CDSS应用领地扩张：从辅助诊疗到质控管理（附视频）

来源：HIT专家网    作者：谭啸

5年前，市面上很难找到CDSS（临床决策支持系统）产品及相关HIT应用软件企业；如今，在各医院信息化建设进入到“以电子病历为核心”的智慧医院建设新阶段后，在公立医院绩效考核的“国考”背景下，CDSS成为医院信息化建设高级阶段的必选项。

8月5日，由HIT专家网主办、惠每科技协办的“从辅助诊疗到质控管理的智慧进阶——新一代CDSS建设在线研讨会”在线举行，多家电子病历系统评级高级别医院的CIO分享了“以患者安全为中心、以电子病历为核心”的新一代CDSS建设经验与成果，会议内容干货满满。

CDSS是医院的智慧中枢

河北省人民医院已通过国家电子病历应用6级评审，该院信息管理处处长刘新平介绍了CDSS的建设背景，主要是两个重要文件：一是2018年国家卫生健康委发布《关于进一步加强以电子病历为核心的医疗机构信息化工作的通知》；二是2019年国务院办公厅发布《关于加强三级公立医院绩效考核工作的意见》，首次把电子病历应用功能水平纳入绩效考核。“医疗质量是医院发展的生命线，是公立医院绩效考核的核心指标。提高医疗服务质量和效率是医院信息化建设的初心和使命。”

如何理解政策的内涵？刘新平处长表示，《电子病历系统功能与应用水平分级评价标准》重点考核医疗质量和数据质量，医疗机构要利用电子病历系统开展医疗服务质量控制、效果和效率指标的统计分析和评价；建立质量控制信息化指标体系，确立质控节点和方法，实施全程、实时、全面的医疗质量控制。

“在从电子病历应用低级别向高级别发展的过程中，医院经历了5个转变：从功能性建设，转变为流程性建设；从平面性建设，转变到立体性建设；从传统性思维，转变到数字化思维；从单部门主导，发展到全院参与；从70%技术+30%管理，转变到70%管理+30%技术。”刘新平处长谈道，高级别电子病历折射的是规范化、流程化、智能化和标准化，智慧型医院信息化建设即通过利用AI技术，不断丰富完善知识库，建立医疗质量管理体系的过程。

刘新平处长进一步展示了以CDSS为智能中枢的智慧医院建设架构，其中，构建模型是关键，其核心是持续更新的循证医学知识库和质量管理规则库。

临床信息系统专业化需要靠知识驱动

“知识库的建设和高级临床决策支持是信息化发展的必由之路，知识库的建立只有起点、没有终点。CDSS发挥作用的前提之一就是：规范知识库管理。”刘新平处长谈道，如何评价一个信息系统的好与坏，是要对全流程进行评价，要看知识库是否丰富、知识库是否在流程中智能地发挥作用、作用的效果如何。

江苏省人民医院信息处处长王忠民谈到了CDSS知识库的构成，包括：基础知识库、标准知识库、应用知识库和对照知识库。CDSS基础数据库要与医院字典进行映射对照，实现CDSS数据医院本地化；本地化之后，还要进行“内化”，共建自适应知识库。

“当前医院正在由建设全院性的临床应用系统，向建设知识驱动的专业化临床应用转型。”上海瑞金医院计算机中心副主任朱立峰认为，知识驱动临床信息系统有如下几种形态：单纯的知识提供、单领域知识推荐、单领域多因素综合辅助决策、多领域多因素综合辅助决策。而从CDSS与传统电子病历系统的集成方式来看，可分为：外链式集成、挂接式集成、侵入式集成、一体化集成。目标是要建立多领域多因素综合辅助决策一体化CDSS，实现全流程、全场景、深融合、体系化和智能决策。

朱立峰副主任重点介绍了CDSS在“VTE（静脉血栓栓塞症）智能防治”和“房颤管理”方面的应用成效。VTE智能防治系统属于侵入式集成，已在全院逐步开展，该系统基于患者临床数据集成，采集50多项业务数据，通过自然语言识别与临床规则映射，自动完成VTE风险预测模型评估。系统可在诊疗过程中实时干预，可追溯病历原文；针对高危患者，系统可智能推荐药物或物理治疗项目，并与医嘱系统进行对接，自动生成医嘱。

“房颤管理”主要解决房颤漏诊、诊疗不规范、风险评估质量不佳等临床问题，通过数据对接、数据清洗、自然语言处理、规则推理引擎来识别房颤患者。根据风险评估模型，系统自动完成房颤血栓风险、出血风险的智能分层，并对高危、低危患者采取不同的预警和管理方式。

朱立峰副主任认为，知识驱动型临床信息系统要解决如下几个关键问题：一是医学自然语言处理，让机器读懂、读准数据的意义；二是知识迭代、临床推理、人工对数据的标注；三是重视知识的溯源，保证知识和推理的正确；四是重视知识利用的数据统计，多维度、可视化的统计数据可让管理更规范。

加强数据治理，夯实CDSS基础

多位专家在发言中都提到了数据质量，CDSS应用越深，对数据质量的要求就越高。“数据质量关乎电子病历评级、互联互通评测，关乎CDSS应用深度和效果。”惠每科技CEO张奇表示，“当前的现实情况是，医院数据质量良莠不齐，很多医院虽然建设了集成平台和CDR，但依然不能完全解决数据质量的问题。只有加强数据治理，才能为CDSS应用打好基础。”

王忠民处长分享了江苏省人民医院数据治理的经验。据介绍，该院集成平台已接入135个系统，已保存792万个患者记录、22亿条临床记录；该院还建设了“江苏省胰腺疾病精准大数据平台”。

医院需要一套什么样的数据治理体系呢？王忠民处长认为有三个要素：一是全流程平台化，包括数据服务、数据质量、模型和数据标准等；二是配套对应的组织架构、责权方案，建立考核机制、管控办法等制度，约束和协调各部门在数据治理中的角色和要求；三是必须有项目管理和技术的支撑。

“数据治理不单是一个方法、一个功能或一个工具，而是一整套体系。数据治理要以数据为中心，以组织为单位，以数据质量为抓手。”王忠民处长表示，一定要构建大数据治理平台，这样才能进一步夯实临床决策支持的基础，包括：基于数据模型管理、对接多种数据源、支持多种数据获取方式、提供数据监控预警机制。

王忠民处长还谈到了三点思考和展望：一是要加强医疗数据方面的“MDT”合作，包括医务、质控、临床等部门；二是加深知识资产建设，由点及面，从感兴趣的临床专科开始；三是多方（科研单位、医院、多家厂商）整合，共建医学信息化生态。

应用CDSS提高诊疗质量

在公立医院“国考”的背景下，杭州市第一人民医院信息中心副主任陈斌重点分享了CDSS全过程助力医疗质量和医院绩效管理。医疗质量管理的目标是：获得安全规范合理保质的医疗诊治，达到患者满意的疗效和口碑，从而获取以医患的和谐满意和为管理决策服务。客观公正评价医疗质量的方法：（1）数据说话，医疗质控全过程能产生客观数据，数据是医疗决策的核心依据，也是保证上报数据客观性、准确性和完整性的基础；（2）过程监控，实现整个管理过程的规范化、可感知、可控制；（3）服务效率，最终目标是实现高质量和高效率的医疗质量管理，保障患者安全。

陈斌副主任分析了“国考”的医疗质量评价指标，包括功能定位、质量安全、合理用药、服务流程四个方面，细化为24个子指标，来考核医疗质量和服务效率。

医院如何实现精细化管理，医疗管理如何应对“国考”？陈斌副主任提出了四点建议：一是提高电子病历系统水平建设，达到能以数据采集、信息共享、智能支持的层次级别；二是以患者为中心，全面把控医疗质量的过程管控；三是形成医疗服务与业务数据的闭环管理；四是运用信息化技术手段，全面合理完善的解析医疗质量大数据所反应的决策信息。

当前，惠每科技的CDSS已经实现了从“临床建议”到“诊疗质控”的应用进阶。张奇表示，“临床建议”是锦上添花的学习工具，“建议”推送到工作站，采纳与否依然取决于医生，并不能直接管理和干预临床质量；“诊疗质控”则是质量管理的业务系统，二者在功能、技术、底层数据对接、职能部门参与度等方面都有差异。

“惠每科技已构建覆盖医院临床质量管理全流程的产品体系，主要有两大质控产品线：以病种为单位的过程质控产品线和以控费为目的的质控产品线。”张奇重点介绍了三个核心产品：（1）单病种过程质控与上报，可实现事中质控、质量指标自动识别和计算、自动化上报；（2）在院患者疾病风险预测与监控，覆盖全院，实时、动态监测每一个在院患者，预测患者病情发展趋势，及时预警和处置质控；（3）病历内涵质控与首页质控，AI嵌入到医生书写病历过程中，实现事中提醒和事后统计。

“到2020年7月，惠每科技已支持20家医院通过国家电子病历应用高别级评审，其中5家医院通过电子病历六/七级评审。”张奇表示，评级不是目标，关键是以评促建，惠每科技以评级标准为设计框架，以改善临床质量为最终目标。

CDSS应用可谓是临床信息化建设的“金字塔尖”，它不仅是一项技术应用，还是临床医生乃至医院专科知识更新迭代的助推器，更是医院加强质控，提升管理内涵的有效抓手。5年来，正是在一批医院对于CDSS的实践认知不断深化的助推下，国内CDSS产品从无到有，正在扩张应用领地，彰显大数据和人工智能的真切价值。

【责任编辑：谭啸】