目前，多数高血脂及高血压患者存在治疗不足的问题，即使在高心血管风险患者人群中，血脂及血压也控制欠佳。尽管这些药物被指南推荐并被证实具有显著的成本效益，仍约30%~50%患者未接受优化药物治疗。导致治疗不足有多种原因，包括患者，医生及系统管理水平因素等。
数字医疗转化研究在Mass General Brigham健康系统设计了一个远程、算法驱动的疾病管理质量改进项目。通过医疗记录筛查或直接转诊招募低密度脂蛋白和或血压控制欠佳的患者。
招募进入血脂管理项目的患者按照当前指南确定不同的风险；血压控制欠佳的患者接受居家血压监测。所有患者遵循指南推荐的算法管理，药师启动药物滴定治疗。
疾病管理质量改进项目由3个关键的部分组成：非执业医师的患者’领航员’（navigators）：他们是与患者沟通的主要通道，为患者预定各种检查，提供患者需要的教育，直到达到治疗目标（低密度脂蛋白达到靶目标，居家血压<130/80 mmHg）；药师：作为联合药物治疗管理项目的一部分，在项目中的作用是审核处方及调整药物；数字技术，即内置的软件（CardioCompass），展示患者管理任务，提供决策支持及沟通。
临床工作人员使用CardioCompass管理患者，该软件接入电子病历，提供决策支持，与患者沟通。不需要面对面的诊室访视。
该研究从2018年1月1日至2020年5月21日共筛查18 810例患者，纳入5000例，血脂项目组3939例，高血压项目1437例。35%（n=1343）血脂项目组患者、39%(n=556）高血压项目组患者达到所有治疗目标。25%（n=973)血脂项目组患者，31%高血压项目组患者转诊、退出或失去联系（图1）。
图1. 研究设计
入组人群中，75岁以上占12% 。血脂风险分级如下：35%(n=1385)患者有明确的动脉粥样硬化性心血管疾病(ASCVD)，25%(n=995)糖尿病（无ASCVD），32%(n=1247) 低密度脂蛋白>190mg/dl ，8%（n=312）高风险一级预防（图2）。
图2. 入选患者的基线特征
降脂药物变化：达到治疗目标的患者（n=1343）从78%基线降脂药物， 提高至97% 使用任意降脂药物，包括他汀从78% 升高至94%，依折麦布从9%升高至17%，PCSK9抑制剂从1%升高至3%。所有招募患者（包括正在滴定药物及退出研究人群，n=3939），对任意降脂药物的使用从基线63%升高至79%，降脂药物使用的变化趋势同达到治疗目标的患者（图3）。
图3. 患者对降脂药物使用的变化
在不同血脂风险人群中（明确的ASCVD，糖尿病，低密度脂蛋白>190 mg/dl ，高风险一级预防）降脂药物使用均从基线提高。达到治疗目标的患者中低密度脂蛋白平均降低52 mg/dl，在所有人群中低密度脂蛋白平均降低24 mg/dl。
图4. 患者血脂情况的变化
血压及降压药物变化：血压控制欠佳的居家血压监测患者（n=556）收缩压下降14 mm Hg，舒张压下降6 mm Hg。与基线相比，更多人群使用2或3种降压药物（图5）。
图5. 患者血压及降压药使用的变化
这种远程化由药师主导对患者支持的血脂及血压管理研究证明，针对高风险治疗不足的患者，标准化的算法管理能有效优化指南推荐的血脂及血压管理。减少患者到医院/诊室随访，通过使用常用药物达到治疗目标。
数字医疗转化研究的重要意义在于：算法基于健康电子记录，但更进一步实现数据驱动的管理；提供指南推荐的标准化治疗方案，减少医疗质量差异；减少医疗资源使用。除了改善临床事件，还能帮助医生关注更复杂的案例，提供患者教育和长期的支持。但仍存在需要进一步研究问题，如本研究中25%～31%患者转诊、退出或失去联系，数字医疗技术的在真实世界使用的可接受性还需要更多的优化。