作為多年從事高原衛勤研究的一名軍醫，我常常在想，平原官兵赴高原執行任務，怎樣才能“上得去”？這個念頭，源於我們團隊在長期跟蹤調查中發現的一個現實問題——部隊急進海拔3600至4200米地域駐訓時，不少戰友會出現頭痛、頭暈、疲勞乏力、胃腸不適等症狀。這些看似常見的身體反應，屬於急性高原反應（簡稱AMS），不僅是官兵習服高原環境面臨的一道難關，還可能成為影響戰斗力的重要因素。

面對這樣的現實情況，我們開始思考，如何在現有防護措施的基礎上進行精准預防，降低急性高原病的發病率。如果能提前知道哪些人更容易發生AMS，提前篩查出易感人群，是否就能針對性開展前置干預？帶著這一思路，我們開啟了專項探索：通過大數據驅動的方法，從海量數據中挖掘出AMS的發病規律。掌握了這一規律，在官兵進入高原前，我們就可以篩查出AMS易感者，並進行針對性干預，既能有效降低AMS的發生率，也能大幅節約衛勤資源。

於是，我們團隊開始對來自不同地域、急進高原的官兵開展跟蹤調研，並結合上萬篇文獻的研究結果，建立起覆蓋多地域、多海拔、多人群的大數據庫。通過深入分析，我們系統厘清了多項關鍵影響因素：目的地海拔、身體質量指數、出發前身體狀況、高原知識儲備等。研究發現，超重或肥胖者，發病風險往往比正常人群高出3倍以上﹔而出發前曾出現頭痛、疲勞、睡眠不佳或感冒未愈的官兵，AMS的發生風險也會顯著升高。

發病規律找到了，如何讓其服務於部隊？我們在前人研究的基礎上，立足基層部隊適用、經濟、高效、便捷的要求，構建了全新的AMS易感人群篩查融合模型，研發出預測准確率超過80%的AMS易感性篩查技術，確定了需採集的8項基礎健康信息：官兵生活地域、年齡、民族、高原防護知識儲備、睡眠質量、運動強度、高原反應史、上高原前身體症狀。通過採集上述信息，可快速評估官兵急進高原后的AMS發生風險，實現了讓“數據多跑路，讓官兵少折騰”。

模型成果只是電腦裡的代碼，技術隻有落地應用，才能真正發揮價值。於是，我們又研發了操作簡便的“高原健康衛士”系統，隻需掃描二維碼，就可以幫助部隊在進駐高原前實現急性高原反應易感人群的快速篩查與風險分級，並據此實施分類干預與精准防護。

這套系統在部分赴高原駐訓的部隊試用后，取得了顯著成效。此前，某部即將赴高原駐訓，我們運用篩查系統為官兵開展前置評估。一位平時身體素質不錯的戰士因存在“高原反應史、睡眠不足、感冒”被評估為中高風險，他自己也有些意外。我們建議他調整訓練強度、改善睡眠、加強健康管理。后來在高原駐訓期間，他平穩度過了高原習服適應期，還成了連隊的“高原防護宣傳員”。更讓我欣慰的是，當官兵知道自己“為什麼容易發生急性高原反應”“應該注意什麼”“怎樣應對”時，那種面對疾病和未知的恐慌會大幅消解——這本身就有助於提升戰斗力。

回望來路，從聚焦急性高原反應高發難題立項攻關，到大數據篩查技術的研發突破，再到成果落地一線服務官兵，我們其實就是做了一件事：把未知變成已知，讓防護有的放矢。下一步，我們團隊將繼續優化算法模型、豐富樣本數據庫，努力讓篩查精度持續提升、干預關口不斷前移，為高原部隊戰斗力建設貢獻堅實的衛勤力量。

（鄭榮航整理）