信息鏈視域下電子病歷數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)臨床決策的需求模型構(gòu)建

楊鑫禹 牟冬梅 丁麗芳 王萍 葉書含 李樺 張紫卉

關(guān)鍵詞：信息鏈；電子病歷；數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策；需求；模板分析；臨床決策

推進(jìn)以電子病歷為核心的智慧醫(yī)療是助力健康中國(guó)的重要舉措。《“十四五”全民健康信息化規(guī)劃》指出，要緊密結(jié)合衛(wèi)生健康行業(yè)應(yīng)用需求，以數(shù)據(jù)資源為關(guān)鍵要素、以優(yōu)質(zhì)服務(wù)為導(dǎo)向，構(gòu)建基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的生態(tài)系統(tǒng)，完善電子病歷數(shù)據(jù)庫(kù)，強(qiáng)化數(shù)據(jù)深度挖掘與分析應(yīng)用，促進(jìn)臨床決策支持應(yīng)用，充分釋放健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)價(jià)值。近年來，循證醫(yī)學(xué)和精準(zhǔn)醫(yī)療廣泛實(shí)施，電子病歷中可用的數(shù)據(jù)資源海量累積，全科醫(yī)療人工智能的新范式有望形成，醫(yī)療決策正在向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的模式轉(zhuǎn)變過渡。專病數(shù)據(jù)庫(kù)、臨床數(shù)據(jù)集成平臺(tái)、智能診斷分診系統(tǒng)等以電子病歷為核心的智慧醫(yī)療工具已經(jīng)投入實(shí)踐，試圖為醫(yī)生提供診療決策支持服務(wù)。但研究設(shè)計(jì)中醫(yī)生參與不足，導(dǎo)致新理念、新技術(shù)與實(shí)際臨床工作流程不匹配，給電子病歷數(shù)據(jù)價(jià)值釋放和醫(yī)生的臨床工作都帶來了負(fù)擔(dān)。世界衛(wèi)生組織（World Health Organization，WHO）指出，以人為中心是智慧醫(yī)療建設(shè)的關(guān)鍵，這是信任的基礎(chǔ)，也是以人為本的醫(yī)療服務(wù)重要的組成部分。尊重用戶是臨床決策支持的必備條件。理解醫(yī)生用戶的需求是臨床決策支持服務(wù)與研究的前提，亟待深入探索。因此，本研究在信息鏈的視域下，通過分析臨床醫(yī)生的訪談資料，確定電子病歷數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的需求主題，梳理需求層次，構(gòu)建需求層級(jí)模型。在理論層面上，從需求視角出發(fā)為電子病歷數(shù)據(jù)價(jià)值提供釋放靶點(diǎn)，豐富面向臨床的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的理論體系；在實(shí)踐層面上，以醫(yī)生用戶為中心，助力臨床決策支持系統(tǒng)和工具建設(shè)，進(jìn)而為面向臨床的情報(bào)服務(wù)提供指導(dǎo)。

1文獻(xiàn)綜述

1.1信息鏈相關(guān)研究

信息鏈?zhǔn)怯伞笆聦?shí)（Fact） -數(shù)據(jù)（Data）-信息（Information）-知識(shí)（Knowledge） -情報(bào)／智臺(tái)旨（In—telligence）”5個(gè)要素構(gòu)成的連續(xù)體。與傳統(tǒng)的DIKW模型“數(shù)據(jù)（Data）、信息（Information）、知識(shí)（Knowledge）、智慧（Wisdom）”的中間相同，兩端有所差別。但兩者在厘清情報(bào)學(xué)概念上提供了相似的理論視角。信息鏈與DIKW模型揭示了從事實(shí)到智能的由低層次到高層次的轉(zhuǎn)化，是當(dāng)今信息學(xué)科中經(jīng)典的基礎(chǔ)理論。基于信息鏈或DIKW模型，醫(yī)療健康領(lǐng)域已有研究按照數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)和智慧層次對(duì)肝細(xì)胞癌等疾病人工智能診斷的研究結(jié)果進(jìn)行了橫向?qū)Ρ扰c分類，構(gòu)建了藥物不良反應(yīng)知識(shí)發(fā)現(xiàn)與利用和虛擬健康社區(qū)知識(shí)發(fā)現(xiàn)等理論模型，從數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變、應(yīng)用和行動(dòng)轉(zhuǎn)化等方面探索了精準(zhǔn)醫(yī)療時(shí)代下“智慧患者”的內(nèi)涵和參與新時(shí)代醫(yī)療模式的框架。信息鏈或DIKW模型也與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策研究密切相關(guān)。Huang L等基于“DIKW”模型提出了基于安全大數(shù)據(jù)的事故調(diào)查范式概念模型，并據(jù)此構(gòu)建了大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的安全決策概念框架。邱國(guó)棟等將“DIKW”模型進(jìn)行了轉(zhuǎn)型升級(jí)，提出“數(shù)據(jù)一智慧”決策模型。基于新技術(shù)環(huán)境下的信息鏈理論，牟冬梅等構(gòu)建了面向醫(yī)院管理的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策過程模型，楊鑫禹等構(gòu)建了基于數(shù)據(jù)特征的電子病歷數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)臨床決策模型。

1.2數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策相關(guān)需求研究

面向科研、教學(xué)、衛(wèi)生健康等多個(gè)場(chǎng)景數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)利用等的需求作為數(shù)據(jù)增值的根本問題和先決條件受到關(guān)注。研究者通過問卷調(diào)查、訪談法、扎根理論等方法，進(jìn)行數(shù)據(jù)相關(guān)需求的分類識(shí)別、特征描述和模型構(gòu)建。但綜合來看，相比于理論體系已經(jīng)頗具規(guī)模的信息需求，數(shù)據(jù)相關(guān)需求的研究在需求研究主題的廣泛性、分析的深人性、研究方法的豐富性以及與理論的結(jié)合上都顯不足。在面向決策支持的方面，李品分析了決策制定過程中情報(bào)需求的層次和特征，構(gòu)建了情報(bào)需求鏈和情報(bào)需求模型。在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策方面，對(duì)需求的探索主要集中在對(duì)重癥監(jiān)護(hù)病房?jī)x表板等單一系統(tǒng)和工具的功能需求的羅列。

1.3模板分析相關(guān)研究

質(zhì)性的模板分析（Template Analysis）是一種強(qiáng)調(diào)等級(jí)編碼的主題分析形式。與扎根理論和解釋現(xiàn)象學(xué)分析等傳統(tǒng)的主題分析方法相比，模板分析能夠在一系列不同的認(rèn)識(shí)論和方法論立場(chǎng)下使用，而不特定包含在一種哲學(xué)假設(shè)中：通常在數(shù)據(jù)子集中開發(fā)初步模板，而非完全在后期定義主題；允許使用先驗(yàn)主題，即在編碼之前可以暫時(shí)擬定與研究相關(guān)的主題：使用的編碼級(jí)別更多，更能豐富而詳細(xì)地展示數(shù)據(jù)。靈活高效、透明度高、能在開放式與結(jié)構(gòu)式之間達(dá)到一定的平衡是它的關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)。在國(guó)外，模板分析已經(jīng)廣泛應(yīng)用于醫(yī)療健康和圖書情報(bào)等多個(gè)領(lǐng)域。采用模板分析的方法，Salim S Y等基于9人的訪談資料建立了外科手術(shù)信任的概念模型，Matthews H等確定了影響女性乳房重建術(shù)后的生活質(zhì)量和滿意度的關(guān)鍵因素，Cushing A L等探討了人工智能對(duì)檔案專業(yè)知識(shí)的影響。先驗(yàn)主題可以從經(jīng)典理論和前期文獻(xiàn)中確定。Behnke K等以食品追溯系統(tǒng)的概念框架為先驗(yàn)主題，確定了基于區(qū)塊鏈的食品溯源信息共享的邊界條件。Gonzalez-Zapata F等從文獻(xiàn)綜述中確定了先驗(yàn)主題，對(duì)政府開放數(shù)據(jù)的報(bào)告和訪談進(jìn)行了模板分析，并基于信息價(jià)值鏈識(shí)別了智利開放政府?dāng)?shù)據(jù)的問題。模板分析適用于對(duì)需求現(xiàn)象的解釋性分析。Cheng V W S等基于自我決定理論，詳細(xì)分析了文化多樣性人群對(duì)精神健康信息技術(shù)的設(shè)計(jì)需求。Varley A L等在美國(guó)醫(yī)學(xué)研究所報(bào)告中確立了概念框架，以此為先驗(yàn)主題，揭示了無家可歸者對(duì)初級(jí)醫(yī)療保健的需求，包括尊重與信任、知識(shí)共享與信息流動(dòng)等。國(guó)內(nèi)模板分析的應(yīng)用很少，傅涵采用模板分析研究了腦癱患兒照顧者的獲益感情況。

綜上，信息鏈?zhǔn)切畔⒖茖W(xué)重要的理論之一，與新時(shí)代下醫(yī)療服務(wù)新范式的創(chuàng)新發(fā)展緊密相關(guān)，也為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的分析解構(gòu)提供了關(guān)鍵的理論視角。數(shù)據(jù)相關(guān)的需求研究方面已經(jīng)積累了一定的研究成果，但在與基礎(chǔ)理論的結(jié)合上稍顯薄弱。信息鏈與需求分析的結(jié)合暫未實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的需求研究剛剛起步，缺乏細(xì)粒度、深層次、綜合性的分析，系統(tǒng)的需求理論體系尚未形成。模板分析方法在需求探索和理論構(gòu)建方面是靈活且細(xì)致的。但是它的使用在國(guó)內(nèi)還處于初步階段，對(duì)其特點(diǎn)、使用方式、研究步驟等均缺乏規(guī)范化的描述。因此，本研究在信息鏈的視域下，采用模板分析的方法，細(xì)粒度地提煉電子病歷數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)臨床決策的需求主題，構(gòu)建層級(jí)模型，豐富數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的需求研究。

2研究設(shè)計(jì)

2.1研究方法與研究過程

模板分析可以用來處理很多類型的文本數(shù)據(jù)，訪談是模板分析中最常見的數(shù)據(jù)源。研究利用半結(jié)構(gòu)化訪談的方法進(jìn)行資料搜集，采用模板分析進(jìn)行需求主題提煉，從信息鏈中提煉先驗(yàn)主題，并以信息鏈為核心骨架，重新組織需求主題，構(gòu)建需求層級(jí)模型。研究過程如圖1所示。

2.2資料收集與整理

采用理論抽樣和滾雪球抽樣方式，招募當(dāng)前或者以往在臨床科室和面向?qū)嶋H患者的綜合性科室進(jìn)行臨床工作，年限滿一年，負(fù)責(zé)或者參與臨床診療決策的臨床醫(yī)生進(jìn)行訪談。訪談對(duì)象選擇的基本原則為：①同質(zhì)異質(zhì)性：選擇有臨床決策工作經(jīng)歷和任務(wù)的醫(yī)生。同時(shí)，為了獲得主題相關(guān)的更豐富的信息，招募盡可能涵蓋不同年齡段、學(xué)歷、執(zhí)醫(yī)階段、來自不同等級(jí)醫(yī)院的樣本；②信息密集性：盡可能選取有充分的臨床決策經(jīng)驗(yàn)，可以充分表達(dá)需求信息的醫(yī)生：③全面完整性：研究設(shè)計(jì)時(shí)不擬定訪談人數(shù)，以理論飽和性為目的。結(jié)合研究目的、相關(guān)文獻(xiàn)和以往研究經(jīng)驗(yàn)，預(yù)計(jì)需要12次訪談，資料可以達(dá)到飽和。在2022年8月-12月進(jìn)行正式訪談。訪談時(shí)間為31～63分鐘，全程錄音。當(dāng)訪談進(jìn)行到第14位受訪者時(shí)，理論趨于飽和，為了保證理論飽種性，又繼續(xù)采訪受訪者3名，沒有新的理論范疇產(chǎn)生。按照訪談順序，標(biāo)記為P1～P17，受訪者詳細(xì)信息如表1所示。最終收集到訪談音頻累積時(shí)長(zhǎng)約727分鐘。對(duì)錄音進(jìn)行人工轉(zhuǎn)錄，共形成17（P1～P17）份、合計(jì)超過21萬字的規(guī)范化轉(zhuǎn)錄文檔以供后續(xù)研究使用。

3模板分析與模型構(gòu)建

模板分析通常基于一個(gè)數(shù)據(jù)子集，開發(fā)初始模板，然后將模板應(yīng)用于后續(xù)數(shù)據(jù)，并不斷修改和完善。本研究采用有限現(xiàn)實(shí)主義的哲學(xué)立場(chǎng)進(jìn)行模板分析，認(rèn)為人類不能在質(zhì)性研究中完全除掉主觀性，希望能得到接近“現(xiàn)實(shí)的世界”的結(jié)論，強(qiáng)調(diào)研究者的自反性。個(gè)人與其研究經(jīng)驗(yàn)的結(jié)合在自反性方面對(duì)理論形成至關(guān)重要。研究團(tuán)隊(duì)具備一系列主題相關(guān)的學(xué)科專業(yè)知識(shí)，包括醫(yī)學(xué)信息學(xué)、信息資源管理、臨床醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等；在質(zhì)性分析和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策方向中有較豐富的研究經(jīng)驗(yàn)；團(tuán)隊(duì)有臨床醫(yī)師，曾經(jīng)參與臨床決策工作。因此，能夠保證從內(nèi)部和外部的雙重視角來理解研究資料。

3.1初步編碼

在熟悉數(shù)據(jù)后，按照信息鏈模型的基本要素，歸納4個(gè)先驗(yàn)主題，分別是：①電子病歷數(shù)據(jù)形成需求；②臨床關(guān)鍵信息形成需求；③臨床知識(shí)形成需求；④臨床決策智能支持需求。根據(jù)后續(xù)分析的實(shí)際情況對(duì)先驗(yàn)主題進(jìn)行重新定義或者刪除。采用質(zhì)性分析軟件Atlas.ti 8對(duì)前5位受訪者的訪談?dòng)涗涍M(jìn)行初步編碼，從訪談?dòng)涗浿凶R(shí)別需求相關(guān)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行標(biāo)注和標(biāo)簽化，示例如表2所示。

3.2聚類分析與初始模板生成

將新出現(xiàn)的編碼和主題與先驗(yàn)主題聚集在一起，挖掘它們的組內(nèi)和組間關(guān)系，進(jìn)行組織和聚類。按照層級(jí)進(jìn)行主題排列、初始編碼模板的定義與構(gòu)建。兩位編碼人員同時(shí)編碼，遇到不一致的地方，由團(tuán)隊(duì)集體討論，達(dá)成共識(shí)。初始模板拓展了先驗(yàn)主題，重新歸納為7個(gè)一級(jí)主題．21個(gè)二級(jí)主題，36個(gè)三級(jí)主題，13個(gè)四級(jí)主題和3個(gè)五級(jí)主題。

3.3模板應(yīng)用與改進(jìn)

完成初始模板構(gòu)建之后，回到訪談數(shù)據(jù)本身，將模板應(yīng)用于后12位受訪者的訪談數(shù)據(jù)中。如果模板中的現(xiàn)有主題無法包含新的數(shù)據(jù)，則對(duì)其進(jìn)行修改，包括插入新主題、重新定義現(xiàn)有主題、合并主題、改變主題范圍或者刪除多余主題等。對(duì)模板進(jìn)行迭代的應(yīng)用和修改后，形成“最終版本”，概覽如表3所示。“最終模板”定義了7個(gè)一級(jí)需求主題，24個(gè)二級(jí)主題，53個(gè)三級(jí)主題，43個(gè)四級(jí)主題，2個(gè)五級(jí)主題。

3.4需求層級(jí)模型構(gòu)建

依據(jù)模板分析的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，以信息鏈為主線，構(gòu)建電子病歷數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)臨床決策的需求層級(jí)模型，如圖2所示。從信息鏈的視域看，醫(yī)生用戶的需求可分為4大層面。

4模型闡釋與研究發(fā)現(xiàn)

4.1數(shù)據(jù)層面的需求

疾病診療事實(shí)經(jīng)過描述形成了電子病歷數(shù)據(jù)。不同于一般數(shù)據(jù)，電子病歷需要由醫(yī)療服務(wù)提供者進(jìn)行記錄。部分年長(zhǎng)的醫(yī)生使用計(jì)算機(jī)錄入的速度較慢，且部分門診病人數(shù)量大、看病時(shí)間短，再加上病歷錄入與歸檔有時(shí)間限制，醫(yī)生的病歷記錄工作繁重。“（如果說）機(jī)器可以替代人工，那只能在錄入階段”（P12）。智能化書寫與記錄成為醫(yī)生在這一層面的關(guān)鍵需求。對(duì)于常規(guī)疾病，患者的主訴、癥狀、既往史、疾病發(fā)生部位等部分是高度相似的，病歷記錄的重復(fù)度極高，具備智能化的條件和必要性。部分醫(yī)院的電子病歷系統(tǒng)已經(jīng)設(shè)置了模板復(fù)制功能，更智慧的模板自動(dòng)生成和推薦備受期待。在文字的快速轉(zhuǎn)錄方面，被提及最多的是語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字。目前，部分系統(tǒng)已經(jīng)具備錄音功能，但是由于口音、環(huán)境吵鬧、記錄效果不佳等原因并未被充分使用。監(jiān)測(cè)醫(yī)患溝通場(chǎng)景、智能化備份、轉(zhuǎn)錄生成病歷初稿記錄能夠很大程度減輕醫(yī)生的記錄工作量，還有助于診療規(guī)范與追責(zé)。除此之外，檢查檢驗(yàn)結(jié)果的關(guān)聯(lián)互引也能幫助醫(yī)生快速完成病歷記錄。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式起草病歷，由醫(yī)生進(jìn)行針對(duì)性修改和確定是醫(yī)生想要的數(shù)據(jù)記錄模式。如果能夠隨著醫(yī)生的逐步輸入，漸進(jìn)性自動(dòng)地匹配可能要記錄的內(nèi)容則更具友好性。總的來說，智能化書寫與記錄能促使病歷更加詳細(xì)全面，能夠在一定程度上提升病歷數(shù)據(jù)的質(zhì)量。同時(shí)，也能減少醫(yī)生的職業(yè)倦怠，促使醫(yī)生把更多的工作日寸間用于服務(wù)患者。

4.2信息層面的需求

在具體的疾病診療環(huán)境中，數(shù)據(jù)被賦予了現(xiàn)實(shí)的功能性意義成為信息。原始的電子病歷數(shù)據(jù)從整體上看是十分龐雜的。醫(yī)生需要手動(dòng)查找和使用，工作量大，容易疲憊。臨床關(guān)鍵信息的組織、提取與識(shí)別是這一層面的需求，涉及電子病歷數(shù)據(jù)本身的抽取及與其他信息的協(xié)同。其中，病歷的組織查詢是基本的需要。目前，部分高級(jí)別的醫(yī)院已經(jīng)能通過身份證號(hào)或就診時(shí)間等實(shí)現(xiàn)院內(nèi)病歷的查找。但是，同一患者多識(shí)別號(hào)（例如多次使用不同的門診號(hào)掛號(hào)）等影響查全和查準(zhǔn)的問題較為突出，按照身份證號(hào)碼等唯一識(shí)別號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)十分重要：索引方式比較死板和單一，有必要按照疾病類別、病人類型、治療方式及科室關(guān)鍵指標(biāo)（例如疼痛評(píng)分、手術(shù)方式）甚至是自定義指標(biāo)進(jìn)行多維度索引：查詢范圍僅局限于院內(nèi)甚至是科室內(nèi)，病人的就診經(jīng)歷可能分布在不同醫(yī)院和科室，省級(jí)和國(guó)家級(jí)等區(qū)域性電子病歷數(shù)據(jù)共享查詢迫在眉睫。關(guān)鍵信息抽取和推薦方面，現(xiàn)病史、既往史、家族史等病史信息和危急值、典型的陽(yáng)性體征、異常情況信息很重要。如果通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式模擬臨床上的危急值報(bào)告制度，將對(duì)疾病的跨科室診療、爭(zhēng)取最佳搶救時(shí)機(jī)以及避免突發(fā)惡性情況非常有意義。病情轉(zhuǎn)歸信息展示與病歷摘要形成是更高級(jí)的需求。通過對(duì)病情轉(zhuǎn)歸關(guān)鍵指標(biāo)的提取與記錄，追蹤病人的生物學(xué)指標(biāo)數(shù)值的變化，以可視化的形式呈現(xiàn)給醫(yī)生，有助于醫(yī)生快速掌握病情變化。P10說，“更多應(yīng)該是提供給我們一個(gè)更簡(jiǎn)易的指標(biāo)變化，這樣一個(gè)過程才能夠有助于我們的決策。而我們決策更多是基于患者每一次檢查結(jié)果的改變”。受訪者們用“論文的摘要”和“關(guān)鍵詞”來具象化對(duì)病歷摘要生成的需求，希望摘要簡(jiǎn)潔明了地刻畫患者的癥狀、治療以及預(yù)后的診療經(jīng)過，幫助醫(yī)生迅速捕捉新患者在臨床上的關(guān)鍵情況，快速回憶起老患者前期的就診場(chǎng)景。

4.3知識(shí)層面的需求

知識(shí)體現(xiàn)在對(duì)疾病和如何進(jìn)行臨床干預(yù)的理解，包括對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)的把握。這一層面的需求分為診療經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)的提煉補(bǔ)充、電子病歷數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的患者疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。前者包括疾病規(guī)律挖掘、治療知識(shí)總結(jié)與挖掘、匹配其他來源的前沿知識(shí)并推薦。很多疾病的發(fā)病、轉(zhuǎn)歸都有潛在的規(guī)律，包括地域性和時(shí)間性等，例如腦血管疾病在秋冬季節(jié)高發(fā)。分析疾病在電子病歷數(shù)據(jù)中區(qū)域性和時(shí)間性的分布規(guī)律，挖掘癥狀、檢查檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的相似性，能夠幫助醫(yī)生更快速、全面、本地化地理解疾病，做好診療決策的準(zhǔn)備工作，也有助于優(yōu)化資源調(diào)配等醫(yī)院管理任務(wù)。診療知識(shí)挖掘方面，通過電子病歷數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，可以實(shí)現(xiàn)治療方案之間或者與診療指南的對(duì)比分析，支持醫(yī)生自定義化的病歷標(biāo)注和共享討論，實(shí)現(xiàn)前沿診療方案的提煉歸納，對(duì)新的診療手段進(jìn)行效果評(píng)價(jià)。P12表示，“收集或者是（將）相似的（信息）進(jìn)行歸類，那么確實(shí)可以去總結(jié)一些道理，甚至形成一些研究結(jié)果……總是會(huì)有一些規(guī)律在的，方便后人遇到此類情況的時(shí)候有一種緊急的判斷”。除了從電子病歷數(shù)據(jù)本身進(jìn)行挖掘提取，還可以匹配最新的學(xué)術(shù)會(huì)議與臨床指南或由人類醫(yī)生自行添加的自主總結(jié)的知識(shí)。

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)利用比醫(yī)生主觀判斷更加精細(xì)的結(jié)果幫助醫(yī)生獲得量化的診療知識(shí)，“防患于未然”，預(yù)防醫(yī)療事故。這個(gè)需求貫穿患者發(fā)病、人院、診斷、治療、出院、預(yù)后全流程全環(huán)節(jié)。需要重點(diǎn)關(guān)注不良或者突發(fā)狀況，尤其是對(duì)骨髓衰竭等惡性并發(fā)癥風(fēng)險(xiǎn)、自殺等死亡風(fēng)險(xiǎn)、腸系膜血栓等突發(fā)危重疾病風(fēng)險(xiǎn)、穿刺損傷等檢查檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和不良反應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)。治療方面，用藥風(fēng)險(xiǎn)和圍手術(shù)期風(fēng)險(xiǎn)是關(guān)鍵。根據(jù)藥品說明書死板地頻繁提示藥品副作用及不良反應(yīng)是醫(yī)生比較反感的，結(jié)合患者真實(shí)的病歷數(shù)據(jù)提供個(gè)體化的風(fēng)險(xiǎn)提示，更有利于幫助醫(yī)生決策思考。圍手術(shù)期風(fēng)險(xiǎn)方面，目前會(huì)根據(jù)一些評(píng)分量表完成對(duì)血栓等風(fēng)險(xiǎn)的簡(jiǎn)單評(píng)估。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，自動(dòng)地進(jìn)行更全面的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)受到極高的期待。再人院、住院時(shí)長(zhǎng)、出院診斷等出入院相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)后情況的預(yù)測(cè)對(duì)醫(yī)生采取進(jìn)一步的復(fù)診和增強(qiáng)性治療護(hù)理決策有很強(qiáng)的指導(dǎo)意義，幫助醫(yī)生對(duì)病人進(jìn)行更具針對(duì)性的回訪和囑咐，對(duì)臨床和醫(yī)院管理都很有價(jià)值。P10認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)是非常好的，“比方說再入院這種情況，如果能夠預(yù)測(cè)出來，有一些患者……我們可能就不讓他走了……因?yàn)樗麤]有必要占用這些醫(yī)療資源……另外，比方說風(fēng)險(xiǎn)比較高，我會(huì)在相應(yīng)的時(shí)間段進(jìn)行一個(gè)回訪，詢問患者的病情變化，然后進(jìn)行一個(gè)遠(yuǎn)程的診療指導(dǎo)”。最后，關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的可解釋性展示也是非常有必要的。

4.4智能層面的需求

情報(bào)／智能是為了解決現(xiàn)實(shí)的臨床問題而被激活的，具備鮮明的目的性和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。將這一層面的需求歸納為3個(gè)一級(jí)主題，分別是電子病歷數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的診斷輔助、治療方案的輔助制定與推薦，以及病情異常原因分析。患者病情復(fù)雜，醫(yī)生的記憶儲(chǔ)備有限，專科醫(yī)生擅長(zhǎng)的診療方向有差別。疾病診斷輔助指的是希望通過電子病歷數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，自動(dòng)形成初步診斷，并提供鑒別診斷疾病參考范圍，推薦進(jìn)一步的檢查檢驗(yàn)，放大醫(yī)生已知的疾病范疇，避免遺漏，同時(shí)縮小醫(yī)生需要考慮的診斷范圍，避免過度檢查，減少有創(chuàng)檢查，促進(jìn)精準(zhǔn)診斷。初步診斷方面，可以通過對(duì)電子病歷中的主訴、病史等數(shù)據(jù)的分析，自動(dòng)生成最可能的疾病診斷。這對(duì)常規(guī)性疾病的意義有限，但對(duì)罕見病、疑難病和地方病是非常有價(jià)值的，能夠打破醫(yī)生思維和認(rèn)知的慣性與局限性。提供鑒別診斷疾病參考范圍是受訪醫(yī)生多次強(qiáng)調(diào)的需要。面向系統(tǒng)生成的或者醫(yī)生人工寫入的初步診斷，提示與其臨床表現(xiàn)相似、區(qū)分度低的疾病范圍，尤其是惡性疾病，對(duì)強(qiáng)化醫(yī)生的診療知識(shí)、避免病情貽誤有很重要的作用。更進(jìn)一步，可以提示鑒別的關(guān)鍵點(diǎn)，尤其是典型的陽(yáng)性體征。由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式將接下來的檢查檢驗(yàn)項(xiàng)目列出，重點(diǎn)標(biāo)記必要的項(xiàng)目，提示其中需要重點(diǎn)關(guān)注的指標(biāo)與影像學(xué)部位。智能診斷的可解釋性分析有助于增強(qiáng)醫(yī)生的信任，使醫(yī)生的思路與以數(shù)據(jù)為中心的決策路徑形成碰撞和互相補(bǔ)充。

治療方案的制定與推薦包括治療方案匹配與制定、治療方案定制化調(diào)整、可解釋性分析3個(gè)二級(jí)主題。通過與指南、權(quán)威文獻(xiàn)中的治療方案匹配，從多家醫(yī)院的病歷中總結(jié)，以及從精專科室和醫(yī)生的過往診療記錄中挖掘，針對(duì)患者個(gè)體，推算是否具備手術(shù)指征、應(yīng)該采用何種術(shù)式、手術(shù)治療是否更符合患者利益，推薦合適的藥物類別、劑量、療程，確定是否要進(jìn)行放療和化療，以及放化療的用藥與療程，提供詳細(xì)的會(huì)診與轉(zhuǎn)診計(jì)劃。由醫(yī)生在這個(gè)基礎(chǔ)上做一些高級(jí)的修改，使之個(gè)體化。這個(gè)主題下還有一個(gè)很重要的三級(jí)主題是特殊狀態(tài)下治療方式的制定，包括副反應(yīng)、多合并癥情況、疑難病例、特殊人群（例如臟器位置與常人不同）的方案建議，以及在突發(fā)昏迷等無法自述病史和癥狀時(shí)的緊急措施推薦。不同醫(yī)院、科室能進(jìn)行的治療方式是不同的，方案制定時(shí)需要因時(shí)、因地甚至因人而定制化調(diào)整。治療決策只有能實(shí)施才有實(shí)際價(jià)值。P1表示，“我們希望系統(tǒng)能夠提供一個(gè)符合我們醫(yī)院現(xiàn)有醫(yī)保政策，我們能開展的一些技術(shù)。有一些雖然系統(tǒng)提示了，但是超出我們醫(yī)院的承載力了，對(duì)我們來說也就沒有任何意義了”。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)進(jìn)行治療方案推薦時(shí)應(yīng)當(dāng)提供方案的原始來源與有效性的證明。

最后，當(dāng)患者的病情發(fā)展出現(xiàn)異常情況，醫(yī)生希望能通過電子病歷數(shù)據(jù)分析，形成針對(duì)異常狀態(tài)的情報(bào)，推送與異常指標(biāo)關(guān)聯(lián)的指標(biāo)情況，提示與異常癥狀相關(guān)的并發(fā)癥等，分析患者個(gè)體的特殊情況，調(diào)整前期治療中的不妥之處。幫助醫(yī)生打破主觀思維局限，不遺漏隱藏的關(guān)鍵指標(biāo)，快速全面地進(jìn)行異常溯源，以調(diào)整式地對(duì)癥護(hù)理。

4.5對(duì)電子病歷數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)臨床決策應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)感知

在訪談的最后，醫(yī)生闡述了對(duì)在臨床實(shí)踐中采納電子病歷數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)臨床決策的態(tài)度。總體來看，受訪醫(yī)生均對(duì)此呈現(xiàn)出不同程度的積極性，認(rèn)為電子病歷數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)臨床決策有很大價(jià)值。同日寸，也一致認(rèn)為它能起到的作用是決策支持而不是替代人類醫(yī)生。醫(yī)生對(duì)在臨床上應(yīng)用的感知風(fēng)險(xiǎn)主要可以分為7大方面：①數(shù)據(jù)方面，由于數(shù)據(jù)技術(shù)與服務(wù)開發(fā)應(yīng)用過程中存在一定的不公平性，甚至是偏見與歧視，用于訓(xùn)練模型的電子病歷數(shù)據(jù)在患者種族、性別、年齡等多個(gè)方面會(huì)存在納入偏倚，這會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果或決策方案失誤。此外，電子病歷數(shù)據(jù)確權(quán)不清，數(shù)據(jù)傳輸和共享困難，患者隱私、數(shù)據(jù)安全存在一定風(fēng)險(xiǎn)；②技術(shù)方面，技術(shù)成熟度不高，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的輸出結(jié)果會(huì)對(duì)資歷尚淺的醫(yī)生產(chǎn)生誤導(dǎo)，其準(zhǔn)確性和可信性令人擔(dān)憂。此外，會(huì)出現(xiàn)技術(shù)系統(tǒng)流程固化不靈活、與醫(yī)生臨床工作需求不匹配，也就是所謂“外行指導(dǎo)內(nèi)行”的現(xiàn)象，引起醫(yī)生反感；③醫(yī)生方面，部分醫(yī)生可能會(huì)過度地依賴數(shù)據(jù)與技術(shù)，在臨床決策中忽略人類醫(yī)生的責(zé)任意識(shí)，引發(fā)不良事件。抗拒創(chuàng)新的醫(yī)生無法信任機(jī)器產(chǎn)生的結(jié)果，抵制由此引發(fā)的決策方式和工作流程的變化。而且數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策過程中會(huì)涉及很多技術(shù)和方法變化，醫(yī)生會(huì)在學(xué)習(xí)的過程中花費(fèi)很長(zhǎng)的日寸間：④患者方面，患者對(duì)這種臨床診療方式不一定能夠理解和信任。這會(huì)增加醫(yī)患溝通的難度，導(dǎo)致患者依從性變差：⑤決策方面，疾病、患者對(duì)疾病的感知、圍繞患者疾病的臨床決策都是復(fù)雜的，涉及很多因素，以數(shù)據(jù)為中心的方案難以重現(xiàn)醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和同理心，可能脫離實(shí)際，不具備可執(zhí)行性；⑥組織環(huán)境方面，醫(yī)院等組織機(jī)構(gòu)難以負(fù)擔(dān)由此帶來的經(jīng)濟(jì)成本、人力成本和物力成本，無法完成配套的技術(shù)架構(gòu)搭建，數(shù)據(jù)與系統(tǒng)的更新維護(hù)困難；⑦法規(guī)方面，圍繞數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的倫理、法律、共識(shí)，在臨床上有待持續(xù)明確、發(fā)展與實(shí)施。

5結(jié)語(yǔ)

通過模板分析的方法分析訪談資料，細(xì)粒度地挖掘了電子病歷數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)臨床決策的需求主題，提煉出病歷的智能化記錄、臨床關(guān)鍵信息的組織與提取識(shí)別、電子病歷數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、疾病診療經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)的提煉補(bǔ)充、疾病診斷輔助、病情發(fā)展原因分析、治療方案的輔助制定與推薦7個(gè)一級(jí)主題。探討了需求主題的內(nèi)涵、層級(jí)、形成原因和意義。模板分析方法中的先驗(yàn)主題設(shè)置為結(jié)合理論視角提供了嵌入點(diǎn)。把需求主題按照信息鏈的層次進(jìn)行系統(tǒng)組織，構(gòu)建了需求層級(jí)模型，為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策研究提供了新的理論視角。受訪醫(yī)生均對(duì)電子病歷數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)臨床決策應(yīng)用在實(shí)踐持有不同程度的積極態(tài)度，認(rèn)為它能起到很好的決策支持作用。同時(shí)，也表達(dá)了在數(shù)據(jù)、技術(shù)、醫(yī)生、患者、決策、法規(guī)和組織環(huán)境方面的擔(dān)憂。研究納入了來自不同地區(qū)、級(jí)別醫(yī)院，以及科室的初、中、高級(jí)醫(yī)生，為電子病歷數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)臨床決策提供了宏觀上的需求洞見，未來還可以進(jìn)一步增加招募對(duì)象數(shù)量，分類比較醫(yī)生用戶的需求差異以及從前瞻性和時(shí)間縱向的角度分析需求的演變。