論中美將EBM研究證據整合到EHR的現狀與必要性

王思淼

長春醫學高等專科學校，吉林長春 130032

臨床決策是醫護人員經常面臨的問題，醫生需要根據個體的特性制定有針對性的治療措施。真實準確的醫學文獻可以幫助醫護人員在各種不確定因素下做出更加合理的臨床決策。然而，如何在數目眾多，魚目混雜的信息中及時獲取真實準確的醫學文獻，并將其應用在相應的患者診療上，仍然是目前未能解決的問題。伴隨著科學技術的發展，許多醫藥軟件公司都開發了臨床決策系統輔助醫生進行臨床決策。但這些臨床決策系統在醫學文獻檢索方面的研究仍不盡如人意。大部分的臨床決策系統只是引入了臨床路徑或醫學詞匯詞典，極少數系統會包含部分文獻作為診斷參考依據，然而，這些文獻并不能夠做到實時更新并且為不同患者提供有針對性地診斷意見。電子健康記錄是目前世界各國廣泛應用的衛生信息系統，如何將醫學診斷依據合理的插入電子健康記錄中是目前研究的熱點。

1 循證醫學與電子健康記錄

循證醫學（Evidence-based Medicine，EBM），是應用當前最佳的臨床研究依據，結合醫生臨床經驗，患者意愿做出的關于個體患者最佳的治療護理決策。EBM無法取代醫生的臨床技能與經驗，但它強調要將臨床決策建立在最前沿的醫學研究之上。

美國許多先進的醫學研究中心和醫院擁有世界上最先進的設備,與其他國家相比，美國的人均醫療費用最高。但證據顯示，在這些醫療活動中，近30%的醫療支出是不必要的。近50%的患者沒有得到最有效的治療[1]。循證醫學旨在改善患者的醫療保健現狀，增加醫生的知識儲備。基于證據的醫療活動，醫療結果的有效率將提高近30%。

隨著近幾十年來科學研究的深入發展，循證醫學被大多數醫療工作者視為黃金標準。它被認為是提高患者治療質量的最有效工具。大多數醫生對EBM的應用持有積極態度。將臨床經驗，最新醫學文獻和患者信息相結合是臨床決策的最終目標。目前，醫療工作者的臨床經驗，患者的個人情況是診療方式的主要選擇依據。而循證醫學中的臨床證據仍遲遲未能納入常規醫療活動中，其原因如下：①醫學文獻更新速度較快，消息來源廣泛，如何在無序的信息中篩選出最佳的且適合患者癥狀的證據是目前最主要的問題。②醫療工作者工作量龐大，醫生無法實時獲取最新文獻證據。③文獻檢索技巧不夠專業，醫護人員很難獲取全面的患者相關文獻信息。

電子健康記錄（Electronic Health Record，EHR）是用于收集患者的疾病既往史，過敏信息，實驗室測試結果，醫保信息，免疫狀況，家族史等個人信息的系統，理想化的EHR可在各醫療機構之間實現信息共享。有研究表明，基于EBM的EHR系統可以顯著改善高血壓的治療療效[2]。也就是說向醫療工作者提供臨床研究證據，可以有效幫助醫生做出更佳的臨床決策。

2 中美EBM研究證據與EHR整合現狀

EHR中依據患者個體情況的EBM研究證據的查詢分3種方式，醫療工作者的手動檢索，半自動檢索以及自動檢索。以下將通過有代表性的EHR來詳細介紹3類檢索方式。

2.1 數據庫的手動查詢

2.1.1 Star Panel(SP)SP是美國一個常用的EHR軟件系統。技術人員在2004年開發了EBM文獻請求功能。醫生在使用SP時，可以將他們的問題以及待診治患者的詳細信息通過鏈接的形式傳遞給信息檢索專家。專家在了解問題的背景后，進行醫療證據檢索。最后，他們將結果返回給SP的消息欄中供醫生獲取。在SP中，由檢索專家代替醫生進行檢索的方式可以提高檢索效率并提供最全面的文獻證據。然而，檢索人員在與醫生的溝通上可能存在一定知識障礙，很難獲取醫生所需的符合患者需求的準確信息。

2.1.2 Clinical-e美國匹茲堡大學圖書管理員開發了一種臨床信息檢索工具—Clinical-e用來幫助醫療工作者直接在EHR中檢索信息。他們將圖書館搜索平臺Velocity嵌入到EHR中。Velocity中使用的資源來自在于在線數據庫，如the Cochrane Database of Systematic Re views,the American College of Physicians Pier等。臨床醫生無需進行數據庫的選擇，他們可以同時輕松訪問許多在線數據庫。

2.2 數據庫的半自動查詢

CDAPubMed是一種新的網頁版網絡搜索引擎。它不需要醫療工作者構建結構化的檢索語句，可以允許醫師直接將患者全部信息上傳到HL7-CDA文件中。醫護人員可以在反饋的關鍵詞中選擇主要查詢的問題，CDAPubMed瀏覽器將根據患者電子健康記錄將相關文獻返還給醫護人員。然而，這項研究還有一些方面需要改進；①醫生必須將本地文件上傳到CDAPubMed Web瀏覽器中；②醫生需要選擇關鍵字并手動啟動查詢；③該方法只能通過PubMed搜索引擎獲取MEDLINE數據庫中的文獻。

2.3 數據庫自動查詢

信息按鈕（Infobutton）為滿足臨床醫生的文獻信息需求，研究人員在過去幾十年中開發了許多方案來檢索EHR系統中的患者相關資源，在美國，經常被大家提及的信息按鈕就是其中之一。信息按鈕有許多種類型，但其研發目的是一致的：都是用于從EHR中的在線知識資源里檢索出患者病史的相關信息來進行臨床決策。信息按鈕在知識快速增長的今天，已經被認為是可以自動獲取最新的科研成果與診療方法的智能化“按鈕”，是EHR，臨床決策中不可或缺的一部分。多項研究表明，這些“按鈕”可以完善醫護人員的決策并提高醫療效率。

中國在EBM研究證據與各醫學信息系統的整合研究相對較少，各項研究尚處于初級階段。目前我國北京大學醫學信息學中心正在對信息按鈕進行研究。他們將基于Pubmed的信息按鈕分為3個部分，分別為“微生物檢索按鈕”“藥敏檢索按鈕”以及“搜索知識按鈕”。北京大學醫學信息中心將信息按鈕應用于國家人口與健康科學數據共享平臺，智能化的檢索極大地提高了平臺的健康信息檢索與共享能力[3]。然而，將EBM研究證據嵌入到EHR中還有待開發。

3 將EBM整合到EHR中所面臨的挑戰

互聯網的發展允許醫療工作者以更簡便的方式獲得在線資源。然而，在EHR系統中使用患者疾病的相關文獻仍然很低。根據上述3種EHR系統中文獻的檢索方式的探討，目前使用的EHR系統可以從以下幾個方面進行修改。

3.1 及時并在適當時間插入文獻信息

在EHR中，分別使用了手動檢索，半自動檢索和自動檢索這3種文獻檢索的方式，這些方式將醫療工作者的工作流程打亂。大多數醫生認為這些檢索方式容易分散注意力。如何在合適的時間及時的向EHR中插入文獻是未來軟件開發的重點。

3.2 在EHR中插入正確的和最新的文獻資源

從EHR系統中檢索的文獻常會被醫護人員所質疑。諸如“這些資源多久更新一些？他們多久修改一次，他們有權威嗎”醫護人員總是對此抱以懷疑。因此，如何確保信息是臨床實踐所需的正確資源是目前EHR系統需要修改的第二個方面。檢索系統中使用的數據庫應該嚴格篩選并經常更新。

3.3 上下文關聯資源檢索

上述所有檢索方法無法檢索更詳細的基于患者的信息。例如，Infobutton可以適應用戶的臨床背景，如患者所需的藥物劑量，患者年齡和性別等皆可納入信息檢索程序。然而，患者狀況如葡萄糖水平，腎功能等卻沒有列入考慮之列。因此，未來的研究應該側重于基于情境的資源檢索。

3.4 國內對此項研究力度應增強

目前，我國從事EBM文獻檢索與EHR整合的科研人員較少，且相對集中。該類研究未受到各方面的重視。未來不僅需要政府的支持，更需要衛生信息研究專家與醫護人員共同合作，將EBM在EHR中的作用凸顯放大。

4 總結

目前中美在EHR系統中的文獻檢索仍處于發展初期階段，對于這方面的軟件開發存在很多亟待改善的問題。雖然在美國Infobutton已經成為了一個研究熱點，但在中國，該項研究較少，剛處于起步階段。EHR系統中文獻的植入與實時更新將是未來的一個研究方向。

[1]Blue Cross BlueShield Association.(2012).Building Tomorrow’s Healthcare System：The Pathway to High-Quality,Affordable Care in America.

[2]Samal L,Linder JA,Lipsitz SR,et al.Electronic health records,clinical decision support,and blood pressure control[J].The American Journal of Managed Care,2011，17（9）,626-632.

[3]何毅,王曙光,劉文浩.Infobutton在國家人口與健康科學數據共享平臺的應用研究[J].中國數字醫學,2016,11（1）：80-83.