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医院信息科采购CDSS,病历评级和临床应用如何两手抓?
发布时间:2020-09-23

能否满足电子病历评级需求,可以说是目前绝大部分医院采购CDSS产品的核心诉求。但事实上,在信息科的采购环节,还有三个极为重要的点需要考虑。一旦处理不慎,就会造成医院系统不稳定、知识库被绑架,以及临床人员抱怨等问题。

近两年,国家卫健委的电子病历系统应用水平分级评价管理办法,将整个CDSS建设要求的内容及覆盖范围做了系统要求。在此背景下,国内医院也纷纷采购上线了CDSS。不过,从整体应用情况来看,有不少医院采购的CDSS,不仅沦为了评级的附庸产物,还给信息科带来一些困扰。

CDSS在中国医疗市场的发展和探索经历了二十年左右的时间,逐渐演化出应用于临床不同场景和服务于不同层级医生的CDSS类型产品。

目前,国内市场上的CDSS大概有两种类别,一类是基于知识库的查询类,一类是基于知识规则的推荐审核类。

从使用场景上看,基于知识库的查询类CDSS往往用于解决临床医生在遇到不熟悉的临床问题时,进行知识检索的碎片化场景。它的缺点在于,缺乏与医院信息化系统的深度结合并未明显缩短临床医生解决问题的路径,只能对临床场景起到补充和解决特殊问题的作用,对提升医疗效率和质量的作用较小。

推荐审核类CDSS,则往往用于结合生产系统进行医疗行为的审核和推荐用以提高医疗质量、安全和效率。其缺陷也很明显,它本质上是以有限的数据规则去覆盖无限的临床个性化情况,即使投入巨大也可能收效甚微。

因此医生操作过程中,经常出现的实际情况是:①机器推演出的推荐审核结果与实际情况下医生的认知存在很大差异;②系统认知问题的维度和推演逻辑太简单起不到根本上的帮助作用。

原因在于,一些厂商提供的CDSS系统非常不稳定,甚至影响到医院生产系统(HIS、EMR)的稳定性。所以系统上线之后,也很快被弃之不用。还有一些医院信息科被厂商的CDSS系统、知识库所绑架,部分无良厂商甚至不更新、不升级,让系统毫无兼容性和灵活度。当然,更有部分医院的CDSS使用者,会向信息科抱怨对临床没有帮助。这通常是因为CDSS推荐不准确、数据无治理能力所导致。

我们发现,医院信息科在采购CDSS系统时,应该重点围绕着三项核心功能:系统稳定性、知识体系构建、业务场景应用。这三个环节,每一块都有值得深挖的地方,任何一项偷工减料,都可能造成医院信息科的困扰。

下面,我们就这些点进行单独分析:

01系统稳定性

除了能否完成评级之外,医院信息科要想放心、安稳地在医院部署CDSS产品,一定要考虑系统的稳定性。

在系统集成方面,院内的生产系统(HIS/EMR/护理等)是日常开展诊疗工作不可或缺的工具。CDSS作为面向医护人员的辅助决策类应用,在与门诊电子病历、住院电子病历、病房护理系统等集成时,必须具备两个前提条件:①不能影响到现有生产系统的业务开展;②CDSS程序本身要健壮稳定。

02知识体系构建

很多信息科人员在采购CDSS时,认为CDSS就是一个知识库,把权威的知识汇集到一起就可以了。但事实上,荟萃知识仅仅是第一步,还需要解决以下三个问题:

①知识更新机制。众所周知,医学知识的更新速度日新月异,如果CDSS的知识库不能紧跟医学的进步和发展提供定期更新的服务,那么很可能买到的CDSS就是一个一次性产品。所以在选购CDSS产品的时候,需要密切关注产品的更新机制,更新的频率是按年还是按季度?更新的范围?如何保证已经涵盖了最新的知识?

②知识的可拓展性和灵活配置性。不同医疗机构,对知识的需求也有所不同,对于基层医疗机构,需要通常以教科书、指南、临床路径的内容为主,而业内领先的三甲医院,则需要紧跟学科前沿,希望可以看到最新的循证医学证据荟萃。这往往就要配置不同类型的知识库,如果厂商可以灵活配置不同来源的知识库,医院就拥有了一定的选择权,结合临床需求选配合适的知识库。

③知识的分级管理。临床实践讲究循证医学证据,通常来说指南和教科书为已经通过验证的最佳循证指南,在临床中可大胆、放心地应用;一些尚未写入到指南中,但学科已经有较多进展甚至已经形成比较明确结论的内容,临床也非常关注,最为突出的就是肿瘤学科,新疗法层出不穷,经常也会遇到要求尝试新疗法的患者,医生就要不断地阅读文献以更好地处理这类临床问题。如果推荐这种知识,就需要有醒目的标识,以让医生审慎地采用。

03业务场景应用

信息科被临床抱怨CDSS难用,很大程度上是CDSS的数据不准确,进而导致CDSS的推荐结果不准确。而数据不准确,又包含两个重要的层面:数据质量和数据完整性。

在数据质量方面,无论何种CDSS,都需要将原始的临床医疗数据进行治理和转化,使之转变为高质量可用的数据,以支撑规则决策。

但现如今,有很多医院都有自己的药品、检查、检验、诊断字典,甚至有一些医院医嘱的检查项目和影像报告的检查项目还是两套字典。再加上病历中大量非结构化的信息。这些决策规则的数据集,如果不能形成标准,很多规则和决策也就无法识别。

为了应对这种情况,很多信息化公司引进了一些国外的知识库。但在实际应用的时候,因为数据治理不达标,知识库根本没法应用到临床。

数据完整性方面,患者数据是辅助决策的基础,数据内容越全,CDSS推荐的内容就会越完整。通常,医院的CDSS通过后端集成历史数据,前端对接实时接口的方式,实现患者历史和实时的数据获取。

然而,医院的CDR或是业务数据库,因为缓存原因总是会延迟系统同步。这就导致CDSS内部不一定是患者的最新数据。而CDSS的前端页面如果只拿接口数据,往往会出现患者信息不全的问题,进而导致系统决策推荐的不准确。

所以,要解决这个问题,就一定要让历史数据和实时数据相结合,才能获取到患者的完整信息。

解决了CDSS数据质量和完整性的问题只是开始,要让临床不抱怨,医院信息科还得考虑将数据的应用场景融入到医务人员的工作环节。

CDSS最基础也是最核心的功能,是根据不同的推荐信息进行分类(提醒,预警,弹窗等),根据不同的展示渠道进行分类(PC端展示,移动端展示等);同时,作为重要的临床规则推演出来的内容,自然可以应用在诊疗各个环节,如交班、查房、患教等。