基于规则库的临床辅助决策系统实践

1 引言

随着我国对公立医院高质量发展的逐步推进，公立医院发展方式从规模扩张转向提质增效，运行模式从粗放管理向精细化管理过渡，需通过持续改进医疗质量管理体系，提高医疗服务同质化水平，提升省域内诊疗能力，不断强化信息化的支撑作用，推进电子病历、智慧服务、智慧管理“三位一体”的智慧医院建设和医院信息标准化建设。

通过对广州市妇女儿童医疗中心临床辅助决策系统实施过程的回顾，介绍构建基于规则库的临床辅助决策系统方法、技术路线及应用效果，希望为促进人工智能技术与医疗服务深度融合提供建设经验。

2 构建基于规则库的临床辅助决策系统的方法

2.1 技术路线 

临床辅助决策系统在临床应用过程中，需要分析患者全方位的临床数据，大数据中心需汇集来自HIS、EMR、LIS、PACS、手麻系统、重症系统、移动护理系统等各类业务系统的实时数据，为临床辅助决策系统分析过程提供患者基本信息、诊断、医嘱、病历文书、检验报告、检查报告、体温单以及护理记录等患者全过程临床数据，是构建临床辅助决策系统之基石。

规则库的构建重点依赖临床术语及临床数据，术语在国内目前尚无完整的标准，本项目参照SNOMED-CT的设计理念，结合LOINC、ICD-10、ICD-9-CM、医保局数据库等术语集，构建符合国内实际应用场景的术语体系。

系统通过规则引擎技术，构建基于医学术语及患者临床数据为驱动的决策集、决策树及决策流，模拟医生的诊疗思维，通过在规则中设置信息提示、诊疗方案、评估量表等事件，实现对诊疗指南的流程化、诊疗思维的电子化。

系统通过自然语言处理技术，针对医疗过程中产生的非结构化数据，如电子病历文书、影像报告等内容，采用自然语言处理技术进行文本预处理、句子切分、分词、形态分析、词性标注、句法分析、语义消歧、语义分析等一系列处理过程，最终转换成计算机可识别的内容。通过针对医院病历文书及检查报告进行个性化标注及训练，提升整体性能。

系统构建主要分为5个阶段：第一阶段系统需求调研及整体框架设计；第二阶段搭建临床大数据中心，将系统运行依赖的数据汇聚至中心；第三阶段根据建设目标及整体框架进行系统开发改造，使系统适配我院需求；第四阶段厂家及临床维护审核规则库；第五阶段系统上线及规则库优化。

2.2 构建院级规则库 

临床辅助决策系统规则库的构建首先需要符合电子病历应用等级评价7级要求，其次充分听取了我院各个业务角色相关专家的意见，对临床面临的真实问题进行充分探讨总结，按照以评促建、以评促改、以评促用的原则，最终形成规则库的整体框架及系统目标。临床辅助决策系统需具备全院、跨专科的特点，业务角色上全面覆盖医生、药师、护士、医技及医务管理者，在药疗、检验、检查、手术、治疗、输血、护理等业务闭环中提供知识库查询、安全预警及诊疗措施推荐等功能，在医务管理过程中对传染病、医院感染及不良事件等可提供智能化的感知。

2.2.1 全科规则库系列 药疗规则库：构建合理用药规则库，从药品用法用量、给药途径、禁忌证、相互作用、配伍禁忌、药物过敏等维度对药品治疗过程进行警示。

检验规则库：对年龄、性别、生理期等患者基础信息进行审查，判断检验申请适宜性，综合药物医嘱、诊断、历史检验等临床数据，对申请合理性、安全性进行审查。

检查规则库：对年龄、性别、生理期等患者基础信息进行审查，判断检查申请适宜性，综合药物医嘱、诊断、历史检查等临床数据，对申请合理性、安全性进行审查。

手术规则库：对年龄、性别等患者基础信息进行审查，判断手术申请适宜性，综合药物医嘱、诊断、检验报告、检查报告、体温单等临床数据，对手术申请合理性、安全性进行审查。

治疗规则库：对年龄、性别等患者基础信息进行审查，判断治疗医嘱适宜性，综合药物医嘱、诊断、检验报告、检查报告、体温单等临床数据，对治疗医嘱合理性、安全性进行审查。

输血规则库：根据患者年龄、诊断、检验报告等信息，如血小板计数、红细胞计数等，对输血指征进行自动预警，根据患者血型、检验报告情况对申请单血型、血液制品成分、输血量的合理性、安全性进行审查。

护理规则库：根据患者年龄、性别、诊断、生命体征及护理评分情况，提供护理措施的自动推荐。

2.2.2 智能感知系列 

传染病监测：通过对科室/病区内患者病原菌检测结果、诊断、用药等信息，自动发现并上报传染病，传染病监测规则库。

医院感染监测：通过对科室/病区内一段时间出现多例同种同源病原菌的情况进行预警，对多重耐药菌的预警。不良事件监测：通过患者医嘱、诊断、检验报告、检查报告、体温单等临床数据，对疑似不良事件进行预警。2.3 构建智能临床路径规则库 

实现精细化的管理，提高医疗服务同质化水平，除了构建院级的全科型规则库以外，还需要构建基于单病种的规则库，临床路径规则库。单病种规则库的构建综合考虑国家绩效考核、单病种上报、卫生健康委临床路径及院内优势、特色病种，优先对发病率高、有权威诊疗指南或规范的病种进行管控，重点选取Ⅰ类推荐A、B级证据的诊疗推荐纳入规则库。临床辅助决策系统通过与临床路径紧密集成，主动干预临床路径各个节点，通过拦截风险行为、主动辅助提示、被动检索查阅等多种方式为医生提供辅助决策。基于专科单病种的规则库构建重点涵盖以下内容。

辅助诊断：通过分析患者门诊病历文书、检验检查报告，在门诊过程中进行实时辅助诊断，提示医生关联鉴别诊断，提供疾病辅助检验检查项目推荐、详细治疗方案文献推荐。

疾病分类分型：通过入院后病程记录、检验检查报告、生命体征的分析，智能评估疾病分类分型。

病情分级/病情评估：实时监测患者相关诊疗数据，对患者病情进行智能分析提示，根据指南与专家经验对不同病情进行相关处置推荐。

出入ICU标准：对符合ICU指征的患者进行自动识别。

并发症：自动监测常见并发症，并推荐相关处置建议，提供相关并发症处理文献查阅功能。

危急值监测：主动监测诊疗过程中产生的实验室指标、检查结果、体征等数据，根据不同的患者类型，不同的疾病类型进行危急值主动提示。

对症治疗方案/治疗过程监测：根据指南知识及专家经验，对治疗过程中出现的不同情况或异常情况进行主动监测，并推荐处置方案，提供循证医学资料查阅。

治疗方案调整评估：对患者出现需要调整治疗方案情况时进行主动监测，提示医生调整方案，提供处置方案依据查阅。

用药前/治疗前风险评估：开具医嘱时对患者禁忌证、风险指标等进行安全检测，自动拦截有风险的用药或治疗行为。

药物不良反应：通过监测患者检验报告、病程记录、用药记录、并发症等数据，自动监测疑似不良反应，推荐缓解药物。

手术前/治疗前风险评估：主动监测诊疗过程中产生的实验室指标、检查结果、体征等数据，对手术/治疗前风险进行自动监测。

手术前/治疗前禁忌证：对手术/治疗前禁忌证进行自动监测预警。

预防性抗生素推荐：根据抗菌药物指导原则，根据不同的手术级别与手术切口类型，进行预防性抗生素推荐。手术后/治疗后并发症及处理：主动监测患者术后诊疗数据，主动发现术后并发症并提示相关处理措施，提供循证文献查询。

非计划再次手术指征：对符合非计划再次手术指征的患者进行主动监测与预警。

2.4 构建区域级规则库 

为进一步提高医疗机构的诊疗效率和医疗资源的共享利用率，方便患者就医，避免不必要的重复检验检查，有效控制医疗费用的不合理增长，我院通过与广州地区医疗机构医学检验、影像检查结果互认平台进行对接，构建了区域级规则库。

区域级规则库：通过定义可互认项目列表，设置互认项目有效周期，在一定周期内对于重复开立的项目或具有包含关系的项目进行自动预警。

3 应用效果

3.1 医疗质量与效率提升 

通过对临床医生的调研显示，临床辅助决策系统在日常工作中对医疗质量及效率有提升作用。

（1）对不合理的医疗行为及时纠正：如药品使用过程中对禁忌证的审查，多个药品之间相互作用的审查，检查项目重复开立提醒等相关情况可及时报警，从源头阻止有医疗风险或不合理的医嘱行为。

（2）对检验检查报告等最新结果的智能感知：当患者检验检查结果报告出来之后，系统可第一时间对结果进行综合分析，提示关键病情变化情况及推荐相关处置措施，提高了临床响应效率。

（3）单病种关键行为过程质控：对于具有循证医学依据的Ⅰ类推荐A、B级证据的诊疗行为进行过程管控，如未进行VTE评估、未进行禁忌证评估、溶栓不及时、忽略房颤患者的抗凝治疗等情况进行预警，解决了诊疗行为不规范，质量不稳定的问题。

（4）疾病风险预警：通过智能评分规则库和临床路径规则库，对早期预警评估、血栓风险、脓毒症风险等高危人群进行早期筛查，及时干预，有效避免患者转化为危急重症的风险。

3.2 诊疗行为规范化程度提高 

系统上线后即启动规则库的优化，调整部分规则触发条件、阈值，解决临床反馈的无效提示过多的问题之后，通过对临床的调研及日志进行分析，临床反馈系统上线后，系统对医生诊疗行为起到了规范化的作用，医生因此形成了良好的操作惯性。

3.3 为同质化医疗服务提供基础 对于多院区的大型三级医院，通过统一的规则库管理，结合与临床路径系统的使用，在疾病诊疗过程中实现对关键质控指标的过程控制，通过提升临床路径遵从率及质控指标达标率对关键诊疗行为进行管控，为医院提供同质化的医疗服务提供了基础。

4 结语

我院通过构建基于规则库的临床辅助决策系统，实现了药疗、检验、检查、手术、治疗、输血及护理依据规则库实现全流程实时数据核查与管控，并构建了245个妇科、产科及儿科的智能临床路径规则库，目前全院在各院区已完成整体上线。

随着我国医保支付制度改革的推进，我院作为早期推行DRGs付费的医院，在过程中也面临了诸多问题，临床辅助决策系统融合临床路径将作为一种全新的病种质量管理模式，与DRGs应用的许多特点不谋而合，相辅相成，在接下来的信息化工作中，如何将临床辅助决策系统有效融入DRGs的过程中，依然有诸多问题亟待进一步研究。

参考文献

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