基于智能分析引擎的靜脈血栓風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)

劉俊卿，王洪濤，周 霏

(天津醫(yī)科大學(xué)腫瘤醫(yī)院 國家腫瘤臨床醫(yī)學(xué)研究中心;天津市“腫瘤防治”重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;天津市惡性腫瘤臨床醫(yī)學(xué)研究中心，天津 300060)

靜脈血栓栓塞癥(Venous Thrombo Embolism，VTE)包括肺血栓栓塞癥(Pulmonary Embolism，PE)和深靜脈血栓形成(deep vein thrombosis，DVT)，PE和DVT是同一疾病不同階段、不同部位的兩種臨床表現(xiàn)，兩者統(tǒng)稱為VTE[1]。每年全球VTE的發(fā)生近1 000萬例[2]，是院內(nèi)非預(yù)期死亡的重要原因。對靜脈血栓栓塞癥這種具有高發(fā)病率和死亡率的疾病，及早對病人進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估和預(yù)防顯得十分重要[3]。全世界32個(gè)國家的調(diào)查顯示，超過50%的住院患者存在發(fā)生VTE的風(fēng)險(xiǎn)，但僅有一半的高?；颊呓邮芰祟A(yù)防措施[4]。中國工程院院士王辰等牽頭納入1.3萬余例住院患者，覆蓋44個(gè)城市60多家床位超過500張的三甲醫(yī)院的研究顯示，中國外科住院患者中處于VTE發(fā)生中、高風(fēng)險(xiǎn)比例分別為32.7%和53.4%。然而，僅有極少數(shù)(9%)人群按照美國胸科醫(yī)師學(xué)院(ACCP)第9指南所推薦的預(yù)防建議進(jìn)行預(yù)防，其中內(nèi)科預(yù)防率為6.0%、外科預(yù)防率為11.8%[5]。而早期對住院病人進(jìn)行全面的VTE風(fēng)險(xiǎn)評估，識別VTE高危病人，及時(shí)進(jìn)行預(yù)防，可以顯著減少醫(yī)院內(nèi)VTE的發(fā)生[6]。因此，建立高效便捷的VTE風(fēng)險(xiǎn)防控信息管理系統(tǒng)，是醫(yī)院預(yù)防VTE發(fā)生的重點(diǎn)環(huán)節(jié)。

1 政策和現(xiàn)狀

近年來，我國衛(wèi)生健康委已經(jīng)將院內(nèi)VTE納入醫(yī)院醫(yī)療質(zhì)量管理體系，2018年，衛(wèi)健委開展“加強(qiáng)肺栓塞和醫(yī)院內(nèi)靜脈血栓栓塞癥防治能力”建設(shè)項(xiàng)目[7]，這是繼原衛(wèi)生部全國腦卒中篩查與防治項(xiàng)目后第二個(gè)國家疾病防控項(xiàng)目。2020年10月全國肺栓塞和深靜脈血栓形成防治能力建設(shè)項(xiàng)目辦公室發(fā)布了《信息化應(yīng)用和質(zhì)控管理建議》，建議VTE防治應(yīng)從預(yù)防、診斷、治療和質(zhì)控4個(gè)方面管理，通過功能評價(jià)和應(yīng)用評價(jià)綜合推進(jìn)VTE防治信息化應(yīng)用水平。

醫(yī)院現(xiàn)行評估流程通常是由醫(yī)務(wù)人員在紙質(zhì)版的評估量表上勾選相應(yīng)條目后進(jìn)行累加得分，根據(jù)指南推薦的得分區(qū)間，按照低危、中危、高危、極高危進(jìn)行危險(xiǎn)度的分層[8]，再根據(jù)危險(xiǎn)度采取相應(yīng)的預(yù)防處理措施。線下紙質(zhì)管理方式存在風(fēng)險(xiǎn)評估不易全量覆蓋、預(yù)防/治療措施不能實(shí)施跟蹤、事后無法監(jiān)控統(tǒng)計(jì)等問題。因此，急需設(shè)計(jì)建設(shè)一套基于智能分析引擎的集VTE評估量表生成、評估、治療、統(tǒng)計(jì)功能于一體的院內(nèi)靜脈血栓栓塞風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)。

2 系統(tǒng)需求分析

2.1 同類型系統(tǒng)比較

近年來，隨著我國逐步重視醫(yī)院VTE防治體系的建設(shè)和管理工作，并修訂相關(guān)指南及管理建議，國內(nèi)多家醫(yī)院和業(yè)內(nèi)人士進(jìn)行了VTE防控管理的探索與實(shí)踐。王琦等[1]研發(fā)了基于醫(yī)院信息系統(tǒng)(HIS)基礎(chǔ)上的、采用一體化操作設(shè)計(jì)的VTE信息管理系統(tǒng)，將VTE風(fēng)險(xiǎn)評估、出血風(fēng)險(xiǎn)評估及預(yù)防策略等建立在臨床信息管理系統(tǒng)中，對比分析了手工進(jìn)行VTE防治管理的缺陷和不足。劉嬌等[9]設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于一體化電子病歷和臨床數(shù)據(jù)中心，完善血栓風(fēng)險(xiǎn)評估Caprini評分表，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自動化抓取，以及不良事件上報(bào)的自動觸發(fā)，自動生成每月住院患者VTE防治信息總表，并進(jìn)行全院推廣。上述研究都按照相關(guān)要求和指南實(shí)現(xiàn)了VTE評估、管理工作的信息化，但是對于電子病歷中基于自然語言的非結(jié)構(gòu)化診療信息，沒有得到有效利用，難以實(shí)現(xiàn)評估工作的智能化?；谥悄芊治鲆娴哪[瘤患者靜脈血栓栓塞風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)利用NLP、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，應(yīng)用文本挖掘、語義分析技術(shù)深度分析醫(yī)院信息系統(tǒng)中醫(yī)療文書、診斷、手術(shù)、檢查檢驗(yàn)、醫(yī)囑等相關(guān)高危致病信息，將非結(jié)構(gòu)化文本形式的病歷數(shù)據(jù)變成可用于統(tǒng)計(jì)、查詢和分析的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。通過信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)對患者靜脈血栓形成風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行自動評估和預(yù)警。

2.2 當(dāng)前的問題和瓶頸

醫(yī)院電子病歷中包含了大量的患者診療信息，例如，人口統(tǒng)計(jì)信息、檢查檢驗(yàn)信息、癥狀、疾病史、用藥史等描述，而這些病歷大多是基于自然語言的，非結(jié)構(gòu)化的病歷信息雖然便于描述患者的診療過程，但這些描述不便于搜索和統(tǒng)計(jì)分析，不能有效利用。因此，需要使用自然語言處理相關(guān)技術(shù)。

2.3 系統(tǒng)功能性需求

目前，國內(nèi)外癌癥患者VTE風(fēng)險(xiǎn)評估主要采用Khorana風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型和Caprini風(fēng)險(xiǎn)評分表。Khorana模型是Khorana(2008)開發(fā)的一個(gè)用于評估門診癌癥患者VTE風(fēng)險(xiǎn)的評估模型，現(xiàn)已廣泛用于門診化療癌癥患者VTE的風(fēng)險(xiǎn)評估，評估為高危的患者需預(yù)防血栓治療，該評分量表已在多個(gè)前瞻性及回顧性研究中進(jìn)行了驗(yàn)證[10]。而Caprini風(fēng)險(xiǎn)評分表廣泛應(yīng)用于外科VTE風(fēng)險(xiǎn)評估，國內(nèi)指南也推薦用于腫瘤術(shù)后VTE的風(fēng)險(xiǎn)評估。Caprini血栓風(fēng)險(xiǎn)評估模型的優(yōu)點(diǎn)包括:①危險(xiǎn)因素涵蓋全面，根據(jù)目前可得的危險(xiǎn)因素評分，并可根據(jù)危險(xiǎn)因素變化及時(shí)調(diào)整患者危險(xiǎn)分級;②對患者進(jìn)行個(gè)體化的VTE風(fēng)險(xiǎn)評分，有利于指導(dǎo)個(gè)體化的預(yù)防治療，便于采取相應(yīng)的預(yù)防措施，可操作性強(qiáng);③適合?？坪头菍？漆t(yī)生、護(hù)理工作者及廣大基層醫(yī)療工作者使用。

系統(tǒng)根據(jù)評估量表中的風(fēng)險(xiǎn)因素，自動生成患者評估量表以及計(jì)算評估總分，根據(jù)評分規(guī)則提示危險(xiǎn)程度，并聯(lián)動相應(yīng)預(yù)防處理措施。具體VTE風(fēng)險(xiǎn)分級為:①外科Caprini風(fēng)險(xiǎn)評估。評分0分，提示“非常低危，無需預(yù)防”;1～2分，提示“低危，物理預(yù)防”;3～4分，提示“中危，藥物預(yù)防和(或)物理預(yù)防”;評分≥5分，提示“高危，藥物預(yù)防和(或)物理預(yù)防”。②內(nèi)科Khorana風(fēng)險(xiǎn)評估。評分0分，提示“低危，物理預(yù)防”;1～2分，提示“中危，藥物預(yù)防和(或)物理預(yù)防”;評分≥3分，提示“高危，藥物預(yù)防和(或)物理預(yù)防”。中高?；颊卟扇∷幬镱A(yù)防處理前需要填寫住院患者出血風(fēng)險(xiǎn)評估，如存在出血高危因素，提示“存在出血高危因素，藥物預(yù)防需慎重”。

新入院患者24 h內(nèi)完成VTE風(fēng)險(xiǎn)評估，手術(shù)患者術(shù)后24 h內(nèi)完成，患者發(fā)生病情變化時(shí)隨時(shí)進(jìn)行評估，長期住院患者每月復(fù)評一次。根據(jù)評分規(guī)則提示危險(xiǎn)程度，并聯(lián)動相應(yīng)預(yù)防處理措施。中高?；颊卟扇∷幬镱A(yù)防處理前需要填寫出血風(fēng)險(xiǎn)評估，如存在出血高危因素，醫(yī)生會慎重選擇藥物預(yù)防措施。

3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3.1 架構(gòu)設(shè)計(jì)

VTE防控管理系統(tǒng)對接臨床業(yè)務(wù)系統(tǒng)，可獲取患者臨床業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，從HIS中提取患者基本信息、醫(yī)囑、處置、護(hù)理、診斷等數(shù)據(jù)，從手術(shù)管理系統(tǒng)中提取手術(shù)相關(guān)數(shù)據(jù)，從LIS中提取報(bào)告數(shù)據(jù)，從EMR系統(tǒng)中提取電子病歷信息，通過智能分析引擎批量分析，將潛在的VTE風(fēng)險(xiǎn)患者進(jìn)行標(biāo)記識別;通過系統(tǒng)消息服務(wù)平臺，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)患者即時(shí)通知護(hù)士評估、醫(yī)生預(yù)防處置，并可在事后提醒護(hù)士錄入處置結(jié)果，形成VTE防控管理的信息化閉環(huán);在系統(tǒng)運(yùn)行過程中，記錄VTE防控閉環(huán)各個(gè)節(jié)點(diǎn)處理過程，同時(shí)從電子病歷系統(tǒng)中提取部分結(jié)構(gòu)化描述進(jìn)行保存，逐步形成VTE病歷數(shù)據(jù)倉庫，為構(gòu)建更精準(zhǔn)的VTE智能分析引擎提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)架構(gòu)圖如圖1所示。

(1)提取臨床業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，利用智能化、自動化VTE預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)評估技術(shù)開展全樣本篩查，有效預(yù)測在院病例的VTE風(fēng)險(xiǎn)等級，初步篩查出潛在風(fēng)險(xiǎn)病例。

(2)基于消息服務(wù)平臺，將VTE智能分析引擎分析出的結(jié)果信息推送至護(hù)士端，護(hù)士在實(shí)時(shí)接收待確認(rèn)患者信息后，修改或確認(rèn)評估信息。

(3)風(fēng)險(xiǎn)評估確認(rèn)后，針對確實(shí)存在風(fēng)險(xiǎn)的患者，第一時(shí)間推送至醫(yī)生端，醫(yī)生根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)級別、出血風(fēng)險(xiǎn)、病歷特征等信息生成個(gè)性化的預(yù)防措施以及針對性的治療方案，從而提高VTE早評估、早預(yù)防、早診斷和早治療。

(4)基于臨床路徑方法建立標(biāo)準(zhǔn)化干預(yù)診療路徑，實(shí)現(xiàn)患者評估、預(yù)防、診斷、治療等全過程各個(gè)節(jié)點(diǎn)的全面記錄，逐步積累VTE病歷數(shù)據(jù)，形成VTE病歷數(shù)據(jù)倉庫。

3.2 關(guān)鍵技術(shù)

自然語言處理(Natural Language Processing，NLP)就是用計(jì)算機(jī)處理、理解以及運(yùn)用人類語言(如中文、英文等)，它屬于人工智能的一個(gè)分支，是計(jì)算機(jī)科學(xué)與語言學(xué)的交叉學(xué)科，又常被稱為計(jì)算語言學(xué)?；贜LP技術(shù)，通過后臺對自由輸入或半結(jié)構(gòu)化的病歷文書進(jìn)行關(guān)鍵詞界定，對醫(yī)療術(shù)語的語義進(jìn)行解析，最終將自然語言描述的電子病歷文本通過NLP技術(shù)轉(zhuǎn)化為機(jī)器可讀、可處理的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，為VTE系統(tǒng)智能評估提供基礎(chǔ)。

Socket是應(yīng)用層與TCP/IP協(xié)議族通信的中間軟件抽象層，它是一組接口。在設(shè)計(jì)模式中，Socket其實(shí)就是一個(gè)門面模式，它把復(fù)雜的TCP/IP協(xié)議族隱藏在Socket接口后面，對用戶而言，一組簡單的接口就是全部，讓Socket去組織數(shù)據(jù)，以符合指定的協(xié)議。用Socket可以實(shí)現(xiàn)發(fā)送即時(shí)消息的功能，客戶端和服務(wù)端需要建立長連接，在長連接的情況下發(fā)送消息。客戶端可以發(fā)送心跳包來檢測長連接。

動態(tài)鏈接庫(Dynamic Link Library，DLL)，是微軟公司在微軟Windows操作系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)共享函數(shù)庫概念的一種方式，利用該技術(shù)對VTE業(yè)務(wù)功能封裝，支持第三方進(jìn)行功能嵌入。

3.3 核心模塊設(shè)計(jì)

3.3.1 VTE智能分析引擎 VTE智能分析引擎采用Java語言，基于SpringBoot框架開發(fā)，與醫(yī)院各臨床業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)接口對接，利用NLP自然語言識別技術(shù)，對臨床業(yè)務(wù)系統(tǒng)中非結(jié)構(gòu)化文本形式的數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合預(yù)定義風(fēng)險(xiǎn)評估模型，對VTE各項(xiàng)關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)患者VTE風(fēng)險(xiǎn)智能分析。VTE防控系統(tǒng)智能分析引擎架構(gòu)如圖2所示。

VTE智能分析引擎對非結(jié)構(gòu)化的電子病歷數(shù)據(jù)進(jìn)行命名、抽取以及構(gòu)建詞典庫，獲取VTE相關(guān)診療信息，根據(jù)評估規(guī)則劃分VTE風(fēng)險(xiǎn)等級。首先，將病歷文本進(jìn)行中文分詞，將連續(xù)的字序列按照相應(yīng)算法規(guī)則重新組合為詞序列;其次，結(jié)合臨床知識使用標(biāo)注工具Brat將新的詞序列進(jìn)行詞性標(biāo)注與命名實(shí)體識別、標(biāo)注相關(guān)語義和語法，達(dá)到語義分析的目的;最后，對每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素設(shè)定不同風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重值，針對低、中、高危狀態(tài)設(shè)定相應(yīng)閾值，當(dāng)患者各因素分值總和處于閾值范圍內(nèi)時(shí)，則標(biāo)記其為對應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級的人群。

基于系統(tǒng)運(yùn)行形成的VTE病歷數(shù)據(jù)倉庫中大量數(shù)據(jù)，使用了邏輯回歸(Logit Regression，LR)建模方法進(jìn)行系統(tǒng)學(xué)習(xí)優(yōu)化，由臨床VTE醫(yī)療專家參照上述兩個(gè)評估量表明確所有評估指標(biāo)，再對明確的指標(biāo)提取內(nèi)容進(jìn)行效果評價(jià)。不斷迭代分析模型，以提高智能分析的準(zhǔn)確率。

3.3.2 VTE消息服務(wù)平臺 VTE消息服務(wù)平臺采用C＃語言，結(jié)合Socket通訊技術(shù)，利用科學(xué)合理的方法將種類繁多、涉及部門寬廣、存放位置分散的消息數(shù)據(jù)源進(jìn)行規(guī)范與集中，搭建一個(gè)通用的消息服務(wù)平臺，并具備統(tǒng)一的用戶使用方法、統(tǒng)一的用戶簽約方式、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理、安全的數(shù)據(jù)接口、便捷的系統(tǒng)搭建方法以及統(tǒng)一靈活接口調(diào)用方式將各個(gè)系統(tǒng)模塊中消息進(jìn)行集中管理，以即時(shí)消息的方式，打通醫(yī)生、護(hù)士工作站，實(shí)現(xiàn)對VTE防控閉環(huán)各個(gè)任務(wù)節(jié)點(diǎn)的串聯(lián)工作(見圖3)。

4 功能實(shí)現(xiàn)

系統(tǒng)讀取院內(nèi)各個(gè)醫(yī)療信息系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化診療信息，經(jīng)過自然語言處理提取VTE風(fēng)險(xiǎn)因素，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評估規(guī)則生成評估表，計(jì)算出患者VTE的風(fēng)險(xiǎn)值，達(dá)到風(fēng)險(xiǎn)值時(shí)對醫(yī)生和護(hù)士工作站分別做出提示。建議采取預(yù)防治療措施，將診療全過程進(jìn)行記錄，生成各類管理和統(tǒng)計(jì)報(bào)表，最終形成VTE管理數(shù)據(jù)倉庫，對數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)學(xué)習(xí)，進(jìn)一步優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)評估模型，以期實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的醫(yī)療決策支持。VTE管理系統(tǒng)業(yè)務(wù)處理流程如圖4所示。

4.1 VTE業(yè)務(wù)處理客戶端

VTE業(yè)務(wù)處理客戶端同樣采用C＃語言，是基于WinForm框架開發(fā)的C/S架構(gòu)程序，支持與醫(yī)生站、護(hù)士站系統(tǒng)進(jìn)行嵌入式集成(DLL方式)，避免用戶多次身份信息驗(yàn)證，由醫(yī)生站、護(hù)士站系統(tǒng)進(jìn)行客戶端程序的喚醒和退出，可實(shí)現(xiàn)VTE消息接收，并以彈窗形式進(jìn)行VTE業(yè)務(wù)處理(見圖5)。

4.2 VTE病歷數(shù)據(jù)倉庫

VTE病歷數(shù)據(jù)倉庫采用MSSQLServer數(shù)據(jù)庫，以VTE事件為主表，VTE患者信息、風(fēng)險(xiǎn)評估內(nèi)容、預(yù)防處置措施以及處置結(jié)果記錄為副表構(gòu)建星型數(shù)據(jù)模型，數(shù)據(jù)倉庫的特征在于面向主題、集成性、穩(wěn)定性和時(shí)變性，用于支持管理決策。隨著系統(tǒng)持續(xù)的運(yùn)行，不斷進(jìn)行VTE防控管理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)積累，形成VTE病歷專項(xiàng)數(shù)據(jù)倉庫。系統(tǒng)指標(biāo)展示采用ECharts前端框架，后臺采用Java技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，實(shí)現(xiàn)VTE數(shù)據(jù)可視化。

4.3 VTE管理數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

該功能主要分析和查詢?nèi)篤TE患病情況，并通過占比及分布情況，實(shí)現(xiàn)VTE預(yù)警結(jié)果分析與統(tǒng)計(jì)查詢的功能。

具體通過如下幾個(gè)維度展現(xiàn)。VTE風(fēng)險(xiǎn)評估相關(guān)指標(biāo):入院24 h VTE風(fēng)險(xiǎn)評估率、VTE中/高?；颊叱鲅L(fēng)險(xiǎn)評估率、VTE中/高?；颊叱鲈呵霸僭u估率;VTE預(yù)防干預(yù)相關(guān)指標(biāo):內(nèi)科預(yù)防干預(yù)相關(guān)指標(biāo)、內(nèi)科高危患者預(yù)防比例、內(nèi)科高危患者藥物預(yù)防比例、外科中/高?；颊哳A(yù)防比例、外科中/高危患者藥物預(yù)防比例;VTE監(jiān)測相關(guān)指標(biāo):手術(shù)患者手術(shù)后肺栓塞發(fā)生率、手術(shù)患者手術(shù)后深靜脈血栓發(fā)生率、PTE死亡發(fā)生率、PTE死亡占醫(yī)院內(nèi)死亡比例、PTE死亡患者中未采取預(yù)防措施的比例、PTE診治成功率。

5 結(jié)語

VTE不僅嚴(yán)重影響醫(yī)療安全與醫(yī)療質(zhì)量，而且會增加醫(yī)療成本[11-12]。院內(nèi)VTE防治工作不僅已納入醫(yī)療質(zhì)量管理和監(jiān)控體系，同時(shí)應(yīng)將其提高到醫(yī)院管理、醫(yī)療質(zhì)量管理及患者安全管理的高度[9]。基于智能分析引擎的靜脈血栓風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)用信息化系統(tǒng)替代傳統(tǒng)紙質(zhì)評估單評估，節(jié)約了紙張成本;實(shí)現(xiàn)醫(yī)護(hù)信息系統(tǒng)對接，減少了口頭交接的時(shí)間消耗，最大程度避免評估工作的遺漏與誤差，有效保障了患者的安全;實(shí)現(xiàn)評估篩查全覆蓋，系統(tǒng)在某腫瘤專科醫(yī)院上線后VTE風(fēng)險(xiǎn)評估率為100%，避免了紙質(zhì)評估的漏評、錯(cuò)評問題，有效降低了靜脈血栓栓塞發(fā)生率;評估過程全流程管控，評估為中高?；颊咧?，預(yù)防措施的干預(yù)率為72.1%，藥物預(yù)防前出血評估率為100%，有效提高了院內(nèi)管理效率;監(jiān)控管理全覆蓋，詳細(xì)呈現(xiàn)了評估結(jié)果和疾病發(fā)生狀況，有效提升了醫(yī)療管理質(zhì)量;借助信息化平臺的搭建，提高了臨床防控共識及管理水平[13]。