亮点
- 将MyLungHealth患者门户工具与面向医生的决策支持集成，使新符合肺癌筛查资格的患者识别率翻倍（4.7% vs 2.3%）。
- 涉及超过31,000名参与者的多中心实用试验显示，通过个性化教育，低剂量CT（LDCT）订购率有统计学显著增加。
- 直接向患者收集数据有效解决了电子健康记录（EHR）中关于吸烟持续时间和戒烟日期的关键信息缺失问题。
- 尽管相对改进幅度较大（符合条件的调整后比值比为2.19），但绝对增幅仍然较小，表明需要更加强有力的实施策略。
背景
肺癌仍然是全球癌症相关死亡的主要原因。尽管国家肺癌筛查试验（NLST）和NELSON试验已证明低剂量计算机断层扫描（LDCT）在降低死亡率方面的有效性，但筛查采纳率仍不理想。在美国，符合条件个体的筛查率通常低于15%，远低于乳腺癌或结直肠癌的筛查率。
实施的主要障碍包括当前筛查标准的复杂性（例如，USPSTF 2021指南）、EHR中吸烟史记录的不完整性和初级保健医生在短暂门诊就诊期间的认知负担过重。共享决策（SDM）是法律要求的肺癌筛查报销条件，但医生往往缺乏进行这些讨论的时间或工具。MyLungHealth试验旨在通过将部分数据收集和教育负担直接转移到患者身上来弥补这些差距，方法是使用EHR集成门户。
关键内容
研究架构和方法论框架
MyLungHealth试验是一项实用的、未分层的平行组随机临床试验，在两个主要学术医疗系统进行：犹他大学健康科学中心和纽约大学朗格健康科学中心。该研究采用了独特的两部分设计，以解决两个不同的临床难题：
- 研究1（资格识别）：针对26,729名因吸烟史不明确（例如，10-19包年，戒烟日期未知）而“不确定”是否符合条件的患者。目标是通过患者输入来细化这些数据。
- 研究2（订购促进）：针对4,574名已知符合条件（≥20包年，现吸烟者或戒烟<15年）的患者，评估患者教育是否会推动LDCT订购。
参与者被随机分配到对照组（仅使用面向医生的Decision Precision+工具）或干预组（Decision Precision+加上面向患者的MyLungHealth工具）。干预措施提供英语和西班牙语版本，以确保更广泛的可及性。
弥合EHR数据缺口：研究1结果
EHR文档不完整是符合条件患者被忽视的主要原因之一。在研究1中，MyLungHealth工具通过患者门户提示患者提供详细的吸烟史。这种主动方法导致符合条件的患者识别率显著增加。在干预组中，4.7%（635/13,412）的参与者被新识别为符合条件，而对照组仅为2.3%（308/13,317）。调整后的比值比（aOR）为2.19（95% CI，1.99-2.42；P < .001），突显了患者生成的健康数据在纠正历史EHR不准确性的力量。
增强临床行动：研究2结果
对于已知符合条件的患者，挑战在于将这些知识转化为临床订单。MyLungHealth工具在患者就诊前提供个性化的风险/收益信息和教育内容。在研究2中，干预组的LDCT订购率为20.5%，而对照组为19.2%（aOR 1.16；95% CI，1.04-1.30；P = .008）。虽然差异具有统计学意义，但狭窄的绝对差值表明，仅靠患者教育，即使与医生提醒相结合，可能不足以克服所有订购障碍。
翻译和技术整合
从技术上讲，该试验代表了“SMART on FHIR”（可替代的医疗应用程序，基于快速医疗互操作性资源的可重复技术）应用的一个里程碑。通过将工具直接集成到EHR工作流程中，研究人员减少了通常与第三方软件相关的摩擦。该工具允许对患者的记录进行实时更新，确保当医生打开病历时，最准确的资格数据（由患者验证）已经存在。
专家评论
应对‘适度’的绝对增长
MyLungHealth试验最重要的启示是相对增长和绝对增长之间的差异。资格识别率翻倍是健康信息学的重大成功；然而，只有约20%的符合条件患者进行了扫描的事实突显了预防肿瘤学中的系统惯性。专家建议，这归因于几个因素：患者对辐射或‘过度诊断’的担忧、医生的疲劳以及安排专门成像的后勤障碍。
患者门户的作用
这项研究的一个潜在限制——也是未来政策讨论的一个点——是对活跃患者门户账户的依赖。由于试验需要活跃的门户才能进行干预，因此存在加剧数字鸿沟的风险。互联网素养有限或无法访问互联网的弱势群体可能不会从这些工具中受益，除非与人类中介的外展服务（如患者导航员或医疗助理）结合使用。
行为改变的机制见解
研究1的成功超过研究2表明，通过信息学解决‘数据校正’问题比解决‘行为改变’问题要简单得多。校正戒烟日期是患者的一项认知任务；决定进行癌症筛查则涉及情感、财务和身体上的考虑。未来的工具可能需要纳入更加稳健的共享决策功能，或许可以利用AI驱动的聊天机器人来实时解决特定的患者焦虑。
结论
MyLungHealth试验提供了高级别的证据，证明EHR集成的面向患者的工具在提高肺癌筛查资格识别的准确性方面是有效的，并且适度增加了筛查订单。通过赋予患者管理自己病史的权利，医疗系统可以克服吸烟记录中‘脏数据’的长期问题。然而，要达到全国肺癌筛查的目标，这些数字工具必须被视为一个更大、多模式策略的一部分，包括医生教育、患者导航，以及可能针对高危人群的更积极的自动订购系统。
参考文献
- Kukhareva PV, et al. 增强以患者为中心的肺癌筛查：MyLungHealth随机临床试验。JAMA Oncol. 2025;e255672. PMID: 41452617。
- Meza R, et al. 美国肺癌预测：2021年USPSTF建议。J Thorac Oncol. 2021;16(10):1612-1622. PMID: 34111584。
- The National Lung Screening Trial Research Team. 低剂量计算机断层扫描筛查降低肺癌死亡率。N Engl J Med. 2011;365(5):395-409. PMID: 21714641。
- de Koning HJ, et al. 随机试验中CT筛查降低肺癌死亡率。N Engl J Med. 2020;382(6):503-513. PMID: 31995683。
