临床决策

临床决策（Clinical Decision-Making）是指医生在诊疗过程中，结合临床证据、患者偏好、临床经验以及大数据支持，为患者制定最优诊断与治疗方案的动态过程。随着单细胞多组学与人工智能技术的爆发，临床决策正从传统的经验医学模式向数字化、全息化的精准医学模式转变，通过构建闭环的辅助决策系统，实现治疗获益的最大化与风险的最小化。

临床决策 · 精准闭环

Clinical Decision-Making (点击展开详细数据)

               临床决策路径示意图

基于全息数据的临床决策支持模型

决策维度	循证证据 / 生物标志物
核心工具	人工智能辅助诊断 / 全息库
临床高度	个体化医疗决策

现代临床决策的多维技术路径

科学的临床决策通过整合多源异构数据，构建起覆盖预防、诊断及治疗的全程评价体系：

• 循证医学 (EBM) 基石： 基于大规模临床试验、系统评价及指南建议，确定基础治疗策略。
• 单细胞多组学证据： 通过解析患者个体的细胞异质性与表观组图谱，为决策提供微观世界的数字化支撑。
• 动态监测反馈： 结合液体活检及微小残留病灶 (MRD) 监测，在治疗过程中实时调整决策路径。

生物治疗领域的决策进化

1. 靶向药物的个体化决策

针对驱动基因的靶向药物选择是临床决策最依赖分子数据的领域：

• 位点特异性决策： 识别出携带 KRAS^G12D 或 EGFR^T790M 突变后，决策系统将自动排斥传统化疗，优先建议特异性抑制剂。
• 联合给药预测： 智能评估肿瘤多克隆演化趋势，辅助医生决定是否在靶向治疗初期即引入联合用药以规避耐药。

2. 免疫与细胞治疗的策略优化

• 免疫治疗获益评估： 整合肿瘤突变负荷 (TMB) 与微环境T细胞耗竭指征，决定 免疫检查点抑制剂 的介入时机。
• 细胞治疗质控闭环： 在 CAR-T 回输决策中，参考细胞成分的异质性分布图谱，预判毒副反应（如 CRS）与疗效。

决策模式	传统经验模型	智能全息决策模型
数据来源	常规生化、影像资料。	单细胞组学、全息基因指纹。
决策粒度	群体平均获益率（Population）。	患者个体分子亚群响应（Individual）。

辅助决策系统的临床数据闭环

现代临床决策体系已演变为一种高度集成的智能化交互闭环：

• 全息库检索比对： 将患者的实时分子图谱与单细胞图谱库进行深度对标，提取与治疗敏感性相关的核心特征。
• 响应概率建模： 智能引擎自动计算不同生物治疗路径的生存比率与耐药周期，辅助医生快速锁定最优路径。
• 证据自动化更新： 决策系统通过不断吸纳全球最新的临床试验成果，实时校准专家系统的决策建议。

   [1] Sackett DL, et al. "Evidence-based medicine: what it is and what it isn't." BMJ. 1996/2025 Revised Edition. 

   [2] Clinical Decision Support Consortium. "Artificial Intelligence in Precision Oncology." 2025.

临床决策全息导航

       循证医学 • 辅助决策系统 • 精准医学 • 靶向药物库 • 单细胞图谱库 • 生物治疗共识