慢性阻塞性肺疾病（简称慢阻肺）是一种严重威胁我国人民健康的慢性呼吸系统疾病。慢阻肺患者的生活质量远低于健康人,疾病给患者和家庭造成了巨大的经济负担。跟我国慢阻肺的高患病率、死亡率和疾病负担极不相称的是我国基层医疗机构慢阻肺诊治能力不足,慢阻肺知晓率以及肺功能检查普及率的低下。加强基层能力建设,是降低慢阻肺患病率和疾病负担的重要举措。基层能力提升需要覆盖慢阻肺的筛查、诊断和规范化管理等各个环节。如何提升基层慢阻肺高危人群筛查及疾病风险评估能力、肺功能检查质量控制能力、慢阻肺患者规范管理能力,弥合最佳的循证医学实践与实际应用之间存在的显著差距,是需要迫切解决的问题。本研究通过慢阻肺高危人群筛查模型研发应用提升基层慢阻肺高危人群筛查能力;通过肺功能质量控制模型研发应用提升基层肺功能规范化检查能力;通过慢阻肺稳定期管理、急性加重期管理模块组成的慢阻肺临床辅助决策系统研发应用提升基层慢阻肺规范管理能力,赋能基层,解决目前慢阻肺基层管理工作中的痛点问题。本研究开发了一个方便的和有效的计算机辅助决策系统,辅助基层从慢阻肺筛查到诊断以及规范化管理的全程工作开展,耦合不同类型的基层卫生保健系统,共同为患者提供高质量医疗照护。慢阻肺的计算机辅助决策系统包括三部分:慢阻肺高危人群筛查及患病风险评估系统、肺功能检查质量控制系统、慢阻肺临床决策辅助支持系统。本研究应用1875名居民电子健康档案数据,选取了近年来文献报道的比较流行的18种不同机器学习的算法进行慢阻肺高危人群筛查模型的研发。我们发现在基于公卫数据的慢阻肺筛查任务中,Catboost为综合评估最佳模型,Accuracy为99.25%,比优化后的Baseline模型高出近6个百分点,AUC为0.9985,Sensitivity为94.81,值得关注的是Precision为1,表明没有将非高危人群诊断为高危人群,误诊率为0。Stacking模型的综合评估结果与Catboost接近,通过观察外部数据测试结果,集成学习模型的总体泛化能力要优于单一模型。在外部验证中我们开发的慢阻肺患病人群筛查及患病风险评估系统高危人群检出率19.79%,肺功能检查应答率21.07%,阻塞性通气功能障碍检出率31.64%;除肺功能检查应答率外均高于同类其他慢阻肺病例发现研究。我们研发的肺功能质控模型对呼气起始犹豫、爆发力不足、呼气未呼完、第一秒内呼吸不平滑、可能存在吸气不足等问题的检出敏感性均大于85%,特异性均大于95%。外部验证过程中经肺功能质控系统提示39.29%的肺功能检查改进后可符合肺功能检查质量控制标准,质量控制规则符合率提升了28.44%。本研究以知识图谱为内核,构建了以临床慢阻肺管理指南为知识来源的慢阻肺临床辅助决策CDSS系统,通过工作流模式建立了首诊和复诊患者慢阻肺稳定期、急性加重期就诊的不同流程,实现了基层医疗机构慢阻肺诊断、病情评估、鉴别诊断、并发症评估、转诊建议、治疗以及随访管理全流程的决策支持覆盖,帮助基层医生依据指南同质化管理慢阻肺患者。