C-GALAD策略在早期肝癌篩查中的成本效果分析——我國肝癌防控從“精準篩查”到“價值醫療”的實踐路徑
2025-10-15
編者按：原發性肝癌是我國發病率和死亡率最高的惡性腫瘤之一，早期篩查與精準診斷是提升患者生存率的核心環節。近年來，伴隨甲胎蛋白（AFP）、異常凝血酶原（DCP）、甲胎蛋白異質體L3比率（AFP-L3%）等血清學標志物在臨床中的廣泛應用，加之智能診斷技術與大數據分析的深度融合，基于多指標聯合分析的“C-GALAD模型”逐步成為肝癌早期預測的新工具。然而，在當前醫療資源有限的實際背景下，如何構建兼顧成本效益與健康收益的篩查策略，已成為衛生決策部門亟待解決的關鍵問題。
近期，由廣州醫科大學附屬市八醫院（兼紐約大學醫學院）潘啟安教授、北京大學第一醫院徐小元教授、上海交通大學肝癌早篩成本效果研究課題組聯合牽頭開展的一項研究，立足我國肝癌防控實際與國際篩查實踐經驗，系統探究了C-GALAD模型在“價值醫療”理念下的應用潛力。該研究成果《C-GALAD策略在慢性乙型肝炎與肝硬化人群早期肝癌篩查中的成本效果分析》于9月26日正式發布。研究基于系統化的衛生經濟學模型，從成本投入與健康獲益雙重維度，科學評估了C-GALAD篩查策略的臨床價值與經濟優勢，為肝癌早期篩查實踐提供了堅實的循證決策依據。
●肝癌防控的“經濟學困境”
在中國，每年約有36.8萬例新發肝癌病例，31.6萬人死于肝癌，這意味著平均每天約有870人因肝癌去世。在死亡負擔方面，中國肝癌的標化死亡率為22.4/10萬，因肝癌導致的死亡病例數達316,544例，占全球肝癌死亡總數的41.72%[1,2]
我國目前推行的肝癌篩查模式以 AFP檢測聯合超聲（US） 為主。該策略成本低、技術成熟，但其早期檢出率有限。一項Meta分析顯示，AFP聯合US檢查對早期肝癌的靈敏度僅為63%，并不理想[3]。
隨著AFP-L3%、DCP等新型標志物的應用，多指標聯合篩查方案逐漸被采用。在“全民篩查”向“精準篩查”轉變的過程中，如何在有限的成本下實現最大化健康收益，成為肝癌防控面臨的最大難題。C-GALAD模型的出現，為破解這一困境提供了新的路徑。
●C-GALAD模型的科學基礎：從多指標到算法融合
C-GALAD模型源自英國伯明翰大學提出的經典 GALAD公式（Gender, Age, AFP-L3%, AFP, DCP），可通過五個變量計算個體肝癌發生風險。中國學者基于國內乙肝高發背景，對模型進行了本土化修正，形成了 C-GALAD（China-GALAD）模型。多中心臨床研究表明，C-GALAD模型在中國乙肝相關肝癌的早期檢出中表現突出，其敏感度高達89.79%，特異度達92.85%，明顯優于傳統AFP單項檢測[4-5]。
上海交通大學研究團隊構建了一個決策樹-馬爾科夫（Markov）聯合模型，模擬40～70歲慢性乙型肝炎及肝硬化患者在不同篩查策略下的長期健康軌跡。模型周期為6個月，總模擬時長為30年，從中國醫療衛生體系視角出發，僅納入直接醫療成本（檢測、診斷、治療、隨訪等）。研究的核心指標是增量成本效果比（ICER），即每增加一個質量調整生命年（QALY）所需的額外成本。
●血清學檢測策略和含超聲聯合策略的經濟評估
在慢性乙型肝炎高危人群中，C-GALAD相較AFP+AFP-L3%+DCP與AFP+DCP均為絕對優勢策略，即在成本更低的情況下獲得更多健康效益（更高QALYs）。與AFP及GAAD相比，C-GALAD雖產生輕微增量成本，但顯著提升健康獲益，其增量成本效果比（ICER）遠低于我國衛生經濟學可接受閾值（<三倍人均GDP閾值），展現出明確的經濟學優勢。針對超聲聯合策略，GALAD+US相較AFP+US的ICER同樣顯著優于成本效益基準，證實其臨床應用價值。
在肝硬化人群中，C-GALAD相較傳統血清學策略的ICER 持續處于高性價比區間，GALAD+US對比AFP+US的ICER 顯著優于可接受標準，二者均被判定為具有成本效果的優化方案。
在概率敏感性分析中，C-GALAD與GALAD+US在全部比較中具有 100%的成本效果概率，結果穩健可靠。
潘啟安教授：衛生經濟學視角下的臨床啟示：從“廣撒網”到“精準篩查”
傳統AFP+US策略易受操作者經驗、設備分辨率及患者體型影響，導致檢出率差異顯著。C-GALAD模型通過算法實現客觀、量化、可重復的風險評估，在高危人群管理中能精準識別早期患者。雖然C-GALAD檢測費用高于單項AFP，但其通過減少漏診和誤診，延緩疾病進展，最終實現總體成本下降。這意味著醫院與醫保體系能夠以較小投入換取更大的健康收益。
衛生經濟學評價是制定醫保目錄、篩查指南和臨床路徑的重要依據。本研究提供的ICER結果和敏感性分析數據，為高風險人群定期篩查政策與早篩納入醫保支付提供了數據支撐。
徐小元教授：推動 C-GALAD 從研究走向臨床，從城市走向基層
C-GALAD 模型的成功驗證，標志著我國在肝癌“精準篩查”與“價值醫療”領域邁出了關鍵一步。未來，應著力推動該策略的多場景應用與技術融合：
* 擴大應用覆蓋：在體檢中心、社區衛生服務中心及基層醫療機構實現廣泛落地；
* 強化技術協同：與無創檢測技術、AI輔助診斷系統及電子健康檔案平臺深度整合，全面提升篩查效率與人群覆蓋水平。
肝癌早篩，是提高患者生存率與生活質量的關鍵所在。C-GALAD 策略以“多指標融合、算法驅動、精準預測”為核心，兼具高靈敏度、強特異性、良好的成本效果，是我國實現從“以治為主”向“以防為主”、從“經驗醫學”向“價值醫療”轉型的重要實踐。通過科學篩查、精準干預，我們有望實現肝癌的“早發現、早診斷、早治療”，讓更多的肝癌高危人群遠離疾病威脅，為“健康中國 2030”貢獻堅實力量。
參考文獻：
[1]BRAY F, LAVERSANNE M, SUNG H, et al. Global cancer statistics 2022: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries [J]. CA Cancer J Clin, 2024, 74(3): 229–63.
[2]滕熠, 張曉丹, 夏昌發, et al. 中國與全球癌癥發病、死亡和患病對比及其預測分析:GLOBOCAN 2022數據解讀 [J]. 中華腫瘤防治雜志, 2024, 31(23): 1413–20.
[3] Tzartzeva K, Obi J, Rich NE, et al. Surveillance imaging and alpha fetoprotein for early detection of hepatocellular carcinoma in patients with cirrhosis: a meta-analysis[J]. Gastroenterology, 2018, 154(6):1706-1718 e1.
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[5]齊瑩瑩, 林琳. 基于血清 AFP,AFP-L3 和 DCP 水平的 C-GALAD 評分在肝細胞癌診斷中的應用價值 [J]. 臨床檢驗雜志, 2021, 39(12): 5
