臨床輸血智能管理系統(tǒng)應(yīng)用效果分析*

——于文娟 陳麟鳳 談春榮 田宗梅 陳 巖 王 巖 劉 璇 何 欣 劉思琪

決策支持系統(tǒng)(Decision Support System，DSS)是幫助臨床醫(yī)生進行醫(yī)療決策的軟件[1]。有研究表明，DSS的實施改善了紅細胞、血小板、血漿的臨床使用情況[2-4]；在重癥監(jiān)護病房(ICU)、心胸外科、血液管理和兒科中已證明了DSS的有效性[2,5-7]。首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京世紀(jì)壇醫(yī)院輸血科構(gòu)建了以臨床決策支持系統(tǒng)(Clinical Decision Support System，CDSS)和人工智能(Artificial Intelligence，AI)為抓手的臨床輸血智能管理系統(tǒng)，應(yīng)用效果良好。

1 系統(tǒng)構(gòu)建

臨床輸血智能管理系統(tǒng)使用Webservice技術(shù)和ETL可視化工具協(xié)作方式，遵循數(shù)據(jù)存儲和交互標(biāo)準(zhǔn)，對接醫(yī)院信息平臺和數(shù)據(jù)中心，支持結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集。提取該院HIS(HospitalInformation System，醫(yī)院信息系統(tǒng))、LIS(Laboratory Information System，實驗室信息系統(tǒng))、手麻記錄、護理記錄及醫(yī)院集成數(shù)據(jù)平臺中所有申請用血或輸血患者輸血相關(guān)資料，以輸血業(yè)務(wù)、手術(shù)業(yè)務(wù)為中心，按照科室、病種、用血類型、用血方式、手術(shù)方式、時間等多個維度聚合患者輸血全過程數(shù)據(jù)，存儲于NoSQL數(shù)據(jù)庫中，用于支撐平臺預(yù)測、管理及科研等應(yīng)用模塊。存儲時對數(shù)據(jù)進行脫敏、加密處理，確保數(shù)據(jù)安全。構(gòu)建的臨床輸血智能管理系統(tǒng)主要包括以下3方面功能：

1.1 圍術(shù)期輸血量預(yù)測

使用已發(fā)表文獻中的術(shù)中失血量計算方法[8-9]，首先，獲取2013年-2019年7月手術(shù)輸血相關(guān)信息；其次，根據(jù)手術(shù)時間，將2013年-2018年的14 279條手術(shù)信息劃分為訓(xùn)練集，2019年1月-7月的2 728條手術(shù)信息作為測試集評估模型；然后，根據(jù)變量在訓(xùn)練集和測試集上的分布，對連續(xù)變量和分類變量分別通過皮爾遜和斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)進行篩選，保留篩選過程中相關(guān)系數(shù)≥0.2、P<0.05的預(yù)測變量作為自變量，預(yù)測輸血量作為因變量；最后，使用XGBoost集成學(xué)習(xí)算法構(gòu)建精準(zhǔn)紅細胞輸注量預(yù)測模型[10]。因XGBoost算法能夠處理缺失資料，故系統(tǒng)沒有對缺失資料進行處理。當(dāng)新病例出現(xiàn)時，依據(jù)患者相關(guān)信息，直接進行術(shù)中紅細胞需求量預(yù)測。模型還對患者是否需要輸注紅細胞進行預(yù)測，該預(yù)測為二分類問題(是否輸注紅細胞)，使用機器學(xué)習(xí)中常用的ROC曲線來刻畫模型優(yōu)劣，計算分類預(yù)測準(zhǔn)確度、精確度等，并與醫(yī)生預(yù)測結(jié)果比較，從而對模型性能進行評估。

1.2 輸血管理

針對輸血業(yè)務(wù)特點和輸血評價考核要求，系統(tǒng)為醫(yī)院管理部門提供了輸血評價指標(biāo)統(tǒng)計信息，可實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的管理。依據(jù)輸血業(yè)務(wù)特點定制統(tǒng)計信息，見表1。

1.3 輸血科研

基于輸血大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)，系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)檢索、導(dǎo)出和統(tǒng)計分析等功能，為輸血學(xué)科科研提供支撐。

2 應(yīng)用效果

2.1 準(zhǔn)確預(yù)測患者圍術(shù)期輸血情況

對2019年1月-7月全部科室圍術(shù)期紅細胞輸注預(yù)測情況與臨床醫(yī)生用血判斷情況進行對比，見表2。針對2019年1月-7月所有患者，模型對其是否輸注紅細胞的ROC為0.92，隨著數(shù)據(jù)量增加，準(zhǔn)確率持續(xù)提高，見圖1。

表2 AI模型用血預(yù)測與臨床醫(yī)生判斷結(jié)果對比

圖1 模型輸血預(yù)測準(zhǔn)確率曲線

2.2 提升患者用血管理水平

統(tǒng)計隨機時間段內(nèi)人均用血量、術(shù)前等待時間、術(shù)后住院時間等，系統(tǒng)自2019年4月投入使用，成效良好，見表3。

表3 系統(tǒng)使用前后輸血相關(guān)評價指標(biāo)對比

2.3 有助于開展科研

系統(tǒng)采取開放式檢索方式，使用者可以根據(jù)需求任意組合條件進行檢索，檢索結(jié)果可用于科研分析。比如，該院自體輸血合理性分析顯示：(1)臺均用血量集中，手術(shù)患者紅細胞用血量集中在2 U～4 U，占所有用血手術(shù)的80%左右；(2)整體患者術(shù)后血紅蛋白較高，輸血患者術(shù)后血紅蛋白較高，輸血患者中術(shù)前血紅蛋白達到110 g/L以上患者占到了總?cè)藬?shù)的50%，平均血紅蛋白為128.4 g/L，表明該院手術(shù)患者適宜行術(shù)前自體儲血人數(shù)基數(shù)較大。

3 討論

實際工作中，醫(yī)院一般使用行政手段規(guī)范用血行為，但管理效果如何缺少數(shù)據(jù)支持；或者僅收集大量數(shù)據(jù)，但未深入系統(tǒng)分析，很難根據(jù)龐雜的數(shù)據(jù)推斷出有用信息[11]。臨床輸血智能管理系統(tǒng)依托AI技術(shù)，建立了圍術(shù)期輸血量預(yù)測、輸血管理和輸血科研3個應(yīng)用模塊，使患者和醫(yī)院受益。

與以往自動計算個體化血液成分輸血量不同[12]，圍術(shù)期輸血量預(yù)測模塊是基于醫(yī)院臨床用血數(shù)據(jù)，結(jié)合人工智能，深度學(xué)習(xí)優(yōu)化產(chǎn)生的預(yù)測模型。其針對不同類型患者、不同病種、不同科室、不同手術(shù)等多個維度進行計算分析，能夠?qū)崿F(xiàn)用血量的精準(zhǔn)預(yù)測。通過AI技術(shù)，在分析輸血患者醫(yī)療數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，校正醫(yī)師用血習(xí)慣，并與醫(yī)院臨床申請用血流程相結(jié)合，在滿足臨床用血前提下節(jié)約血液資源，降低患者用血風(fēng)險。臨床實踐發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用AI精準(zhǔn)用血模型評估后，血源緊張狀況得到改善。

在輸血管理方面，周軍等[13]建立了指標(biāo)監(jiān)測組織，實現(xiàn)了臨床輸血全過程的質(zhì)量監(jiān)管與評價。本研究中，按照國家衛(wèi)生健康委《關(guān)于印發(fā)臨床用血質(zhì)量控制指標(biāo)(2019年版)的通知》要求，系統(tǒng)可每月、每季度、每年定期自動生成輸血質(zhì)控報表，并提供在線編輯和導(dǎo)出功能，為醫(yī)院提供了一站式平臺，降低了數(shù)據(jù)統(tǒng)計和維護的人力成本。通過醫(yī)療數(shù)據(jù)匯聚整理自動化，提高了輸血科工作效率，并有助于醫(yī)院管理部門定期掌握用血情況。系統(tǒng)還能夠針對不同角度和不同項目給出管理建議，與以往研究相比，使建立的模型能夠更好地發(fā)揮功效[14-15]。

輸血科研模塊通過綜合運用各類數(shù)據(jù)處理方法，可從大量數(shù)據(jù)中提取有價值信息，尋找潛在規(guī)律。比如，在推進自體血輸注上，國家衛(wèi)健委頒布的臨床用血質(zhì)控指標(biāo)(2019年版)中將手術(shù)患者自體輸血率納入其中。一般認(rèn)為三甲醫(yī)院自體輸血率應(yīng)達到30%，但患者與手術(shù)構(gòu)成是否有自體輸血潛力，能否達到相關(guān)部門要求，并沒有具體的評估模式。本研究利用輸血大數(shù)據(jù)對全院手術(shù)患者用血相關(guān)指標(biāo)進行分析，為醫(yī)院推進自體輸血提供了數(shù)據(jù)支撐，進而制定了個體化的血液保護措施，可減少異體血使用，從而達到節(jié)約血液資源和醫(yī)療資源的目的。

綜上，利用AI技術(shù)建立的臨床輸血智能管理系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確預(yù)測患者用血情況，解決了臨床用血憑經(jīng)驗、缺少精準(zhǔn)評估技術(shù)手段等問題；通過自動生成質(zhì)控報表等，節(jié)約了數(shù)據(jù)統(tǒng)計人力，促進醫(yī)院臨床輸血更加科學(xué)、合理、有效，提高了醫(yī)療管理效率。同時，系統(tǒng)也可為沒有IT支持的醫(yī)院提供工具，使不同醫(yī)院間的輸血科可以收集統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，進而為多中心研究提供數(shù)據(jù)支持。