者护理。

优化学习体验：互动式学习工具-期待ClinicalKey AI提供互动式学习工具，如虚拟现实(VR)和增强现实(AR)，使医学教育更加生动和实用；智能学习助手-AI可以作为智能学习助手，根据用户的学习习惯和进度，提供个性化的学习建议和资源。

直观的界面设计：期待ClinicalKey AI拥有直观的用户界面，使得医生和医学生能够轻松上手。

个性化的推荐系统：AI应该能够根据用户的专业背景和兴趣，提供个性化的内容推荐。

与其他医疗系统的兼容性：期待ClinicalKey AI能够与其他医疗信息系统无缝集成，实现数据的互通和共享。

安全性和隐私保护：AI必须确保患者数据的安全和隐私，符合医疗行业的标准和法规。

ClinicalKey AI在日常工作中的应用

辅助诊断：ClinicalKey AI可以通过分析患者的医疗数据，辅助医生进行更准确的诊断。

药物管理和患者监护：AI可以帮助医生监控患者的药物反应和病情变化，及时调整治疗方案。

数据分析和模式识别：ClinicalKey AI可以处理和分析大量的医疗数据，帮助研究人员发现新的疾病模式和治疗靶点。

临床试验设计和患者筛选：AI可以协助设计临床试验，并根据特定的标准筛选合适的患者参与研究。

关于ClinicalKey AI

ClinicalKey AI是一个由生成式人工智能驱动的对话式搜索工具，能够快速提供可信的、基于循证的临床内容，帮助临床医生回答复杂的临床问题。

面对每日涌现的大量复杂病例，获取可靠的循证医学信息显得尤为重要。同时，人员短缺的现状更是对临床医生的诊疗效率提出了更为迫切的要求，这进一步凸显了在诊疗现场迅速且安全地获取精确、可靠信息的紧迫性。ClinicalKey AI通过个性化的会话式搜索界面，帮助临床医生从广泛且可靠的医学信息数据库中快速找到准确、简洁的临床信息。该解决方案旨在提供高质量的精选内容和不断更新的医学证据，协助临床医生提供优质的患者体验。

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