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AI让95%患者抓住正确评估时机，这家医院VTE防治数据亮眼！

2020-8-4 关键词：医疗AI

VTE是院内非预期死亡首因，临床防治需落实三点：加强VTE风险评估、落实预防行动、规范预防管理。医学界对VTE风险因素已有较好认知且开发了有效的风险评估模型，但实践中依然存在：1）医护对VTE认知不足，来自中华护理学会的调查显示，即使是外科高危科室，护士VTE预防认知得分仅中等(13.51±3.42)；2）即便了解VTE风险因素，亦因人为疏漏造成大量患者没有得到评估。

加强VTE风险评估时机、预防措施、抗凝等节点规范，是亟待解决但一直未能取得良好进展的VTE防治短板。惠每科技利用人工智能系统辅助临床进行VTE防治取得了良好成效：部分合作医院VTE风险评估率较基线提升了9倍多，大幅提高了24小时及时评估率和规范药物预防率。 

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95%及时率 AI抓住VTE正确评估时机

惠每VTE智能防治系统结合事中实时干预平台和事后大数据统计分析平台，一方面，加强医疗行为规范管理，提高评估率和质量；二是在院内对临床过程和VTE终末事件进行实时监测，为管理者进行质量及绩效评价提供数据分析。通过与合作医院医务科、信息科等进行沟通，参照来自院方的应用数据反馈，本文对上海某三甲医院今年上半年基于AI的VTE防治效果进行分析得出：

该医院上线惠每VTE防治系统后，全院住院患者VTE风险评估率6月平均为74.87%。其中，临床依从AI系统提示得到有效评估的患者当中，95%实现24小时内及时风险评估，相比1月基线数据提升了817%。

这些被AI及时检出的VTE中高危患者中，预防医嘱开具比例44.62%。医院既往没有监测预防率指标，系统上线前的基线数据缺失（统计时按0计算），但参照王辰、翟振国教授团队的多中心横断面研究数据，该院的预防率相比我国住院患者接受VTE任何预防措施的比率（14.3%）高出了2倍多。药物预防规范性也得到加强，临床对VTE风险中高危但出血评估为低危的患者，采取药物预防率为40.5%，王辰院士等的研究中，内外科患者恰当预防率为10.3％。

这说明，AI系统与医院业务系统深度集成后，完全融入医生工作流程中对中高危患者进行预防提醒，可大大加强临床医生医疗行为的指南依从性。

此外，医务部门通过横向比较16个重点科室的VTE防治情况，发现：近一半临床科室VTE风险评估率在90%以上，部分科室执行率100%达标。筛查出的中高危患者占比，外科与危重症科室为62%，内科为47%。除VTE低风险的内分泌科外，其他科室均对中高危患者采取了预防措施，其中规范的药物预防率约44%。

在应用过程中，医院也发现一些问题：部分医护人员不重视VTE评估，选择忽略AI系统的提醒；部分VTE风险高危伴出血高危患者，医生开具了药物预防医嘱，或可能增加医疗风险。对此，一是临床需要加强对患者出血风险的动态监测，二是医院层面将通过AI系统关键节点卡控功能，加强规范管理的落地。该院本次统计的7000多名出院患者中，没有发生院期VTE不良事件。

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VTE防治是全面、全员的重要工作

2011年12月，国家卫健委颁布《三级综合医院医疗质量管理与控制指标》，明确VTE防治工作要纳入医疗质量管理和监控体系。2018年《全国肺栓塞和深静脉形成防治能力建设项目》正式启动实施，标志着医院内VTE防治已不仅是临床医护人员的工作，而是从卫生管理层面全面推动、全员管理的一项重要工作。

尽管VTE防治纳入了国家医疗质量考核，但传统依赖科主任“口眼”监管、医护人员手动评估的方式，一是临床负担重，难以对全院患者进行动态监管；二是部分专科医师对VTE认知及指南要求了解不足，造成VTE防治效果和质量均不佳。

随着人工智能、大数据技术深入发展，信息化管理成为VTE防治不可或缺的一环，借助AI系统能够更有效、精准地补上VTE防治的“木桶短板”。尤其是那些不熟悉VTE、风险发生率较低的临床科室，当他们遭遇VTE高风险事件时，AI系统能够起到很好的指导和规范作用，切实保障患者安全。

惠每VTE防治系统采取在入院、转科、手术、出院多节点进行自动风险评估与预警，有效防止人为疏漏。尤其术后24小时是重点监测节点，手术是VTE高危因素，普通手术增加中度VTE风险，癌症术后发生VTE风险较高，大型骨科手术被认为会增加患者80%的术后DVT风险。有效VTE预防可将术后DVT相对风险降低75%，将手术患者非致死性PE、致死性PE的相对风险分别降低40%和64%，并降低这类患者的全因死亡率。