基層衛生服務決策支持系統構建*

高 星 雷行云 王 巖 胡紅濮

(中國醫學科學院醫學信息研究所 北京100020)

1 引言

隨著信息技術的發展，“互聯網+”時代的到來，信息技術在基層衛生服務中的作用日益凸顯，電子健康檔案、遠程醫療、區域數據中心等的出現改進了傳統工作模式，進入信息化、無紙化的大數據時代，為基層醫生工作帶來極大的便利，但同時也提出更高的要求——為公眾提供全方位、全周期的健康服務[1]。這就要求基層醫生不僅要全面了解轄區內居民基本情況，提出個性化的預防診療建議，還要定期隨訪，負責全生命周期的健康維護。信息技術能夠幫助基層醫生達到這一目的。目前雖然各地構建基層衛生信息系統，但輔助基層醫生診療的智能化應用較少[2-3]。基于此，本研究以糖尿病為例，從基層醫生角度出發，構建糖尿病診療決策支持系統，從預防診療、雙向轉診、風險評估等方面提供決策支持服務。

2 設計原則

2.1 實用性

基層衛生服務以常見病、多發病和慢性病為主，重點在疾病的早發現、早預防和早診療[4]，因此基層決策支持系統的構建應圍繞基層服務特點，在決策的關鍵環節提供知識服務，包括診斷前患者分類、診斷中異常指標提醒、用藥提醒以及轉診提示，診斷后隨訪提示等。通過信息技術在診療全過程為基層醫生提供切實可行的診療參考，提高工作效率和服務水平。

2.2 智能性

基層決策支持系統不僅能為決策提供數據展示功能，還應具有數據分析的能力，為基層醫生診療提供科學合理的參考。為體現系統的智能性，應以相關診療知識為基礎，包括決策問題的描述性知識、決策過程中的過程性知識、問題解決的推理性知識[5]。基于這些知識，通過邏輯推理來解決相應的決策問題。系統智能性不僅體現在功能設計方面，還應體現在用戶體驗方面。

2.3 開放性

與信息管理系統相比，決策支持系統更側重對知識的采集、處理、分析和利用的過程[6]。決策的基礎來源于知識，知識是不斷更新和完善的，因此為不斷地吸收不同來源、結構知識，決策支持系統應秉承開放性的設計原則。同時知識的輸出和展示不應是單一的，應能滿足微信、APP、微博等不同媒介、形式的傳播和發布需求。

3 設計思路

居民到社區衛生服務機構就診，首先基層醫生在系統中錄入居民基本信息。因不同人群的防控目標不同，所以系統按照《WHO年齡劃分標準》將居民分成老年、孕婦、兒童和一般人群。然后按照《糖尿病防治指南》判斷標準，依據居民化驗檢查結果和基本信息，將人群劃分為健康、高危和患者3類健康狀態。對于健康人群，預測其10年后糖尿病的發病概率；對于高危人群，按照危險等級評級分為高、中、低3等；對于患者人群，依據并發癥的診斷標準，分為一般患者和并發癥患者。對于并發癥患者，系統自動提示“向上轉診”；對于一般患者，基層醫生在配藥時若出現配伍禁忌或用量不當時系統自動報錯。同時對于不同類別的人群，系統自動提供相應的防治建議模板，允許基層醫生在模板上修改形成個性化的診療建議，推送至相應居民。系統設計思路，見圖1。

圖1 系統設計思路

4 總體架構

4.1 概述

基層衛生決策支持系統從下到上依次分為4層：數據層、功能層、表現層和用戶層，實現檢驗數據、診療知識、轉診規則與各項業務功能的有機融合，通過基層衛生決策系統向社區管理者、基層醫生和社區居民提供服務。系統總體架構，見圖2。

圖2 系統總體架構

4.2 數據層

包括業務和知識庫數據。業務數據主要指居民基本信息和各項檢查結果，包括年齡、性別、腰圍、既往史、家族史、生活方式、血常規、尿常規和心電圖等。知識庫數據是輔助基層醫生診療的知識集合，包括藥物知識庫和轉診規則庫，其中藥物知識庫的數據主要來源于權威指南，如《2017年糖尿病防治指南》。人工采集和整理藥品的用量、用法、禁用人群、適用人群、不可配伍和不良反應等。轉診規則庫以國家衛生健康委分級診療相關政策文件為基礎，將向上轉診的各項要求轉化為計算機能識別的轉診規則。

4.3 功能層

4.3.1 輔助診斷支持 利用疾病診療知識庫對疾病診斷、用藥等醫療服務行為提供循證決策支持和差錯提醒；輔助診療程序為基層醫生診斷、治療和隨訪糖尿病患者提供個性化和規范化治療方案。通過整合的醫療信息識別同一醫生或患者的異常醫療行為，如大處方、重復檢查或用藥等，對一定時間范圍內的異常醫療行為進行智能提醒，從而避免過度醫療。具體如下：(1)藥物安全監測。利用疾病診療知識庫，系統自動對處方單日用量、藥品總量和配伍禁忌進行識別，對異常輸入進行提示。(2)臨床檢驗報警。常見病、慢性病患者在診療化驗過程中發現異常指標，系統向主管醫生發出預警提示。(3)診斷提醒。結合患者年齡、性別及血壓、血氧、血糖、血脂和心電等指標值，基于診療知識庫提供相應的診療方案，供醫生參考。

4.3.2 風險評估 通過關聯個體糖尿病就醫、體檢、特殊表現癥狀數據和個人生活習慣，應用數據挖掘模型進行分析，識別風險因子，對個人糖尿病患病的風險程度進行定級，判斷高、中、低危人群，對高危人群提示風險預警。同時通過定期對服務人群進行疾病風險評估，及時根據用戶健康情況調整分類,實現動態化分級管理以及對社區患者全生命周期的管理和診療。

4.3.3 疾病管理輔助 對糖尿病患者管理實行規范化、智能化提醒。針對患者個性化需求推送診療和預防信息，增強患者自我健康管理意識。及時提醒醫生進行隨訪、健康教育、日常保健指導等服務，為實施方案的制定提供決策依據，使健康管理更加個性化、合理化。

4.3.4 雙向轉診管理 利用糖尿病向上轉診規則，系統自動識別需要向上轉診的候選患者。一方面約束醫生行為，另一方面為基層醫生及時做出轉診判斷提供參考。

4.4 表現層

是用戶與系統直接交互的界面，提供滿足不同用戶群體需求的各類服務，穩定、可靠、智能。人機界面友好，輸入輸出方便，檢索查詢簡單快捷，具有靈活的可擴充性和兼容性。

4.5 用戶層

是系統的終端。主要滿足3類用戶需求，分別是基層醫生、衛生行政管理部門和社區居民，其中基層醫生是系統的主要服務對象，通過輔助診斷、風險評估功能可及時發現異常指標、預測風險、識別并發癥等，實現轄區居民分級分類的有序管理。衛生行政管理者借助統計分析功能了解轄區內人口分布情況、高危人群占比、糖尿病患病情況，為制定下一步防治策略提供參考。社區居民通過系統獲取個性化的防治建議，及時與醫生進行良性互動，共同做好糖尿病防控工作。

5 結語

基層衛生決策支持系統輔助基層醫生預防、評估和治療糖尿病，對居民分級分類管理、提供全生命周期的個性化治療具有重要意義。本文以基層衛生服務發展需求為出發點，梳理系統建設基本思路，提出構建框架，在此基礎上以糖尿病為例開發基層決策支持系統。測試結果證明系統功能完整，在輔助判斷、風險評估、疾病管理和雙向轉診方面具有一定的實用性和現實意義。但本研究也存在不足，如決策判斷知識和規則大多基于權威指南或教科書，知識貯備有限，缺乏機器自動學習功能。后續將進一步探討診療知識挖掘算法，完善底層知識庫和規則庫，將基層決策支持系統與基層信息系統相結合，真正實現實際應用，發揮信息技術在基層醫療服務中的決策支撐作用。