低收入国家HIPEC治疗的困境

社论

马克·波卡德*

低收入国家用于治疗腹膜转移的医疗器械:少即是多?

提供新的有效治疗方案并提高生存率是医学领域持续面临的挑战,对于采用创新方法治疗腹膜转移而言也是如此。随着随机对照试验证据的不断增加,减瘤手术(CRS)和腹腔热灌注化疗(HIPEC)正越来越多地应用于腹膜转移患者[1]。近期一项基于价值的评估对CRS和HIPEC的临床结局及成本效益进行分析后得出结论:该治疗方式对部分选定患者具有价值,且医疗资源的使用具有实际意义[2]。进一步的技术进步,如加压腹腔内气溶胶化疗(PIPAC),可能为控制腹膜表面恶性肿瘤提供新的替代方案[3]。然而,在工业国家,接受上述技术治疗的患者绝对数量仍然较少,而全球绝大多数患者无法获得此类先进治疗。

在此框架下,患者获得腹膜表面恶性肿瘤的现代联合治疗的机会仍不理想。造成这种不利状况的原因有多个。第一个原因是接受过相关培训的外科医生数量有限,且需要经过一定的学习过程,才能使多学科团队(包括麻醉师)安全有效地应用这些复杂技术。为了应对这一挑战,外科医生首先必须做出重大的个人和财务投入,离开家乡和所在医院较长时间,前往国外参考中心学习相关的理论基础和实践操作。例如,来自俄罗斯、阿根廷、巴西、印度、阿尔及利亚、摩洛哥、突尼斯、黎巴嫩及其他许多国家的大量外科医生曾在法国先驱中心(包括巴黎笛卡尔/巴黎索邦大学)学习CRS和HIPEC的概念。作为国际腹膜表面肿瘤学组(PSOGI)和欧洲外科学会肿瘤学组(ESSO)的自豪成员,我感谢这些学会所开展的互补性工作。

全球范围内针对感兴趣的癌症外科医生的教育项目。例如,我想认可印度外科肿瘤学界在教育方面所做的重要努力[4, 5]。

接受腹膜表层恶性肿瘤现代治疗的第二个局限性在于,很难将知识传播到专门从事腹膜恶性肿瘤治疗的领域之外。事实上,向患者转诊至 specialized 治疗中心的一个基本前提是传达“腹膜转移是一种可治疗的疾病”这一信息。需要许多年和大量努力,才能摒弃“腹膜癌病无法有效治疗”的旧观念[6]。在这一具有挑战性的疾病中,将腹膜转移早期转诊至参考中心是治疗成功的前提。实际上,大多数腹膜表层恶性肿瘤患者并未得到转诊,这表明将已获得的积极经验“输出”到其他医学(亚)专业领域十分困难。要说服医学肿瘤学界相信手术联合局部区域化疗可以治愈部分腹膜转移患者,可能需要更长时间:这种范式转变不仅由科学证据推动,还伴随着各种担忧,包括失控和收入损失。克服这些障碍将需要重大的沟通努力。

第三个局限性确实是低收入国家获取诸如腹腔热灌注化疗(HIPEC)等先进医疗技术的途径问题。在本期《胸膜与腹膜》中,A. 贝特等人报告了使用“自制设备”进行HIPEC的结果[7]。考虑到美国、欧洲共同体及其他地区日益严格的监管要求,这篇文章可能显得不合时宜。然而,它传递了一个重要信息:作者表明,这种自制设备是安全的,使许多无力承担经认证的定制设备高昂费用的患者得以接受有效治疗。因此,这篇文章也引发了一个问题:在低收入国家,定制设备通过额外质量控制措施所提供的附加安全性,必须与其带来的成本增加进行权衡,因为后者可能阻碍患者获得治疗。

对于许多患者而言,在所呈现的结果(特别是没有技术陷阱)的基础上,当医疗资源有限时,使用未经监管认证的自制设备似乎是合乎伦理的。当然,此类自制设备应仅作为例外情况,并且只有在内部质量控制审计显示治疗有效且未对患者健康造成损害时才可接受。此类审计不仅应包括手术结果,还应包括设备维护、无菌检查等。此外,应建立前瞻性关键事件报告系统登记制度,以便及早发现可能发生的事件并能够迅速作出反应。
使用自制医疗器械而非从工业界购买定制设备,也可能带来间接的不良影响。尽管实体瘤发病率很高,且外科手术在这些癌症治疗结果中起着重要作用,但仅有少数公共资助用于外科学肿瘤学研究。例如,在我专门研究腹膜表层恶性肿瘤的研究实验室中,来自大学和法国政府的公共资助仅能覆盖部分开支。如果没有额外的工业研发资金,我的实验室将根本无法开发和验证新一代HIPEC或PIPAC技术。遗憾的是,HIPEC和PIPAC对工业界而言属于小众市场,市场规模较小——因此研发预算有限。这种情况与抗癌药物开发所获得的大量公共资助形成鲜明对比。可悲的是,这些资助可能并未带来预期的投资回报:在欧洲,大多数抗癌药物上市时并未证明对生存率或生活质量有显著益处[8]。

对于HIPEC或PIPAC设备而言,另一个难题是,与癌症药物不同,这类一次性使用设备实际上可能并确实被重复使用。一方面,重复使用一次性医疗器械可以降低手术成本,并可能使患者更容易获得治疗;另一方面,重复使用此类设备可能是非法的(例如,在大多数欧洲国家,重复使用用于输送化疗药物和放射性同位素的医疗器械是被禁止的)。重复使用医疗器械会损害工业供应商的合法经济利益,影响其回收监管成本(包括安全性研究)的能力,阻碍下一代设备的研发资金筹措,最终削弱其在市场上的生存能力。此外,重复使用和重新对医疗器械进行灭菌可能会损害患者健康和/或参与该操作的医疗团队的健康。最后,在发生术中事故的最坏情况下,重复使用不符合要求的器械所产生的医疗法律后果,可能使主管医师面临个人和职业上的灾难。

综上所述,低收入国家的医生试图降低新技术的成本以促进患者获得治疗,这种做法似乎是合理的。但从另一方面来看,只有在遵守法律、监管和经济框架条件的情况下,患者和医生对医疗技术进步与最佳安全性的期望才能得到满足。这一矛盾领域该如何解决?目前尚无定论。作为对患者健康负责的医生,我们是否应该接受以性能、安全性、培训、研究和客户服务为代价的低成本设备?我们是否应该认为,使用自制设备进行腹腔热灌注化疗总比完全无法提供腹腔热灌注化疗要好?或者,我们是否应该认为,付出不到最好的努力,就是对天赋使命的牺牲?

治疗腹膜表面恶性肿瘤的进一步医学技术进步,若缺乏强大的工业和金融基础,是不现实的。是否存在解决方案?航空业的经验或许能为我们指明方向:未来,医疗器械公司可能会提供安全、不可重复使用、低成本的技术解决方案来治疗腹膜疾病。这种模式在伦理上是符合伦理的(通过增加接受治疗的患者数量),同时也能通过增加医疗器械销量来弥补行业潜在的收入损失。

医生们通常不习惯思考医疗器械开发背后的工业和监管框架条件,而这可能正是我们首先需要改变的地方——现在就开始。

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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