智能預(yù)問診系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及應(yīng)用

許亮業(yè), 王懿鳴, 杜雋

(上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬上海兒童醫(yī)學(xué)中心, 上海 200127)

0 引言

隨著患者就診人數(shù)的增多和人們對(duì)醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量要求的提高，與醫(yī)院高質(zhì)量醫(yī)療資源較為稀缺的矛盾在兒科領(lǐng)域尤其突出，利用信息技術(shù)和人工智能來協(xié)助臨床診療顯得越來越重要。國內(nèi)一項(xiàng)研究數(shù)據(jù)表明，我國每千名兒童擁有的兒科醫(yī)生數(shù)僅為0.53，遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國家的0.85～1.3，兒科醫(yī)生缺口很大，導(dǎo)致患者常常不得不候診較長時(shí)間[1]。同時(shí)，醫(yī)生面對(duì)大量的門診患者，在有限的接診時(shí)間內(nèi)，需要全面問診和書寫病歷，難以保證所有病歷的完整性和規(guī)范性。這些問題不僅降低了門診病史的質(zhì)量，同時(shí)也極大影響了醫(yī)院臨床數(shù)據(jù)研究的開展。因此，如何優(yōu)化醫(yī)生問診流程，在提升患者就醫(yī)體驗(yàn)的同時(shí)提高門診病歷的質(zhì)量是當(dāng)前醫(yī)院門診業(yè)務(wù)亟需解決的問題之一。

目前已有相關(guān)機(jī)構(gòu)和學(xué)者根據(jù)自身實(shí)際需求在研究不同特點(diǎn)的智能預(yù)問診系統(tǒng)，但尚未形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，多數(shù)側(cè)重于分診服務(wù)，應(yīng)用重點(diǎn)在于縮短患者分診時(shí)間和提高患者掛號(hào)科室正確率。例如，在健康管理方面，國外風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)分析公司Lumiata通過核心產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)矩陣(RiskMatrix)利用MedicalGraph圖譜分析對(duì)患者做出迅速、有針對(duì)性的診斷[2]，分診時(shí)間大約減少30%～40%。本研究以上海兒童醫(yī)學(xué)中心為背景，通過構(gòu)建智能預(yù)問診系統(tǒng)，引導(dǎo)患者在診前等待時(shí)回復(fù)病情相關(guān)問題，并將其回答結(jié)果傳至醫(yī)院門診電子病歷中，從而實(shí)現(xiàn)病情信息的快速采集、實(shí)時(shí)同步等功能，提高醫(yī)生的病歷書寫速度和質(zhì)量，并通過分析該系統(tǒng)上線運(yùn)行后的門診病歷數(shù)據(jù)，證實(shí)了智能預(yù)問診系統(tǒng)的有效性，為其他醫(yī)療機(jī)構(gòu)在利用智能技術(shù)優(yōu)化患者服務(wù)方面提供參考。

1 問診技術(shù)

隨著醫(yī)療信息化程度的進(jìn)一步提升，電子病歷(Electronic Medical Record, EMR)逐漸成為了門診診療記錄中不可缺少的部分。醫(yī)生在看診時(shí)，需先花費(fèi)時(shí)間來對(duì)患者進(jìn)行問診，以此來了解患者的病情，然后將問診結(jié)果輸入門診電子病歷[3]。因此，如何快速地采集患者病情信息，幫助醫(yī)生準(zhǔn)確完整地書寫病歷是提高門診效率的關(guān)鍵，也是智能預(yù)問診系統(tǒng)得以實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)。

傳統(tǒng)問診系統(tǒng)在技術(shù)上采用調(diào)查問卷，雖然能收集到患者的部分病情信息，但因設(shè)置題目千篇一律，有的甚至與患者病情毫不相干，所以會(huì)導(dǎo)致患者回答過程繁瑣、冗長，而且對(duì)于院內(nèi)門診電子病歷來說，也會(huì)收集到很多不必要、不準(zhǔn)確的信息，影響病史數(shù)據(jù)的質(zhì)量[4]。

本研究基于臨床數(shù)據(jù)中心(Clinical Data Repository, CDR)提出一種個(gè)性化的智能問診框架，可根據(jù)患者回答的問題推斷出下一步應(yīng)該繼續(xù)問什么問題、有哪些問題不需要再問?；颊呤紫然卮鹣到y(tǒng)預(yù)設(shè)的一些主訴癥狀，系統(tǒng)接受到患者回答后，會(huì)根據(jù)后臺(tái)邏輯對(duì)應(yīng)關(guān)系繼續(xù)追問相關(guān)癥狀，該階段是個(gè)相對(duì)固定的過程。同時(shí)，系統(tǒng)會(huì)將患者回答的主訴癥狀輸入到相關(guān)的預(yù)問診算法模型中去，繼續(xù)追問算法所確定的癥狀。

2 平臺(tái)架構(gòu)

智能預(yù)問診系統(tǒng)的設(shè)計(jì)基于瀏覽器/服務(wù)器(Browse/Server，B/S)架構(gòu)，后臺(tái)數(shù)據(jù)庫使用SQL Server，總體框架主要分為外網(wǎng)患者端、DMZ(Demilitarized Zone)區(qū)以及醫(yī)院內(nèi)網(wǎng)端，如圖1所示。在患者端，以微信公眾號(hào)作為載體，由系統(tǒng)向患者手機(jī)提供預(yù)問診服務(wù)，患者填寫的病情數(shù)據(jù)將通過HTTPS協(xié)議傳輸至位于DMZ區(qū)的預(yù)問診前置機(jī)；在DMZ區(qū)，由預(yù)問診前置機(jī)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的集成和轉(zhuǎn)發(fā)，向內(nèi)網(wǎng)端發(fā)送請(qǐng)求，將數(shù)據(jù)傳輸至內(nèi)網(wǎng)端的預(yù)問診系統(tǒng)中[5]；在內(nèi)網(wǎng)端，預(yù)問診系統(tǒng)對(duì)患者提供的病情進(jìn)行分析，采用基于CDR的預(yù)問診算法得出追問問題，再通過預(yù)問診前置機(jī)反哺至外網(wǎng)的患者端?；颊咄瓿深A(yù)問診環(huán)節(jié)后，病情數(shù)據(jù)將儲(chǔ)存在預(yù)問診系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中，通過結(jié)構(gòu)化處理，與醫(yī)院信息系統(tǒng)(Hospital Information System，HIS)對(duì)接，將病歷模板傳輸至門診電子病歷中，供醫(yī)生接診時(shí)提取采用[6]。內(nèi)網(wǎng)端的數(shù)據(jù)傳輸及接口轉(zhuǎn)換等連接由企業(yè)服務(wù)總線(Enterprise Service Bus，ESB)進(jìn)行封裝，為系統(tǒng)間集成和互聯(lián)互通提供了安全保障[7]。

圖1 總體架構(gòu)圖

為了保證預(yù)問診系統(tǒng)以及醫(yī)院內(nèi)部信息的安全，外網(wǎng)患者端與DMZ區(qū)之間由網(wǎng)關(guān)進(jìn)行分隔，通過預(yù)問診前置機(jī)實(shí)現(xiàn)內(nèi)外網(wǎng)的信息交互，DMZ區(qū)與內(nèi)網(wǎng)端則由網(wǎng)閘進(jìn)行物理隔離， 阻斷了一切對(duì)內(nèi)網(wǎng)可能具有潛在攻擊的網(wǎng)絡(luò)連接，確保醫(yī)院內(nèi)部主機(jī)的安全。

3 功能設(shè)計(jì)

智能預(yù)問診系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了前置化輔助醫(yī)生問診環(huán)節(jié)的功能，詢問患者的相關(guān)病史信息。預(yù)問診過程中所采用的問題結(jié)合了系統(tǒng)預(yù)設(shè)的題目以及基于預(yù)問診算法模型訓(xùn)練所得出的題目，患者回答的病情信息將會(huì)實(shí)時(shí)同步至醫(yī)生門診電子病歷中。

3.1 預(yù)問診模型訓(xùn)練

預(yù)問診模型作為整個(gè)系統(tǒng)的核心樞紐，依托真實(shí)的患者病情數(shù)據(jù)，運(yùn)用了基于大規(guī)模病歷數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的病史采集算法。預(yù)問診模型的訓(xùn)練則采用了無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式：將CDR中結(jié)構(gòu)化的門診電子病歷數(shù)據(jù)作為分析對(duì)象[8]，提取其主訴和現(xiàn)病史癥狀，設(shè)定主訴為輸入碼，現(xiàn)病史癥狀為輸出碼進(jìn)行訓(xùn)練；統(tǒng)計(jì)主訴癥狀相同的病歷，得到所對(duì)應(yīng)的現(xiàn)病史癥狀中每個(gè)癥狀出現(xiàn)的頻次，提取其中出現(xiàn)頻率最高的十個(gè)癥狀，從而得到對(duì)于各個(gè)主訴可能存在的現(xiàn)病史癥狀的預(yù)測(cè)。為了提高該模型的準(zhǔn)確度，前期導(dǎo)入了現(xiàn)有的真實(shí)門診病歷大數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，使其模型輸出的現(xiàn)病史癥狀盡量符合患者的真實(shí)病情。

3.2 預(yù)問診模板管理

通過對(duì)臨床實(shí)際問診環(huán)節(jié)的調(diào)研得出系統(tǒng)預(yù)設(shè)問題，如詢問患者癥狀以及持續(xù)時(shí)間等基礎(chǔ)病情，而后在系統(tǒng)中建立相應(yīng)的預(yù)問診模板。預(yù)問診模板中的問題有單選題、多選題、填空題及時(shí)間選擇題等等，并實(shí)現(xiàn)了題號(hào)之間的跳轉(zhuǎn)，基本滿足了臨床醫(yī)生的接診需求，盡量獲取完整的患者基本情況以及病情信息。

圖2為系統(tǒng)預(yù)設(shè)的消化專科預(yù)問診模板。患者可能出現(xiàn)腹痛、腹瀉、嘔吐或排便困難等癥狀，患者選擇不同癥狀作為主訴后，系統(tǒng)將繼續(xù)追問此癥狀出現(xiàn)的時(shí)間以及持續(xù)情況。隨后，系統(tǒng)將主訴輸入預(yù)問診模型，模型輸出對(duì)應(yīng)患者可能存在的并發(fā)癥狀，組織語言形成問題后追問患者是否出現(xiàn)相應(yīng)癥狀，從而生成現(xiàn)病史。

圖2 消化?？祁A(yù)問診模板

3.3 病歷關(guān)聯(lián)功能

為便于醫(yī)生更高效地了解病情，患者完成預(yù)問診環(huán)節(jié)后，系統(tǒng)會(huì)以門診號(hào)作為關(guān)聯(lián)，自動(dòng)與醫(yī)院HIS對(duì)接，將患者回答的主訴、現(xiàn)病史、是否有藥物過敏史等信息直接上傳至門診電子病歷中[9]。由圖3可知，就診患者在手機(jī)端填寫病情，回答癥狀為腹痛，持續(xù)時(shí)間為一月余，并告知了其他相關(guān)病情。在醫(yī)生工作站端，醫(yī)生接診時(shí)已能從門診電子病歷的內(nèi)容中看到同步過來的主訴及現(xiàn)病史。這一功能的實(shí)現(xiàn)幫助患者更有條理地提供病情資料，提升了醫(yī)生接診的效率，同時(shí)也減少了患者的候診時(shí)間。

圖3 就診患者病歷

4 實(shí)證運(yùn)行分析

以上海兒童醫(yī)學(xué)中心為例，智能預(yù)問診系統(tǒng)于2019年9月正式上線運(yùn)行，截至2021年8月，已有超過4 000人次使用，涵蓋兒內(nèi)科、呼吸科、泌尿外科等科室，具體統(tǒng)計(jì)情況如圖4所示。

圖4 智能預(yù)問診系統(tǒng)使用人次

系統(tǒng)上線初期，由于患者的接受程度與就醫(yī)習(xí)慣問題，使用人次并不多。經(jīng)過醫(yī)院的不斷推廣、培訓(xùn)，從2019年8月開始，患者的使用人次呈現(xiàn)逐漸增長的趨勢(shì)。2020年1月至2月，因春節(jié)及疫情影響，來院就醫(yī)人數(shù)急劇減少，所以預(yù)問診使用人次較少。此后，疫情得到控制，醫(yī)院逐步恢復(fù)正常接診，隨著智能預(yù)問診系統(tǒng)的逐漸成熟，于2020年3月開始，預(yù)問診使用人次保持平穩(wěn)增長的態(tài)勢(shì)。

為進(jìn)一步了解系統(tǒng)的運(yùn)行情況和應(yīng)用效果，截取2019年9月至2019年12月的預(yù)問診數(shù)據(jù)，從病歷的完整率和醫(yī)生書寫病歷時(shí)間兩方面來進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析。

4.1 病歷完整率

智能預(yù)問診系統(tǒng)的有效性與患者就診的病歷是否完整有關(guān)，因此本研究選取了病歷完整率作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。病歷完整與否的判斷依據(jù)為主訴中是否同時(shí)包含癥狀和持續(xù)時(shí)間[10]。在結(jié)構(gòu)化的門診電子病歷中，主訴分為癥狀與持續(xù)時(shí)間兩個(gè)字段進(jìn)行存儲(chǔ)，若任意字段內(nèi)容為空則判斷此份病歷為不完整。使用預(yù)問診就診的病歷完整率以及未使用預(yù)問診就診的病歷完整率計(jì)算方式為預(yù)問診病歷完整率=(完整病例數(shù)/預(yù)問診就診人數(shù))×100%；普通病歷完整率=(完整病歷數(shù)/普通就診人數(shù))×100%。

選取了2019年9月至12月使用預(yù)問診就診的病歷完整率作為觀察組，同一時(shí)段未使用預(yù)問診就診的病歷完整率作為對(duì)照組，2組樣本在就診科室上無統(tǒng)計(jì)學(xué)上的差異，具有可比性。采用SPSS24.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總分析，進(jìn)行x2檢驗(yàn)，以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，結(jié)果見表1。

表1 預(yù)問診病歷完整率統(tǒng)計(jì)

統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，預(yù)問診系統(tǒng)使用的初期，即剛開始2個(gè)月，2組數(shù)據(jù)的差異不明顯(P>0.05)，表明此時(shí)預(yù)問診系統(tǒng)對(duì)于病歷完整率的影響不大，這是由于系統(tǒng)運(yùn)行初期仍處于磨合階段，且醫(yī)生書寫病歷本身已較為規(guī)范。通過進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)算法模型的訓(xùn)練以及對(duì)患者的推廣和培訓(xùn)，引導(dǎo)患者完整表述病情，預(yù)問診就診的病歷完整率逐步上升，至2019年11月和12月時(shí)2組數(shù)據(jù)差異開始具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明通過預(yù)問診得出的病歷更為詳細(xì)、嚴(yán)謹(jǐn)，更便于醫(yī)生掌握患者的病情，開展進(jìn)一步的診療。

4.2 醫(yī)生書寫病歷時(shí)間分析

智能預(yù)問診系統(tǒng)的有效性也與是否有助于醫(yī)生更高效地書寫病歷有關(guān)。通過對(duì)比接診預(yù)問診患者的醫(yī)生與接診普通患者的醫(yī)生兩者書寫病歷的時(shí)間差異來分析智能預(yù)問診系統(tǒng)的應(yīng)用效果,其中，病歷書寫時(shí)間=病歷保存時(shí)間—患者刷卡就診時(shí)間。

選取了2019年12月兒內(nèi)科、呼吸科、皮膚科3個(gè)科室的醫(yī)生病歷書寫時(shí)間進(jìn)行進(jìn)一步研究。設(shè)置接診預(yù)問診患者的醫(yī)生為觀察組，接診普通患者的醫(yī)生為對(duì)照組，考慮到可能存在醫(yī)生誤操作直接保存病歷，或是中途中斷就診(長時(shí)間打開病歷)的情況，納入以下排除標(biāo)準(zhǔn)：① 排除病歷書寫時(shí)間小于1 min的病歷；② 排除病歷書寫時(shí)間大于30 min的病歷。以SPSS24.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總分析，進(jìn)行t檢驗(yàn)，以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，結(jié)果見表2。

表2 平均病歷書寫時(shí)間的比較

由表2可見，通過比較兒內(nèi)科、呼吸科和皮膚科醫(yī)生的平均病歷書寫時(shí)間，相較于接診未使用預(yù)問診的普通患者，醫(yī)生在接診預(yù)問診患者時(shí)，書寫病歷的平均時(shí)間較短。其中，兒內(nèi)科與皮膚科的2組數(shù)據(jù)存在顯著差異(t=-2.705,t=-2.711;P<0.01)，而呼吸科的2組數(shù)據(jù)存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(t=-2.017,P<0.05)，表明預(yù)問診系統(tǒng)有利于醫(yī)生更快地書寫病歷。醫(yī)生在接診普通患者時(shí)，對(duì)于病歷中的內(nèi)容需要逐一詢問患者后再手動(dòng)輸入，而接診預(yù)問診患者時(shí)，通過對(duì)接預(yù)問診系統(tǒng)與醫(yī)院門診電子病歷，可以同步患者在手機(jī)端所填寫的內(nèi)容至門診電子病歷中，便于醫(yī)生直接提取使用。由此可見，預(yù)問診系統(tǒng)的使用可以有效地縮短醫(yī)生書寫病歷的時(shí)間，不僅降低了醫(yī)生接診時(shí)的工作量，也提高了患者的就診效率。

5 總結(jié)

本研究通過構(gòu)建智能預(yù)問診系統(tǒng)，并對(duì)其在上海兒童醫(yī)學(xué)中心的應(yīng)用情況進(jìn)行分析，證實(shí)了智能預(yù)問診系統(tǒng)能夠有效地提高病歷完整率，縮短醫(yī)生書寫病歷的時(shí)間，有利于提高診療效率與質(zhì)量，促進(jìn)醫(yī)院智慧服務(wù)高效發(fā)展。

在智能預(yù)問診系統(tǒng)應(yīng)用過程中，發(fā)現(xiàn)預(yù)問診算法在現(xiàn)階段仍不夠完善，會(huì)發(fā)生患者調(diào)閱預(yù)問診緩慢的現(xiàn)象。另外，系統(tǒng)的智能化有待提升，部分病種模板在簡化方面有提升空間。智能預(yù)問診系統(tǒng)現(xiàn)階段尚未做到門診科室全覆蓋，與各臨床科室和病種所關(guān)注指標(biāo)存在差異有關(guān)。研究將在現(xiàn)基礎(chǔ)上繼續(xù)優(yōu)化預(yù)問診的算法、模板，加強(qiáng)對(duì)不同科室的個(gè)性化分析，為醫(yī)院智能化、信息化管理提供支持。