基于商業智能醫院決策支持系統的急性白血病結構化門診電子病歷的構建研究※

劉 姍，黃思佳，周鵬蕾，李秋爽，趙 娜

（浙江中醫藥大學附屬第一醫院，浙江 杭州 310006）

商業智能（business intelligence，BI）是把實際發生的業務數據轉化成容易理解、價值較高的信息，并將信息設定相應權限進行管理[1]，其是數據倉庫、數據查詢和報表、數據挖掘、在線分析、預算與預測等技術的綜合運用[2]。與傳統的信息系統比較，BI不需要對業務系統進行接口改造，可避免從業務系統抽取數據過程中制作接口的風險和費用，其展現形式靈活多樣，可滿足不同情形下的數據使用需求及個性化的結構化字段獲取[3]。

結構化的門診電子病歷是通過信息化集成，實現患者信息的格式化錄入、提取及質量監控的。目前，門診電子病歷在全國范圍內還屬于發展初期，結構化門診電子病歷的研究更是處于起步階段[4]。本文從構建結構化門診電子病歷的形成思想、構建結構化門診電子病歷的基本流程、急性白血病結構化門診電子病歷的構建3個方面介紹基于BI醫院決策支持系統的結構化門診電子病歷的使用。

1 結構化門診電子病歷的形成思想

中國中醫研究院（現中國中醫科學院）在2002年首次提出利用數字化技術手段構建“數字中醫藥”的理念[5]，并在此基礎上提出建立中醫藥學現代個體診療體系[6]，進一步提出中醫臨床科研一體化理念[7]。在這個理念指導下，中國中醫科學院后續成功開發了“中醫臨床科研信息共享系統”[8]。該系統從病歷入手，將病歷內容分解并結構化，在協助臨床醫生便捷完成規范病歷書寫的同時，全面準確地將原始臨床病歷內容變成可分析的結構化數據，實現臨床信息向科研數據的轉化和存儲。然而，“共享系統”數據采集過程中，存在模板設計欠完善、軟件系統欠穩定、不能直接和醫院其他檢查系統互通、信息查找功能等不足。

在此需求下，基于BI醫院決策支持系統的結構化門診電子病歷應運而生。其在日常門診診療的同時完成臨床科研病歷的采集，比傳統的醫生記錄的病歷更具有科研價值，也比“共享系統”更能便捷地完成常規門診病歷的書寫，可縮短科研數據處理時間和規范常規門診病歷的錄入，有效改善病歷的書寫質量，為科研數據的提取提供方便。

2 構建結構化門診電子病歷的基本流程

2.1 確定結構化門診電子病歷的基本框架 采用德爾菲專家咨詢法進行2～3輪專家咨詢確定基于某個病種的個性化、結構化門診電子病歷的基本框架，根據某病種的特征，初步設計病歷結構，擬定病歷模板規范化初稿，確定病歷模板規范，使該規范更好地被運用于臨床與科研。結構化病歷模板由基本元素組成，基本元素包括患者人口學信息（如姓名、性別等）、患者就診信息（如門診號、住院號、就診時間等）、門診病歷（如主訴、病史等）、病程信息（如首程信息）、病歷其他記錄信息（視情況而定）、臨床診斷、治療與醫囑信息。每個基本元素均可作為結構化的字段。

2.2 搭建系統 搭建科室病種模板，開發過程采用軟件開發的標準化操作規程，規范進行需求、編程、測試、交付等環節。目前結構化門診電子病歷編輯器擁有多種題型，如下拉多選、填空、引用等，能滿足90%的模板內容設計，同時每種格式都可以通過腳本語言編寫使其更完整，并且實現后臺的結構化導出。

2.3 項目測試 通過項目測試不斷完善系統，編寫系統操作手冊，并對項目相關負責人進行使用培訓。

2.4 項目發布 狀態為公開中的結構化病歷模板才能發布，為確保電子病歷的專用性，可通過設置醫生權限進行分配。

3 急性白血病結構化門診電子病歷的構建

筆者所在醫院于2017年底開始建設基于BI的醫院決策支持系統[9-10]，目前基于BI醫院決策支持系統的門診病歷系統已經應用了2年余。除了通用的門診病歷系統，根據科室需求正陸續研發單病種的結構化門診病歷系統，以同時滿足門診就診信息的采集與后續的科研管理應用。

急性白血病結構化門診病歷包括患者人口學信息（如姓名、性別等）、主訴、現病史、流行病學史、既往史、過敏史、月經史、體格檢查、輔助檢查、診斷、診療處理意見。基于醫院信息系統的接口對接，所有處方信息、檢驗檢查結果均可在同一個頁面直接引用顯示。需要填寫的所有結構化字段如主訴中的主要癥狀，包括頭暈乏力、心悸氣短、淋巴結腫大、皮膚瘀點瘀斑等急性白血病可能的癥狀均可進行多項選擇。

4 討論

門診電子病歷系統是《電子病歷系統功能應用水平分級評價方法及標準》中評價等級達到4級（全院信息共享，中級醫療決策支持）的基礎項，是智慧醫院的基本組成部分。目前，國內多家醫院正致力于更好地開發利用門診電子病歷系統[11-14]，例如中國中醫科學院望京醫院設計并制作結構化電子病歷模板，并同時滿足真實世界臨床與科學研究的需求[12]。然而，國內大部分已有門診電子病歷系統的醫院尚普遍存在門診病歷信息未結構化、門診病歷信息未共享等現象。

結構化電子病歷是指從醫學信息學的角度將以自然語言方式錄入的醫療文書按照醫學術語的要求進行結構化分析，并將這些語義結構最終以關系型面向對象結構的方式保存到數據庫中[15]。由于病種繁多，在專科模板的構建上可能會出現編寫不夠全面、更新速度慢的問題。這些問題導致其在全院的推廣出現一定的困難。針對此類問題，醫院可及時采用一系列的措施解決，比如出具定期更新結構化門診電子病歷系統的政策、形成模板制定的專家團隊等。另外，如何做到既能結構化病歷，又盡量做到不要像表格病歷全部羅列，是新型結構化電子病歷模板中重要的一環。下一步，筆者將從開放式結構化錄入著手，盡量既做到電子病歷的結構化，又盡可能減少臨床醫生的額外工作。

隨著現代計算機及各種信息分析技術的迅速興起，數據挖掘分析被廣泛應用于包括醫藥學的多個領域。基于BI醫院決策支持系統的結構化門診病歷系統將為真實世界研究和數據挖掘的實現提供便利。使用數據挖掘技術將大數據進行歸納、分析后，可挖掘出真實世界中隱藏的治療規則，揭示臨床診療規律，從而為標準化診療提供科學依據，這對于門診診療資料的科研利用將有重大意義。