【探索】我国医疗机构临床决策支持系统应用现状研究

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文章来源: 中华医院管理杂志, 2021,37 (2):154-157

作者: 舒婷  徐帆  李红霞

DOI:10.3760/cma.j.cn111325-20200927-01979

摘  要

目的

分析我国医疗机构临床决策支持系统（clinical decision support system，CDSS）的应用现状及存在问题，并提出相应建议。

方法

2020年4—5月，对全国31个省份的1013所医疗机构进行了问卷调研，问卷内容包括CDSS安装部署现状、建立目的、知识库来源、需要设计优化的内容和阻碍使用的因素。

结果 

199所（19.64%）医疗机构有CDSS，其中123所在全院使用，76所在局部科室使用；426所医疗机构未使用CDSS，但已有使用计划。调研发现，目前CDSS系统存在认知差别大、知识缺乏权威性、数据治理难度高、缺乏行业标准等问题。

结论

未来要从提高意识、树立知识权威性、建立标准等方面推动CDSS在医疗机构的规范使用。

前  言

临床决策支持系统（clinical decision support system，CDSS）一般指能对临床决策提供支持的计算机系统，该系统充分运用可供利用的、合适的计算机技术，针对半结构化或非结构化医学问题，通过人机交互方式改善和提高决策效率［1］。CDSS的研究始于20世纪50年代末，直到20世纪70年代中期，世界上第1个CDSS（MYCIN）在美国斯坦福大学研制诞生［2-5］。近年来，医疗行业信息化、智能化程度逐步提高，CDSS受到了更广泛的关注［6-7］。特别是2018年以后，国家卫生健康委员会进一步推动了以电子病历为核心的医疗机构信息化建设工作，自此医疗机构对CDSS的需求大幅增加。本研究对我国医疗机构CDSS部署应用情况进行调查，分析应用中存在的问题，并提出相应建议。

对象与方法

一、问卷调研

本研究采用问卷调研形式了解目前CDSS的应用情况。根据国内外文献资料，结合目前国内应用实际自行设计问卷，由医疗信息化专家（特别是在CDSS方面有研究和应用经验的专家）以及医疗机构中的管理人员、信息人员等对问卷的科学性、合理性、一般性和逻辑性进行评估并做相应修改。在小范围开展试点调研后形成最终问卷，主要由医疗机构的基础信息以及医院内部CDSS部署应用情况构成。

本调研面向全国医疗机构，先由各省（自治区、直辖市）的卫生健康委员会转发给当地医疗机构，再由医院线上自愿填写。共回收1684份问卷，其中有效问卷1013份，有效率60.15%（如果一家医疗机构的不同人员填写了多份问卷，只保留具有最强权威性的1份）。无效问卷剔除依据：①测试问卷；②同一家医疗机构人员填写了多份重复问卷，只保留1份作为有效问卷。调研时间为2020年4—5月。

二、统计学方法

汇总各个医疗机构的CDSS部署情况。采用SPSS 19.0软件对回收的问卷数据进行分析，不同级别医院的CDSS应用情况比较采用χ2检验，P＜0.05为差异有统计学意义。

结  果

一、调研医疗机构的基本情况及应用CDSS现状

收回的有效问卷共涉及31个省份的1013所医疗机构，详见表1。当前只有不到20%的医疗机构安装了CDSS系统，其中全院安装CDSS系统仅有12.14%。对已经应用CDSS系统的199所医疗机构进行分析发现，三级医院是目前使用CDSS系统的“主力军”，有155所，占77.89%；二级医院35所；一级医院9所。对不同级别医院的CDSS系统应用情况进行比较发现，差异有统计学意义（P<0.05）。

二、CDSS的建立目的

分为临床业务需求和信息化评级两种，信息化评级是CDSS的建立标准，临床业务需求是CDSS的落地实践。调查表明，两个因素共同驱动CDSS建设，医院不单纯为评级而建立CDSS系统，而是以需求为导向，支持医生临床业务。

三、CDSS功能情况分析

对CDSS功能是否完善的调查中存在同时选择互斥选项问卷10份，空白选项问卷30份，对其余159份问卷进行统计分析。“功能好用，用户使用热情高”占比高于“功能使用不方便，使用人数不多”，超过40%，但在CDSS使用过程中经常需要系统管理员和厂商介入支持。见表2。

CDSS的专业知识库来源有循证医学知识库、行业学协会临床指南、公开发布的文献、本院专家委员会经验总结和真实世界病例学习等［8］。本次调查中，占比最高的来源是循证医学知识库和行业学/协会临床指南，占比分别为76.38%和63.32%，见表2。一些医院补充了其他来源，包括厂商知识库、药品说明书等，但占比较少，不足0.1%，故未在表2中列出。

CDSS提供的业务支持包括临床知识库、临床预警提醒、推荐疾病诊断、推荐检查检验、推荐治疗方案、推荐鉴别诊断、检查检验报告解读、患者情况总览、病历规范质检、数据可视化展现和推荐评估量表等［9］。各医院提供的业务支持见表2。

四、CDSS应用阻碍因素分析

阻碍CDSS应用的因素有诱发医患矛盾、医院信息化基础不完善等。其中医院整体信息化基础不完善、知识更新不及时、CDSS自身兼容性差占比均高于60%。见表2。

五、CDSS设计优化分析

CDSS需要设计优化的内容包括增加用户使用情况客观数据、更多可扩展的功能应用、人机交互界面更具友好性以及减少实施工作量［10-11］。此题为排序题，定义选择排序第一的权重为4，选择排序第二的权重为3，以此类推。通过对问卷的分析可得，平均得分最高的是“人机交互界面更具友好性”，即表明认为此项最需要优化设计；其次是“增加用户使用情况客观数据”“减少实施工作量”以及“更多可扩展的功能应用”。详见表3。

讨  论

一、我国CDSS应用存在的问题

（一）各方对CDSS系统的认知差别较大。医院对CDSS的概念定义尚停留在简单的警报提醒功能层面，评价也多倾向于模型的技术应用、准确率问题。不同科室对CDSS的价值认知不同：医院信息科理解的CDSS就是帮助通过“电子病历系统功能分级评价”，临床科室理解的CDSS是医疗质量控制管理，医务部门理解的CDSS是过程管理，院长理解的CDSS是管控工具。企业认为CDSS核心的理念是“服务于临床业务需求”，根据临床诊疗过程的质量缺陷和痛点，结合人工智能对医院海量、高维度原始业务数据的秒级处理能力，和医学团队持续迭代的循证医学知识库，针对不同场景、环节中的问题进行产品功能设计、训练和验证。

（二）国内CDSS产品水平不一，知识缺乏权威性。CDSS产品的知识来源多种多样，其中基于丰富的循证医学知识库和有效的逻辑推理机制的，相对来说权威性最强、可信度最高，但是限制较多，不够灵活；而基于人工智能、机器自学习的CDSS可以有效解决知识产权问题，适用于本地化、个性化应用，但知识的权威性和可信度相对不足。

（三）数据标准化与治理有难度。院内医疗信息系统由不同的软件供应商开发，技术架构和数据千差万别，系统间集成应用需做好数据清洗和标准化，需投入大量的技术及医学相关人员协调作业。医院数据治理能力和程度不高，医疗数据标准程度低，存在结构性差异，CDSS企业需要在数据处理方面投入较多，这也推高了实施成本。

（四）医学术语集标准不统一。在术语标准不统一的情况下，系统对现有数据还需进一步的加工才能成为CDSS的原始学习样本，但这样会使数据的实际有效率大打折扣。

（五）医疗机构信息化基础不牢，数据集成难度较大。受限于医疗机构信息系统孤岛林立的现状，CDSS系统要与医院的核心业务系统对接，需要开发诸多接口。此外，当前医疗机构的电子病历系统应用水平不高，结构化程度也不高，数据质量尚需提高。

（六）缺乏行业准入和监管标准。目前各类CDSS产品的市场准入、注册审批等方面，尚缺乏统一的分类要求和准入标准。而且，CDSS产品在进入医疗机构进行实际应用的过程中，也缺乏相应的功能要求、效果评价和应用监管。

二、对策建议

（一）树立医院各科室、职能部门对CDSS的正确认知：CDSS是提高医疗质量、促进同质化诊疗和提升医院管理的必要工具。CDSS虽然不能替代医生的决策，但也不仅仅是弹出示警工具；真正服务于临床医生的CDSS必须以循证的、最新的、可信和可靠的临床知识库作为基础。

（二）建立权威的知识库来源：CDSS不仅需构建一个完整的临床知识库，还应包含各种最新临床指南、循证医学证据、医学文献、医学辞典、医学图谱、计算工具、大量电子病历等海量数据，而且交互性良好，方便临床医生随时从数据库获取想要的信息。同时，数据库必须是开放式的，能够随时吸纳、更新各种有用信息，可以与其他的数据库进行数据交换或信息共享［12］。

（三）提高医疗机构数据治理能力：医疗机构每天都会产生大量的数据，包括运行数据和疾病数据，需要对其进行治理。CDSS对于常见病种的判定是为了辅助医生避免产生人为决策失误；罕见的病种更需要CDSS帮助医生进行决策。在一家医疗机构无法收集到足够支持机器学习模型的样本数据，就要求实现跨中心、跨区域的数据采集合作，也对数据的标准化、结构化以及数据模型的统一提出了更高的要求。

（四）建立统一的中国医学术语集标准并推广：目前医院的数据是非标准化的，对于临床表现、查体结果、检验结果、检查结果没有统一的术语标准，这就要求医院在实际应用CDSS之前完成大量的数据治理工作。为改变这种现状，急需建立统一的中国医学术语集标准，并在全国推广应用［13］。

（五）制定CDSS系列标准和应用管理政策：虽然目前缺乏CDSS产品的行业准入标准，但国家卫生健康委员会可以从医疗机构应用CDSS产品的角度制定应用管理规范；另一方面可开展CDSS在医院应用效果的评估评价工作，并围绕CDSS的相应管理政策开展系列标准宣贯会议，同时开展关键试点项目，帮助医疗机构理解普及CDSS的相关知识。

利益冲突  所有作者均声明不存在利益冲突

  参考文献（略）

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