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[摘要]

準確篩選高危風險患者，并將全院高危患者整體情況綜合展現，對于防范醫療風險、防止醫療事故發生具有重要意義。本文介紹我院自行開發的住院患者醫療意外醫療事故風險預警信息管理系統的設計思路、基本架構和模塊功能，借助計算機，建立風險評估模型，從醫院各基礎系統中自動抽取數據,實現對患者醫療風險的自動、實時、動態預警。該系統已成功上線運行近2年，取得了很好的社會效益和經濟效益。

[關鍵詞]

醫療風險；風險預警；信息系統

目前，醫療風險預警臨床實踐研究較少，多數研究仍停留在理論探討層面[1-2]，提出切實可行的預警措施，且可早期便捷普遍應用的研究較少[3]。醫療風險預警的目的在于減少醫療事故，降低醫療風險為患者、醫院、社會帶來的負面影響[4-5]。2014年，我院自主研發、編制了一套住院患者醫療意外醫療事故風險預警信息管理系統。該系統具有住院患者病情危重程度評估（具有實時性、自動性），病情風險趨勢分析等功能。系統可為醫院多個部門提供使用服務，如醫務科利用此軟件實時關注醫院中病情復雜、危重的住院患者，可以通過軟件的趨勢圖了解全院高危風險患者總體情況，及時啟動醫療應急預案。科主任、住院醫師可以通過這套系統，對于本科室病情復雜的危重患者做到一目了然。至今，該系統已上線運行2年，經考察系統對患者評估分數與患者實際危重程度具有一致性；系統可反映出潛在高危患者，這些患者在臨床表現中病情穩定，但是系統中評分較高；系統通過信息化手段，提示對高危患者高度關注，提示采取早期干預措施，在某種程度上避免了意外醫療事件發生，在保證正確處置高風險患者，規范醫療行為上取得了較好效果，社會和經濟效益良好。此住院患者預警信息管理系統，已成為臨床輔助決策的重要工具，現對其開發應用過程進行總結。

1系統設計思路

1.1數據庫設計

數據庫采用MicrosoftSQLServer2005，SQLServer擁有易用性、可伸縮性、可與其他服務器軟件緊密關聯的集成性、適用于決策支持的數據倉庫功能等優點[6-7]。

1.2風險因素設定及評分規則定義

采用德爾菲專家論證法和回歸分析法[8]，確定11大類病情預警規則:病人一般情況、不良事件、各類評估單、病情信息、易發事件、藥品情況、材料情況、危機值、特殊菌株、院感情況、突發公共衛生事件。采用逐步回歸分析方法，得到預警規則明細以及相對應的條件分值。病人病情基礎分值為0，各項預警規則加權總分為病人病情預警風險值，分值越高風險越大。預警規則下設22項規則項目，共計1000多條規則明細和條件分值。

1.3軟件編程實現

運行架構采用傳統C/S結構，即廣泛應用的客戶機和服務器結構，通過該結構充分利用兩端硬件環境的優勢，將任務合理分配到Client端和Server端來實現，降低了系統的通訊開銷。為保證整個系統的安全，采用集中式存儲和分布式應用構架，設計了用戶賬號及密碼存儲體系，各局域網用戶需通過賬號授權獲得使用權限，并通過身份認證進入系統獲取相關資源。為保證數據安全，對數據庫及服務器運行環境進行備份。

2系統架構

2.1系統總體設計框架

利用SQLSERVER的SSIS工具對醫院現有各大系統的數據庫進行數據抽取，將清洗過的數據存入中間表。對照系統內置的風險評估規則，由計算機后臺即時計算出全院患者的風險指數并排序。再依據預警標準，篩選出高風險患者并自動預警提示。

2.2系統模塊

日常業務模塊對應醫生填報、病情預警顯示、病情信息明細顯示、風險趨勢圖示等功能；系統規則設置模塊主要用于維護風險規則的名稱、分類、權重、明細歸類等功能；系統維護模塊主要用于維護數據庫、人員賬號權限、參數設置等功能。

3系統特點

3.1自動挖掘

系統設計時，采取自動的數據抽取過程，保證數據同步和實時性。從HIS(醫院信息管理系統)、實驗室信息管理系統(LIS),影像歸檔和通信系統（PACS）,移動護理系統中的數據、電子病歷系統(EMR)中抽取的數據是異構的，通過SQLSERVER的SSIS進行數據抽取，并且通過SQLSERVER的任務來定時抽取，每天從基礎系統中同步抽取數據三次，保證了數據實時性的要求。

3.2動態預警

系統運行時，將抽取出來的數據，進入病情評估模型運算，按照得出的總分數，由高到低顯示患者信息。預警標準為預警各指標都達到風險臨界值，即患者加權平均分在50分以上。干預措施分為調整治療方案、請求會診、死亡風險預案（告知家屬）[9]。醫生可參考風險指標明細確定采取何種干預措施。醫務處管理者可根據全院高危患者的數量和發展趨勢啟動院內預警預案，如床位數量、應急專家、感染防控、醫療器械和耗材儲備等[10]。

3.3快速響應

系統運算時，將數據加工與數據顯示相分離，確保快速響應的用戶體驗。在根據住院患者病情情況打分排序的時候，每一個患者病情分值計算要考慮到種種影響病情的因素和權重[11]，計算頗為費時，系統在數據抽取之后，就把所有在院患者的病情分值計算出來，這個過程是通過SQLSERVER的作業任務觸發的。用戶需要的時候，直接將病情分值排序顯示即可。這種數據加工與數據顯示相分離的設計確保用戶在使用過程中獲取結果很快速。

4系統功能

4.1預警功能

根據預警規則，系統將住院患者的醫療風險值按照既定的規則進行分值計算，并按照分值高低進行排序。用戶登錄后，主界面即顯示當前高風險患者住院號、姓名、年齡、科室、床號和風險評估分數。

4.2查詢功能

用戶登錄后，可對單個高風險患者對應指標進行查詢，風險因素類別、風險因素明細，都有對應的詳細數據指標對照。

4.3風險趨勢分析

系統可以進行歷史信息檢索，對全院一段時期或者跨多個年度進行風險趨勢分析，也可以對單個科室進行一段時期或者跨多個年度進行風險趨勢分析，風險趨勢主要綜合高危風險患者數量、院內感染情況進行分析運算。

5小結及完善方向

5.1能夠挖掘海量數據信息重要的決策分析價值

住院患者風險預警系統，將原有不同軟件系統中海量數據進行整合和處理，把病情復雜、有潛在醫療風險的患者篩選出來，使數據得到了充分的二次利用，發揮數據信息重要的決策分析價值，醫療管理者及醫務工作者在醫療活動中對這些患者給予重點關注，從實際上降低患者的死亡率和并發癥發生率，對于提高治療效果、調整治療方案、提高醫療安全、減輕經濟損失都具有十分重要的意義。

5.2能夠構建相關的資料庫進行風險趨勢化分析

從電子病歷系統中抽取的數據，可以通過全文檢索技術進行有價值的文本提取。有了每個個體患者的風險值和指標后，可以進行風險的趨勢化分析，為研究醫療風險的早期征兆、成因規律、發生背景、過程和后果影響等提供重要信息[12]，使管理者能夠及時進行風險轉移，更好地化解、分散風險，提高醫療質量。

5.3系統進一步完善方向

建立健全可靠、有效的實時監控系統仍是一項具有挑戰性、探索性的工作。提高住院患者風險預警管理水平應解決的關鍵問題包括醫療風險量化模型建立[13]，實現風險因素的識別及量化，確立風險因素的計算機表示及參數,規則參數及風險因素之間相互關系的定義。各個信息系統中涉及到風險因素的相關基礎數據的提取、轉化，并存儲到醫療風險預警的數據庫中，特別是文字記錄（包含電子病歷）的提取、分析及處理，以及在臨床運用過程中的有效性、可行性有待進一步提高。

作者：邱雨婷 夏炎 王強 高雅琪 單位：武漢大學人民醫院辦公室

參考文獻

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