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​瑞金朱立峰：信息化建设助力VTE“智能”防治

2019-11-13 关键词： 临床决策支持(CDSS) 医疗AI , 专家视点

随着信息技术的不断发展，医院临床数据的海量集聚，医疗信息化逐渐从数字化时代走向 AI 辅助决策的认知时代。认知时代的信息化更加聚焦临床问题，推动医疗服务与医疗质量管理模式创新。最近，在中国静脉血栓栓塞症（VTE）防治大会上，上海交通大学医学院附属瑞金医院计算机中心副主任朱立峰就信息化与 VTE 智能防治作了主旨演讲，介绍信息技术如何助力 VTE “智能”防治。

院内VTE防治存在的问题

VTE 是医院内非预期死亡的第一位原因，也是院内可防可控的首位致死病因。目前临床上对 VTE 风险因素有较好认识，且制定了 Caprini、Pauda 等有效的风险评估模型进行住院患者 VTE 风险评估，但仍有大量 VTE 高危患者未被发现，得不到适当的预防。

VTE 防治的传统管理方式主要依赖人工填写评估表、统计和查阅资料，易错评、漏评，工作效率较低。因此，院内 VTE 防治亟待依托信息化手段，尽可能地减少医生的人工投入，建立智能质控模式：即通过计算机自动解析患者病历（包括医嘱、检查检验报告等），采集危险因素自动完成 VTE 风险评估表，智能判定风险，结合循证医学知识库来自动推荐恰当预防，同时根据系统对过程数据的汇总分析，帮助医院管理者对院内VTE防治进行监管。然而，这种信息化质控手段面临的挑战是，信息技术如何“读懂”医学语言？临床工作中产生的病历数据大量存在自然语言的表达，具有非结构化、高维度、低密度、用语不规范等问题。信息技术应用于临床病历数据的价值挖掘，首要解决医学自然语言的认知问题，让机器读懂、读准病历数据表达的意义。

利用AI对VTE防治进行有效监管

瑞金医院在 VTE 防治上已形成了一系列可推广、可复制的业务规范，在这基础上，瑞金医院引入了基于 AI 的惠每 VTE 智能防治系统，将信息技术作为院内 VTE 防治的主要支撑，利用 AI 的大数据处理能力，以及对真实数据的反馈能力，对 VTE 防治进行有效监管。

VTE 智能防治系统的底层是集成医院的各类临床信息系统，提取患者临床数据，利用AI 的自动解析算法（基于深度学习的自然语言处理技术）识别临床关键变量及变量关系，形成结构化数据集。同时，基于患者完整数据与医学知识库映射，自动构建VTE 风险预测模型，“读懂”医学语言，给予临床实时的决策支持。在临床应用中，VTE 智能防治系统根据 VTE 临床诊疗规范，自动智能判断患者风险等级，并根据评估结果推荐相应的预防措施。如果医护人员已采用电子化评估量表进行了人工 VTE 风险评估，且评估结果与 VTE 智能防治系统不一致，系统会自动提示人机评估结果对比。同时，通过系统的统计平台可以掌握VTE防治的过程指标和终末指标。

瑞金医院纳入真实病例对该 VTE 智能防治系统进行评测，系统预测 VTE 中高危风险患者的准确率在95%以上，明显优于普通人类专家。接下来，瑞金医院将在全院内推广该 VTE 智能防治系统，最终目标是借助 AI 工具的自动化、智能化，逐步取消在医护人员在 VTE 质控中的人工评估。

（本文根据上海交通大学医学院附属瑞金医院计算机中心副主任朱立峰于2019年10月12日在中国 VTE 防治大会管理分会场的发言整理而成）

本文转自“中国数字医学”官微