CDSS+数据中台会与医疗质量产生哪些化学反应?

2022-1-10

“高质量数据是提高医疗质量和医院运营管理效率的基础。而医疗数据,尤其是医疗质量数据的获取、管理、使用与共享问题则是阻碍数字化医疗及高质量发展的重要因素。”2021年12月4日,在由HIT专家网主办的2021年南湖HIT论坛上,惠每科技首席医疗质量官、解决方案中心主任蒋宋怡发表了上述观点。

以“CDSS+数据中台”助力医疗质量精细化管理 

蒋宋怡表示,医疗数据利用之难主要表现在以下四个方面:一是数据来源各异、结构各异、标准不统一,甚至难以集成;二是大量非结构化数据无法直接用于计算;三是传统关系型数据库难以胜任海量数据的快速计算;四是基于原始数据计算的各类指标数据统计口径混乱。

对此,惠每科技提出了“CDSS(临床决策支持系统)+数据中台”解决方案。该解决方案可以统一数据标准,解决数据来源多库异构难题;提供数据服务API,支持各种重复性数据需求,提升工作效率;采用分布式架构,支撑急速增加的大数据分析和统计需求,并具备无限扩展的计算能力。

“如果将多样性医疗数据比作一道菜肴的原始材料,那么数据中台就是中央厨房,将数据进行归一化处理后,实现数据资产化,以支撑后期的医疗数据应用。”那么,CDSS又扮演着什么样的角色?蒋宋怡解释说:“CDSS是一种非常高效、便捷、灵活的数据UI工具。”过去,对于CDSS的理解即在正确的时间,以正确的方式,对正确的对象,提供正确的内容。然而,惠每科技在实践中发现,CDSS还是一种高效率的信息采集工具,能够采集系统中缺乏的基于医务人员主观判断的数据。

助力医院高质量发展,“CDSS+数据中台”方案能够在诸多方面发挥作用,不少用户已在下述四方面取得了实际应用效果:

首先,提升专科质量管理能力。患者诊疗过程中时会产生许多医疗数据,这些数据对于刻画患者的诊疗过程十分重要,是计算各类指标的依据。其中大部分数据(结构化或非结构化数据)以各种形式存储在各类HIT系统中,可通过惠每数据中台进行集成、清洗、归一处理,以便后续利用。但对于少部分依靠医务人员主观判断的数据,过去往往没有存储下来,这部分数据虽然量少但往往具有重要的临床含义。另外还有部分与患者流管理相关的数据往往没有被系统采集存储,这些数据可通过CDSS以手工方式实时补充,或基于物联网技术实现实时采集。采集数据以后,CDSS能够辅助医疗机构进行数据利用,例如计算各类专科质控指标,达成专科质量管理的效用。

其次,助力实现国家医疗质量安全目标。蒋宋怡表示,CDSS能够在患者治疗过程采集医疗数据,不仅让医院管理人员掌握国家医疗质量安全目标的运营情况,更可通过各类指标的计算,用于院区、科室、医疗组间的横向对比及纵向趋势判断,让医院对当前自身水平形成准确判断。另外,CDSS还能够基于高质量的治理后数据,利用数据挖掘技术,识别各类质量安全目标达成过程中的流程缺陷,为进行根本原因分析(Root Cause Analysis,RCA)提供依据。例如,对于急性心梗再灌注率这一指标,就可通过对于再灌注率与每日时间段的关联分析,识别一天当中再灌注率较低的时间段,进一步通过各环节数据的分析,找出医生能力、人力资源、检验检查、药品、诊疗流程等多个方面中具体存在的问题,为高质量发展提供切实有效的分析工具,支撑医疗质量安全目标的实现。

第三,满足国家单病种质控数据的上报要求。“CDSS+数据中台”解决方案能够在短时间内帮助医院各科室实现单病种质控大量字段的自动填报与上报国家平台,其正确率能够保持在较高水平,并且能够通过算法不断进行改进、持续提升准确率。蒋宋怡介绍,部分落地了惠每科技“CDSS+数据中台”解决方案的医院,其上报效率直接提升75%以上,真正让临床工作者与管理者充满获得感。

第四,提升肿瘤诊疗质控水平。过去,医疗机构在肿瘤诊疗过程中需要依靠专业人士以专业评估表进行质控检查,始终存在专业度、时间成本等方面的问题。现在,医疗机构可以通过CDSS的前端质控对医生行为进行正确引导。同时,CDSS还能够在后台输出通过数据集成、治理、分析、自动计算的质控指标,让医生直观地了解肿瘤化疗及药物使用的合理性。经实践发现,在部署“CDSS+数据中台”解决方案后,某医院肿瘤科室的肿瘤诊疗质控率可提升20%以上。

以“CDSS+数据中台”为基础打造风险防控流程 

从管理角度出发,惠每科技“CDSS+数据中台”解决方案能够通过多维度业务分析,帮助医疗机构提升医疗质量,实现精细化管理。那么面向临床医务人员时,这套解决方案又将提供怎样的价值?

蒋宋怡表示,患者在接受治疗的过程中,始终要面临大量临床风险,而“CDSS+数据中台”解决方案能够帮助医务人员有效减少、规避临床风险。

在助力房颤、脑卒中风险防控方面:并发症是导致房颤患者死亡与残疾的主因,而卒中是最主要的并发症。据调查显示,15%-20%的卒中由房颤引起,房颤使卒中的发生风险增加4-5倍。尽管房颤危险性较高,但目前仍缺少较好的管理方法。近年来,我国已成为房颤第一患病大国,每年用于房颤导致脑卒中的治疗成本将近50亿元。据蒋宋怡介绍,“CDSS+数据中台”解决方案能够根据房颤临床管理流程,以人工智能结合大数据处理能力及计算机可执行的医学逻辑,进行全程、自动化质量管理与干预,帮助医院实现临床风险智能预警。

在降低急性肾功能损伤风险方面:目前医学界仍缺少能够直接评估患者肾功能损伤情况的方法。因此,惠每科技考虑:是否可以通过信息化手段构建急性肾功能损伤风险识别模型,为医生及护理人员提供实时决策?蒋宋怡表示,“CDSS+数据中台”解决方案能够在疾病发生前根据患者生命体征以及化验、检查结果,结合临床指南,自动分析疾病发生概率,并展示与其相关的危险因素,为医生早期诊断提供决策辅助。

在防控静脉血栓栓塞症(VTE)方面:VTE被称为“沉默的杀手”,是我国院内可预防的首要死因,占住院治疗并发症的三分之一。目前在国内,VTE预防意识仍严重不足,低于国际水平,据一项调查显示,我国总体人群中接受任何预防的比例为14.2%,外科住院患者预防率为19%,内科住院患者预防率仅为9.3%。蒋宋怡介绍说,“CDSS+数据中台”解决方案能够通过自然语言处理技术,实时分析病历内容,判定风险评估的及时性、准确性;一旦AI判断与人工评分不一致,将在医生/护士工作站进行提醒确认,并要求对中高危患者采取恰当预防与医嘱卡控,重点是不会额外增加医生的防治工作压力;同时基于统计监控功能的事后分析,可得出更加准确客观的评估率、干预率、发生率等数据。

蒋宋怡总结说,基于“CDSS+数据中台”解决方案,医疗机构可以实现多种临床风险的感知、预警与决策,将风险预警交给系统,由系统自动采集判断风险,并由此打造出一套成熟的风险防控流程。

除此以外,惠每科技还在临床科研方面进行了探索。从2013年至今,我国颁布了多项与健康医疗大数据相关的政策意见,要求规范和推动健康医疗大数据的融合共享及开放应用。惠每科技成立了AI工程实验室,用以实现数据预处理、特征工程、机器学习、模型训练、模型评估等功能的应用。“将临床数据应用于科研,并用科研反哺临床工作。”蒋宋怡表示,惠每科技将坚持做难而正确的事,让健康惠及每一个人是惠每科技不变的初心。

本文转自“HIT专家网”,原文标题为《蒋宋怡:以“CDSS+数据中台”提升医疗质量管理水平 | 2021年南湖HIT论坛》。

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