臨床科研隨訪系統建設與應用*

胡 川，汪 鵬，王 飛

(陸軍軍醫大學第一附屬醫院醫學大數據與人工智能中心，重慶 400038)

1 引 言

近年來，國家相繼出臺《進一步改善醫療服務行動計劃》《關于推進分級診療制度建設的指導意見》《“健康中國2030”規劃綱要》等文件，引導我國醫療體系的著眼點不斷從患者治療向人民健康延伸，隨訪信息系統的建設與應用已成為患者從診療到預后再到康復整個過程的信息傳輸紐帶，發揮了促進醫患溝通的積極作用。

然而，就當前隨訪信息系統應用的普遍情況來看，絕大多數仍停留在對出院患者以通訊方式進行問卷調查，隨訪形式單一，不具備智能隨訪功能，導致隨訪工作未能發揮其真正價值。如何科學、合理、智能化了解患者院外病情變化并指導康復，借助大數據與人工智能手段開展隨訪工作[1]，并進行統計、分析，以反哺臨床科研，是建設臨床科研隨訪系統的初衷所在[2]。

2 系統設計

臨床科研隨訪系統基于科研反哺臨床的思想，主要用于門診、住院患者離院后的隨訪、滿意度調查、健康宣教等工作，可以分為分散式隨訪、集中式隨訪和混合式隨訪等模式[3]。本院結合醫院業務需求，基于設定的隨訪任務、自定義的隨訪問卷、智能篩選符合要求的患者等[4]，實現人工智能語音隨訪、微信隨訪、短信隨訪、電話隨訪等多手段隨訪。

2.1 平臺架構

系統采用當前流行的前后端分離架構，前端使用輕量級UI框架，眾多的組件從核心代碼到應用程序接口(application programming interface，API)都非常適合界面的快速開發，保證開發效率的同時也能提升使用者體驗。后端則選擇微服務架構提供API服務，微服務架構是1種將1個單一應用程序開發為1組小型服務的方法，每個服務運行在自己的進程中，服務間通信采用輕量級通信機制(通常用HTTP資源API)，這些服務圍繞業務能力構建并且可通過全自動部署機制獨立部署。

2.2 網絡架構

臨床科研隨訪系統服務器部屬在醫院內網，通過在核心交換機上劃分專用vlan連接服務器，內網服務器根據臨床科室設定的隨訪規則，將隨訪內容推送數據通過網絡安全設備傳輸至前置機，醫院對外提供服務的安全數據交換區由網閘、防火墻、前置機等共同構成，隨訪用戶通過數據安全交換區開放的特定端口和地址訪問前置機讀取隨訪內容。網絡拓撲圖見圖1。

2.3 隨訪流程

科室隨訪專員通過臨床科研隨訪系統創建隨訪項目，按門診、出院類別篩選患者，形成隨訪對象列表[5]。結合科室需求，設定隨訪路徑，同時建立專科檔案，根據隨訪路徑規則，自動生成隨訪計劃，按設定日期執行隨訪計劃、健康宣教和相關的智能提醒。隨訪計劃執行過程中，當滿足不良事件觸發條件時，自動進行不良事件提醒和復診提醒；若需要終止隨訪計劃，即自動終止隨訪計劃。結合科研需要，實時對隨訪數據進行統計分析，提供精準的數據支撐。整體隨訪流程見圖2。

圖1 臨床科研隨訪系統網絡拓撲圖

圖2 隨訪流程圖

3 功能實現

3.1 患者檔案

平臺從底層數據層面與醫院信息系統(HIS)和醫院大數據平臺對接，通過關鍵詞搜索、高級搜索、納排搜索等多種方式，自動匹配符合隨訪條件的隨訪對象列表，獲取患者基本信息、病史信息、診斷信息、檢查記錄、檢驗記錄、用藥情況、門診及住院診療記錄，創建患者隨訪檔案[6]。

3.2 隨訪知識庫管理

知識庫管理子模塊提供標準化內容維護服務，包括表單庫管理、表單總結設置、健康宣教庫、專科隨訪規則、疾病知識庫、藥品知識庫、急救指導知識庫、知識庫管理分配等。其中表單庫管理可根據病種添加表單分類，支持模版引用，可自定義填空、單選、多選、矩陣、圖片選擇、下拉選擇、多選輸入框等多題型表單內容[7]，編制完成的表單還可以設置共享、升級、啟停等屬性。

3.3 隨訪計劃管理

根據臨床科研需求，為隨訪隊列設置個性化隨訪計劃，滿足相關條件的隊列自動推薦隨訪表單，其他隊列則手工匹配隨訪表單，設置隨訪頻次、開始日期、隨訪任務，選擇微信、短信、電話等多種隨訪方式。同時，隨訪計劃配置基于隨訪表單數據的不良事件提醒和自動終止隨訪的功能。

3.4 科室專病隨訪

根據各科室情況設定個性化隨訪路徑規則，系統根據規則按隨訪計劃時間自動生成隨訪任務，同一隨訪路徑下可一并設置隨訪任務、宣教任務、提醒任務等。當觸發不良事件條件時，自動進行不良事件提醒。隨訪路徑可以編輯、停用，路徑停用后不再發送。同時，系統自動判斷患者復診時間段(可任意設置前后多少天)內是否復診，未按期復診可人工修正復診時間，再次提醒患者復診。

3.5 患者表單填報

患者通過微信消息推送或短信通知接收隨訪信息，在有效期內打開隨訪鏈接，填報隨訪計劃定制的隨訪表單內容或閱讀健康宣教、急救知識、專科注意事項等內容，完成后提交，臨床隨訪系統會自動保存并標記隨訪狀態，隨訪內容反饋給臨床科室相關負責人，為下一步的診療計劃提供決策。

3.6 數據可視化分析統計

結合臨床需求，提供智能化隨訪業務統計及可視化展示[8]，如當前隨訪人數、隨訪人數趨勢、近期隨訪人次、項目成員工作量、隨訪時間分布、隨訪率、失訪率等。通過對隨訪數據的深度分析，針對隨訪項目形成個性化隨訪報告，為臨床工作提供決策支持。另外，隨訪數據實時回沉到醫院大數據科研平臺，為臨床科研工作提供更完整的數據支撐。

3.7 系統管理

系統管理功能供系統管理人員使用，包含用戶管理、角色設置、權限維護、科室管理、全息檔案管理、提醒路徑管理、基礎字典管理等功能。

4 應用分析

本院于2021年5月開始試用臨床科研隨訪系統，針對腦膠質瘤、垂體瘤、髖關節、尿毒癥、子宮肌瘤、卵巢癌等病種的患者開展隨訪任務。截至目前，各科室創建病種隨訪表單庫累計160余個，創建健康宣教庫累計2 000余個，創建提醒短語庫累計100余個，累計隨訪推送消息達1 200余條。

在隨訪效率方面，隨訪計劃和隨訪任務都由系統自動生成并自動提醒，使隨訪工作更加規范化。隨訪記錄電子化、結構化，也使隨訪工作評估更加科學化。通過智能化的隨訪管理和提醒，借助高效的溝通平臺，大大降低了工作強度，提高了隨訪工作效率。

在患者體驗方面，通過多渠道的隨訪方式及滿意度問卷調查，搭建醫患溝通平臺，讓患者感受關懷，促進醫務人員服務能力的提高，加強以患者為中心的服務理念[9]，建立和諧的醫患關系，提升患者滿意度，降低醫療風險。

在臨床科研方面，構建專科特色隨訪數據庫，利用自然語言處理(NLP)整合、規范臨床數據和院后采集的隨訪數據，依托醫院大數據平臺強大的檢索能力與實用的數據多維度分析能力，針對不同需求為臨床科研人員提供更加靈活的選擇，快速完成科研統計、生成分析結果，使大量的病歷資料依靠大數據及人工智能技術得到充分的挖掘和使用，助力臨床科研應用，提高科研效率。

5 結 語

臨床科研隨訪系統的建設，充分利用了互聯網、大數據及人工智能等前沿技術，提供了患者診后隨訪、健康宣教、滿意度調查等一系列院后患者管理服務，在醫院與患者之間搭起了溝通的橋梁，實現了患者從離院再到入院的復診閉環智能化管理流程。后續將通過更進一步的數據挖掘與知識利用[10]，不斷完善隨訪知識庫，在拉近醫患關系并提升醫院形象的同時，為臨床科研工作提供更精準的決策支持服務。