基于知識(shí)抽取的醫(yī)療糾紛事件分析及對(duì)策研究*

劉忠禹 姚 佳 俞思偉 鄭子強(qiáng) 蘭 藍(lán) 殷 晉

(四川大學(xué)華西醫(yī)院 成都610041) (貴州醫(yī)科大學(xué) 貴陽(yáng)550004) (四川大學(xué)華西醫(yī)院 成都610041) (首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京天壇醫(yī)院 北京100050) (四川大學(xué)華西醫(yī)院 成都610041)

1 引言

1.1 研究背景

醫(yī)療糾紛是指發(fā)生于具有合法資質(zhì)的醫(yī)療機(jī)構(gòu)與患者之間的糾紛，其發(fā)生率近10年來(lái)呈持續(xù)上升趨勢(shì)[1]，已經(jīng)成為影響醫(yī)患關(guān)系、診療環(huán)境的不安定因素。同時(shí)近年來(lái)醫(yī)療糾紛時(shí)有演化為直接醫(yī)患沖突甚至惡性“醫(yī)鬧”事件的現(xiàn)象，對(duì)醫(yī)務(wù)人員人身安全、醫(yī)療機(jī)構(gòu)形象產(chǎn)生極大威脅。因此對(duì)醫(yī)療糾紛相關(guān)資料進(jìn)行回顧性研究和梳理，對(duì)于明晰醫(yī)療糾紛發(fā)生的誘因、特點(diǎn)，提出防控和應(yīng)對(duì)策略具有極大作用。以“SU=(‘醫(yī)療損害’+‘醫(yī)療糾紛’)ב裁判文書(shū)’”作為檢索式在中國(guó)知網(wǎng)中檢索，可得到29篇利用裁判文書(shū)數(shù)據(jù)進(jìn)行醫(yī)療糾紛分析的文獻(xiàn)。其中安徽[2]、貴州[3]、廣東[4]3省已有研究人員分別對(duì)該省某一時(shí)間段內(nèi)醫(yī)療糾紛相關(guān)裁判文書(shū)進(jìn)行挖掘分析；同時(shí)有研究人員從司法鑒定人出庭情況[5]、患者知情同意權(quán)侵害[6]、醫(yī)療器械損害責(zé)任[7]等多個(gè)層面對(duì)醫(yī)療糾紛相關(guān)裁判文書(shū)進(jìn)行分析。但是這些研究仍采用人工研讀進(jìn)行文本分析，存在數(shù)據(jù)規(guī)模較小、信息抽取效率低且無(wú)法避免信息遺漏等問(wèn)題。

1.2 自然語(yǔ)言處理技術(shù)

自然語(yǔ)言處理(Natural Language Processing，NLP)是研究將人類(lèi)日常交流的自然語(yǔ)言(如文字、語(yǔ)音等)轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器所能理解的機(jī)器語(yǔ)言的學(xué)科，目前已經(jīng)發(fā)展成為人工智能的主要分支領(lǐng)域之一[8]。NLP領(lǐng)域中的分句切詞、詞性標(biāo)注、正則提取、命名實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取等技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)文本中信息的自動(dòng)化提取和解析，并達(dá)到輸出結(jié)構(gòu)化知識(shí)的效果。目前NLP領(lǐng)域的知識(shí)抽取相關(guān)技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于醫(yī)療[9]、教育[10]、金融[11]、能源[12]等多個(gè)行業(yè)。本文基于知識(shí)抽取的方法，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)及NLP中的相關(guān)算法、工具對(duì)發(fā)生于2012—2020年間的四川省醫(yī)療糾紛案件文書(shū)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，總結(jié)醫(yī)療糾紛發(fā)生的原因、特點(diǎn)及規(guī)律等，從而為醫(yī)療糾紛防范和應(yīng)對(duì)處理提出相應(yīng)對(duì)策建議。

2 資料與方法

2.1 資料來(lái)源

下載裁判文書(shū)網(wǎng)中發(fā)生于2012—2020年間、地域?yàn)樗拇ㄊ∏野赣蔀椤搬t(yī)療損害責(zé)任糾紛”的初審文書(shū)數(shù)據(jù)，刪除無(wú)效數(shù)據(jù)及去重后共獲得1 900份醫(yī)療糾紛相關(guān)裁判文書(shū)作為源數(shù)據(jù)。

2.2 分析方法

采用知識(shí)抽取方法，主要涵蓋統(tǒng)計(jì)學(xué)及NLP中分句切詞、詞性標(biāo)注、正則提取、醫(yī)療糾紛種子詞抽取、詞云構(gòu)建相關(guān)算法和工具，全部知識(shí)抽取工作采用Python編程語(yǔ)言(3.7版本)實(shí)現(xiàn)。

2.2.1 百度LAC 百度基于雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和條件隨機(jī)場(chǎng)(Conditional Random Field，CRF)開(kāi)發(fā)的開(kāi)源聯(lián)合詞法分析工具，可以針對(duì)中文文本實(shí)現(xiàn)較高質(zhì)量和效率的分句切詞、詞性分析和專(zhuān)有名詞識(shí)別等功能。LAC中包含20種詞性和4種專(zhuān)有名詞的標(biāo)注標(biāo)簽，同時(shí)可以通過(guò)導(dǎo)入自建詞表的方法實(shí)現(xiàn)用戶(hù)定制化詞語(yǔ)切分和詞性標(biāo)注，見(jiàn)表1。LAC的分詞、詞性標(biāo)注和專(zhuān)名識(shí)別結(jié)果示例如下：輸入：‘我2020年住在四川省成都市’；分詞：[‘我’,‘2020年’,‘住在’,‘四川省’,‘成都市’]；詞性標(biāo)注和專(zhuān)名識(shí)別：[‘r’,‘TIME’,‘v’,‘LOC’,‘LOC’]。

表1 LAC詞性與專(zhuān)名標(biāo)簽合集

2.2.2 Gensim[13]一款開(kāi)源的Python工具包，通過(guò)無(wú)監(jiān)督方法計(jì)算訓(xùn)練語(yǔ)料中的統(tǒng)計(jì)共現(xiàn)模式，從而自動(dòng)發(fā)現(xiàn)文檔的語(yǔ)義結(jié)構(gòu)和主題向量表達(dá)。Gensim集成Word2Vec、TF-IDF、LSA、LDA等多個(gè)詞向量和主題模型算法。本文主要采用Word2Vec算法進(jìn)行詞嵌入向量模型訓(xùn)練。Word2Vec采用無(wú)監(jiān)督方法，利用文本一定范圍內(nèi)上下文語(yǔ)義信息對(duì)目標(biāo)詞生成高維向量表示，從而實(shí)現(xiàn)在同一向量空間中將每個(gè)詞映射為唯一的詞向量[14]。在該向量空間下，語(yǔ)義相近的詞語(yǔ)會(huì)有相似的向量表示，因此兩個(gè)詞語(yǔ)的語(yǔ)義近似程度可以通過(guò)其詞向量的余弦相似度、歐式距離、相關(guān)系數(shù)等指標(biāo)進(jìn)行量化。

2.2.3 詞云 在NLP技術(shù)中，詞云是通過(guò)對(duì)海量文字中的關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)和渲染，輸出由文中關(guān)鍵詞所組成類(lèi)似云的彩色圖片，圖中出現(xiàn)頻率越高的關(guān)鍵詞形狀越大，視覺(jué)上更突出，從而達(dá)到展示海量文字中關(guān)鍵信息的效果[15]。本文采用Python中的WordCloud庫(kù)實(shí)現(xiàn)詞云構(gòu)建。

2.2.4 醫(yī)療糾紛種子詞構(gòu)建 構(gòu)建流程，見(jiàn)圖1。具體包括以下步驟：(1)以1 900份醫(yī)療糾紛文書(shū)作為實(shí)驗(yàn)組，4 000份非醫(yī)療糾紛文書(shū)作為對(duì)照組，對(duì)兩組文書(shū)分別進(jìn)行清洗，去除其中網(wǎng)頁(yè)符號(hào)、換行符等無(wú)意義字符。之后利用LAC工具對(duì)兩組文書(shū)進(jìn)行分句切詞及詞性標(biāo)注，保留標(biāo)注為n、f、s、nw、nz、PER、LOC、ORG的名詞性詞語(yǔ)及專(zhuān)有名詞，分別在醫(yī)療糾紛和非醫(yī)療糾紛文書(shū)中提取到112.3萬(wàn)、163.8萬(wàn)個(gè)名詞。(2)將上述所有名詞合并、去重，獲得包含11.8萬(wàn)個(gè)名詞的詞典。以詞典作為參照，分別統(tǒng)計(jì)醫(yī)療糾紛和非醫(yī)療糾紛文書(shū)中的各名詞詞頻及平均詞頻。提取在醫(yī)療糾紛文書(shū)中詞頻高于平均詞頻且在非醫(yī)療糾紛文書(shū)中詞頻低于平均詞頻(包含詞頻為0)的名詞，共獲得550個(gè)醫(yī)療糾紛相關(guān)高頻名詞。經(jīng)過(guò)人工刪除具體人名、地名、機(jī)構(gòu)名及其他無(wú)關(guān)名詞后，共提取到126個(gè)候選名詞。(3)利用Gensim模塊的Word2Vec算法將步驟(1)中分句切詞后的醫(yī)療糾紛文本訓(xùn)練為300維的詞向量模型。(4)利用步驟(3)中的詞向量模型對(duì)步驟(2)中得到的126個(gè)候選名詞進(jìn)行前 20位相似詞擴(kuò)展，去重、人工刪除其中無(wú)關(guān)詞，最終得到546個(gè)名詞作為進(jìn)一步研究的醫(yī)療糾紛種子詞。

圖1 醫(yī)療糾紛種子詞構(gòu)建流程

2.2.5 四川省醫(yī)療機(jī)構(gòu)信息數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建 通過(guò)爬取公開(kāi)網(wǎng)站以及從醫(yī)療糾紛文書(shū)中提取兩種方式進(jìn)行四川省醫(yī)療機(jī)構(gòu)信息數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建。通過(guò)正則匹配方式，將網(wǎng)上檢索到的醫(yī)療機(jī)構(gòu)別名及曾用名、地址信息，與文書(shū)中提到的和公開(kāi)網(wǎng)站中獲取的機(jī)構(gòu)進(jìn)行對(duì)齊，然后將無(wú)法對(duì)齊到公開(kāi)網(wǎng)站中的機(jī)構(gòu)通過(guò)網(wǎng)上檢索的方法進(jìn)行信息補(bǔ)充。最終構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫(kù)中包含四川省共計(jì)1 221家醫(yī)療機(jī)構(gòu)信息，包括“名稱(chēng)”“所在地級(jí)市”“等級(jí)”“別名和曾用名”4個(gè)字段。

3 結(jié)果

3.1 基本信息統(tǒng)計(jì)分析

3.1.1 醫(yī)療機(jī)構(gòu)情況 按照醫(yī)療機(jī)構(gòu)所屬地區(qū)對(duì)1 900件醫(yī)療糾紛案件進(jìn)行地域劃分，可見(jiàn)四川省21個(gè)地級(jí)市發(fā)生醫(yī)療糾紛案件的頻次分布極不平衡，成都市由于醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)量以及前來(lái)就診的患者數(shù)量眾多，發(fā)生醫(yī)療糾紛案件的頻次達(dá)到近500起，占總數(shù)的26.2%，顯著高于其他地級(jí)市。此外，宜賓、瀘州、樂(lè)山、綿陽(yáng)、南充等市也是醫(yī)療糾紛案件相對(duì)高發(fā)的地級(jí)市，案發(fā)頻次均在100起以上。通過(guò)匯總四川省各地級(jí)市統(tǒng)計(jì)公報(bào)中國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(Gross Domestic Product，GDP)及醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)量?jī)蓚€(gè)指標(biāo)，可以發(fā)現(xiàn)各地級(jí)市2012—2020年間醫(yī)療糾紛數(shù)量與當(dāng)?shù)谿DP總量呈強(qiáng)相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)為0.957，P<0.01；同時(shí)各地級(jí)市醫(yī)療糾紛數(shù)量與當(dāng)?shù)蒯t(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)量也呈現(xiàn)較強(qiáng)相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)為0.837，P<0.01。通過(guò)提取醫(yī)療糾紛文書(shū)中的被告字段，并與醫(yī)療機(jī)構(gòu)信息數(shù)據(jù)庫(kù)中的1 221家醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行匹配，發(fā)現(xiàn)該1 900條文書(shū)中共涉及569家四川省內(nèi)大小醫(yī)療機(jī)構(gòu)，這些醫(yī)療機(jī)構(gòu)地域分布與案件地域分布有類(lèi)似趨勢(shì)。成都市有124家醫(yī)療機(jī)構(gòu)牽涉到醫(yī)療糾紛案件中，占據(jù)第1位，排在其后的仍然是發(fā)生醫(yī)療糾紛案件較多的宜賓、綿陽(yáng)、瀘州、南充以及樂(lè)山，牽涉醫(yī)療糾紛案件的機(jī)構(gòu)數(shù)量都在30家以上。通過(guò)計(jì)算發(fā)生糾紛醫(yī)療機(jī)構(gòu)的比例(發(fā)生糾紛醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)量/醫(yī)療機(jī)構(gòu)總數(shù))，可以發(fā)現(xiàn)成都雖然發(fā)生醫(yī)療糾紛事件的機(jī)構(gòu)數(shù)量最多，但是占比并不算最高；涼山彝族自治州和攀枝花市雖然發(fā)生醫(yī)療糾紛的機(jī)構(gòu)數(shù)量不多，但是因?yàn)槠鋮^(qū)域內(nèi)醫(yī)療機(jī)構(gòu)總量相對(duì)較少，發(fā)生醫(yī)療糾紛的機(jī)構(gòu)占比相較于其他地級(jí)市更高。醫(yī)療機(jī)構(gòu)評(píng)級(jí)一定程度上反映機(jī)構(gòu)醫(yī)療水平，通過(guò)統(tǒng)計(jì)可以發(fā)現(xiàn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)發(fā)生醫(yī)療糾紛案件的頻次與其醫(yī)療水平呈負(fù)相關(guān)，即一級(jí)及以下醫(yī)療水平較低的機(jī)構(gòu)發(fā)生醫(yī)療糾紛案件的數(shù)量更多，而水平較高的三級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)發(fā)生醫(yī)療糾紛的情況更少，見(jiàn)表2。通過(guò)醫(yī)療機(jī)構(gòu)個(gè)體所涉及的醫(yī)療糾紛案件數(shù)量來(lái)看，涉及案件數(shù)量排在前列的幾乎都是規(guī)模較大的三甲醫(yī)院，這與其龐大的門(mén)診量有密不可分的關(guān)系。根據(jù)具有代表性的幾家三甲醫(yī)院醫(yī)療糾紛數(shù)量統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，成都市某三甲醫(yī)院雖然在糾紛年平均數(shù)方面明顯高于瀘州市、樂(lè)山市、廣元市的3家三甲醫(yī)院，但是由于其年門(mén)診量巨大，因此綜合來(lái)看其醫(yī)療糾紛發(fā)生頻率卻顯著低于其他3市的三甲醫(yī)院；而廣元市某三甲醫(yī)院雖然年糾紛數(shù)量低于成都市、瀘州市、樂(lè)山市的3家三甲醫(yī)院，但是由于其年門(mén)診量相對(duì)較小，因此在糾紛發(fā)生頻率上卻顯著高于其他3市的三甲醫(yī)院，見(jiàn)表3。

表2 涉及醫(yī)療糾紛機(jī)構(gòu)的級(jí)別分布

表3 代表性醫(yī)療機(jī)構(gòu)糾紛數(shù)量統(tǒng)計(jì)

3.1.2 患者情況 對(duì)1 900起醫(yī)療糾紛案件中涉及的患者信息進(jìn)行提取，其中有952起案件由于原告撤訴或未列出患者詳細(xì)情況等原因未提取到相關(guān)字段，另有592起案件中患者最終死亡。此外，356起案件中的患者進(jìn)行了傷殘等級(jí)鑒定，僅占總數(shù)的18.7%。在這356起案件中，患者的傷殘等級(jí)主要集中在九級(jí)、十級(jí)等較為輕微的傷殘水平。同時(shí)1 900起案件中僅有108起患者對(duì)醫(yī)療事故等級(jí)進(jìn)行了鑒定，占總案件數(shù)的5.7%。在所有鑒定結(jié)果中，三級(jí)和一級(jí)醫(yī)療事故案件數(shù)量最多，見(jiàn)表4。

表4 醫(yī)療事故等級(jí)統(tǒng)計(jì)

3.2 文書(shū)中醫(yī)療糾紛種子詞統(tǒng)計(jì)

將1 900篇醫(yī)療糾紛文書(shū)按照所涉及醫(yī)療機(jī)構(gòu)的等級(jí)(一級(jí)及以下、二級(jí)和三級(jí))進(jìn)行切分，并將得到的醫(yī)療糾紛種子詞在各級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)文書(shū)中的詞頻進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，選取其中前100個(gè)高頻詞進(jìn)行詞云構(gòu)建，見(jiàn)圖2?？偟膩?lái)看，醫(yī)療機(jī)構(gòu)治療所使用藥物，出具的收據(jù)、報(bào)告單等單據(jù)，患者病情所伴隨的并發(fā)癥以及醫(yī)療機(jī)構(gòu)對(duì)患者進(jìn)行的檢查和治療方法(如彩超、CT、全麻等)等種子詞在文書(shū)中出現(xiàn)頻率最高。從提取到的醫(yī)療機(jī)構(gòu)科室情況來(lái)看，ICU、兒科、急診科、婦產(chǎn)科等是發(fā)生醫(yī)療糾紛事件較多的科室。同時(shí)，通過(guò)圖2可看出不同級(jí)別醫(yī)療機(jī)構(gòu)文書(shū)中所涉及的醫(yī)療實(shí)體分布也有一定差異。因此本文參考2018年原四川省衛(wèi)計(jì)委為加強(qiáng)醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)務(wù)人員、醫(yī)療行為綜合監(jiān)管(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“三監(jiān)管”)所發(fā)布的《四川省醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)務(wù)人員、醫(yī)療行為責(zé)任追究辦法(試行)》[16]，按照“三監(jiān)管”對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的監(jiān)管事項(xiàng)將種子詞分為醫(yī)療費(fèi)用、檢驗(yàn)檢查、醫(yī)療文書(shū)、藥品使用和治療手段5個(gè)大類(lèi)，見(jiàn)表5。通過(guò)對(duì)各類(lèi)別種子詞在不同級(jí)別醫(yī)療機(jī)構(gòu)文書(shū)中的詞頻及T檢驗(yàn)差異性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，見(jiàn)表6?？偨Y(jié)出以下幾點(diǎn)：第一，通過(guò)詞頻統(tǒng)計(jì)來(lái)看，醫(yī)療糾紛事件中發(fā)生糾紛的核心點(diǎn)主要是醫(yī)療費(fèi)用、醫(yī)療文書(shū)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)用藥等方面，也契合《四川省醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)務(wù)人員、醫(yī)療行為責(zé)任追究辦法(試行)》中對(duì)醫(yī)務(wù)人員“不合理住院費(fèi)用、不合理處方、不合理藥品使用”等行為的監(jiān)管事項(xiàng)。第二，一級(jí)及以下醫(yī)療機(jī)構(gòu)涉及醫(yī)療費(fèi)用詞頻要顯著高于二級(jí)、三級(jí)機(jī)構(gòu)，說(shuō)明在較低級(jí)別醫(yī)療機(jī)構(gòu)中針對(duì)醫(yī)療費(fèi)用發(fā)生糾紛的情況要顯著多于較高級(jí)別的機(jī)構(gòu)，因此對(duì)于私人、基層等較低級(jí)別醫(yī)療機(jī)構(gòu)在醫(yī)療費(fèi)用方面還需要進(jìn)一步加大監(jiān)管力度。第三，三級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)中涉及檢驗(yàn)檢查的種子詞頻要顯著高于二級(jí)和一級(jí)以下機(jī)構(gòu)，這與醫(yī)療機(jī)構(gòu)水平越高，其檢驗(yàn)檢查設(shè)備和項(xiàng)目更齊全有關(guān)，但也需要注意避免不合理、不合規(guī)檢驗(yàn)檢查所造成的醫(yī)療糾紛事件。

圖2 一級(jí)及以下(A)、二級(jí)(B)、三級(jí)(C)醫(yī)療機(jī)構(gòu)醫(yī)療糾紛種子詞云

表5 高頻醫(yī)療種子詞及分類(lèi)

表6 各類(lèi)別種子詞詞頻及T檢驗(yàn)差異性結(jié)果

4 討論

4.1 社會(huì)層面

4.1.1 地區(qū)發(fā)展程度是造成區(qū)域醫(yī)療糾紛差異性的宏觀因素 從上述分析可看出，四川省各地級(jí)市醫(yī)療糾紛數(shù)量與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)強(qiáng)相關(guān)性，也表現(xiàn)出各地區(qū)間不均衡的特點(diǎn)。其中成都市作為四川省經(jīng)濟(jì)發(fā)展重點(diǎn)區(qū)域，醫(yī)療糾紛數(shù)量也遙遙領(lǐng)先其他地級(jí)市；而巴中、雅安、甘孜州、阿壩州等相對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)醫(yī)療糾紛數(shù)量最少。可推測(cè)發(fā)展程度相對(duì)較高的地區(qū)人口基數(shù)大、醫(yī)療活動(dòng)參與者眾多，同時(shí)群眾法律意識(shí)較高，在發(fā)生醫(yī)患糾紛時(shí)更愿意通過(guò)正規(guī)訴訟途徑尋求解決，所以發(fā)生醫(yī)療糾紛案件的頻次也相對(duì)較高。地區(qū)發(fā)展程度是造成區(qū)域醫(yī)療糾紛差異性的宏觀社會(huì)因素。

4.1.2 醫(yī)療資源分布是造成區(qū)域醫(yī)療糾紛差異性的主要因素 從分析結(jié)果來(lái)看四川省各地級(jí)市醫(yī)療糾紛事件數(shù)量與醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)量也呈現(xiàn)較為緊密的相關(guān)性?？赏茰y(cè)醫(yī)療資源密集的地區(qū)，由于醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)療人員以及參與醫(yī)療活動(dòng)的患者基數(shù)大，醫(yī)療糾紛案件數(shù)量較多；反之醫(yī)療資源較稀少的地區(qū)發(fā)生醫(yī)療糾紛案件數(shù)量則相對(duì)較少。因此醫(yī)療資源分布的區(qū)域差異性是導(dǎo)致醫(yī)療糾紛區(qū)域差異性的主要社會(huì)因素。

4.2 醫(yī)療機(jī)構(gòu)層面

4.2.1 不規(guī)范醫(yī)療行為是醫(yī)療糾紛的直接誘因 從對(duì)于醫(yī)療糾紛文書(shū)中關(guān)鍵種子詞的分析來(lái)看，誘發(fā)醫(yī)療糾紛的因素都聚合于醫(yī)療費(fèi)用、醫(yī)療文書(shū)、檢驗(yàn)檢查、藥品使用以及治療手段等醫(yī)療機(jī)構(gòu)相關(guān)醫(yī)療行為。同時(shí)也契合四川省醫(yī)療“三監(jiān)管”政策中所監(jiān)管和處罰的重點(diǎn)，即“不合理用藥、不規(guī)范醫(yī)療文書(shū)、不合理檢驗(yàn)檢查、不合理住院費(fèi)用”等不合理、不合規(guī)醫(yī)療行為。因此醫(yī)療機(jī)構(gòu)不規(guī)范醫(yī)療行為是誘發(fā)醫(yī)療糾紛的最直接原因。

4.2.2 不同級(jí)別機(jī)構(gòu)中醫(yī)療糾紛的誘因各有不同 在較高級(jí)別和較低級(jí)別的醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間，誘發(fā)醫(yī)療糾紛的因素也各有不同。由于級(jí)別較高的醫(yī)療機(jī)構(gòu)(幾乎都是公立醫(yī)院)醫(yī)務(wù)人員的專(zhuān)業(yè)程度相對(duì)更高，并且其收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)也嚴(yán)格按照衛(wèi)生行政部門(mén)和物價(jià)局標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行，同時(shí)受到有關(guān)部門(mén)嚴(yán)格監(jiān)管，因此針對(duì)醫(yī)療文書(shū)和費(fèi)用方面的糾紛相對(duì)級(jí)別較低的醫(yī)療機(jī)構(gòu)更少；而由于級(jí)別較高醫(yī)療機(jī)構(gòu)在檢驗(yàn)檢查設(shè)備和項(xiàng)目方面相對(duì)級(jí)別較低的醫(yī)療機(jī)構(gòu)更全面，醫(yī)療糾紛文書(shū)中關(guān)于檢驗(yàn)檢查種子詞出現(xiàn)的頻率更高，同時(shí)也提醒級(jí)別較高的醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)更加注意檢驗(yàn)檢查項(xiàng)目的合理性和合規(guī)性，避免出現(xiàn)醫(yī)療“三監(jiān)管”中提及的“不合理檢驗(yàn)檢查”等不規(guī)范醫(yī)療行為。

4.2.3 醫(yī)療機(jī)構(gòu)水平與醫(yī)療糾紛發(fā)生密切相關(guān) 醫(yī)療水平越高的機(jī)構(gòu)在診療水平和診療流程、醫(yī)療硬件設(shè)施完備程度、醫(yī)務(wù)人員專(zhuān)業(yè)程度等各個(gè)方面幾乎都優(yōu)于醫(yī)療水平較低的機(jī)構(gòu)，因此可以從根源上避免醫(yī)療事故的發(fā)生。同時(shí)水平較高的醫(yī)療機(jī)構(gòu)在監(jiān)督管理制度和突發(fā)事件預(yù)警及應(yīng)對(duì)體制方面更加完備和健全，也可以一定程度上避免醫(yī)療事故或不規(guī)范醫(yī)療行為造成的突發(fā)醫(yī)療事件進(jìn)一步向醫(yī)療糾紛演化。

4.3 患者層面

在醫(yī)療糾紛事件中，患者對(duì)于醫(yī)療損害造成的傷殘鑒定以及醫(yī)療事故鑒定依然屬于少數(shù)?？赏茰y(cè)其主要是由兩方面因素造成的：一是患者進(jìn)行醫(yī)療損害相關(guān)鑒定的意識(shí)較為淡薄，二是患者對(duì)于醫(yī)療損害及傷殘鑒定的了解程度較差。

5 對(duì)策及建議

5.1 政府決策層面

5.1.1 建立有區(qū)別、有重點(diǎn)的醫(yī)療監(jiān)督管理體系 繼續(xù)落實(shí)和加強(qiáng)醫(yī)療行業(yè)“三監(jiān)管”政策，完善醫(yī)療衛(wèi)生監(jiān)督管理的法律法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)體系，鼓勵(lì)地方、機(jī)構(gòu)依據(jù)實(shí)際醫(yī)療衛(wèi)生情況實(shí)行有針對(duì)性、差異性的醫(yī)療監(jiān)管政策和標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)于醫(yī)療糾紛事件頻發(fā)高發(fā)的地區(qū)、機(jī)構(gòu)和科室實(shí)施重點(diǎn)監(jiān)督和管理。具體而言，主要落實(shí)到對(duì)于醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)療服務(wù)人員、臨床技術(shù)和大型醫(yī)療設(shè)備等在醫(yī)療行業(yè)的準(zhǔn)入監(jiān)管，以及對(duì)于醫(yī)療機(jī)構(gòu)和醫(yī)療服務(wù)人員的醫(yī)療服務(wù)行為、醫(yī)療政策執(zhí)行方面的監(jiān)管。

5.1.2 合理配置醫(yī)療資源 完善對(duì)于醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的投入和分擔(dān)機(jī)制，構(gòu)筑政府機(jī)制、市場(chǎng)機(jī)制、社會(huì)機(jī)制3方參與的醫(yī)療資源配置方式，合理整合現(xiàn)有醫(yī)療資源以建立資源共享平臺(tái)，重點(diǎn)保障弱勢(shì)群體的醫(yī)療權(quán)益，從而促進(jìn)四川省醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)體系發(fā)展，從根本上減少醫(yī)療糾紛的發(fā)生和激化。

5.1.3 建立健全醫(yī)療損害鑒定規(guī)范制度 政府應(yīng)建立和完善醫(yī)療損害鑒定相關(guān)的法律政策，對(duì)鑒定機(jī)構(gòu)資質(zhì)和業(yè)務(wù)流程、醫(yī)療鑒定程序的啟動(dòng)和審查實(shí)行嚴(yán)格監(jiān)管，并引導(dǎo)訴訟單位對(duì)于醫(yī)療損害鑒定意見(jiàn)的審核和采信，保障醫(yī)療損害鑒定的公平性、合法性和有效性。

5.2 醫(yī)療機(jī)構(gòu)層面

5.2.1 加強(qiáng)自身管理 醫(yī)方應(yīng)加強(qiáng)對(duì)于國(guó)家及地方出臺(tái)的關(guān)于醫(yī)療行業(yè)監(jiān)管各項(xiàng)政策法規(guī)的學(xué)習(xí)，規(guī)范自身醫(yī)療行為，從源頭上杜絕“不合理用藥、不合規(guī)醫(yī)療文書(shū)、不合理檢驗(yàn)檢查、不合理醫(yī)療費(fèi)用”等醫(yī)療亂象。同時(shí)組織機(jī)構(gòu)內(nèi)監(jiān)管隊(duì)伍對(duì)醫(yī)務(wù)人員醫(yī)德醫(yī)風(fēng)、醫(yī)療規(guī)章制度落實(shí)和日常醫(yī)療行為進(jìn)行監(jiān)督和糾察，對(duì)不合理、不合規(guī)醫(yī)療行為和人員做到“零容忍”。

5.2.2 建立順暢、及時(shí)的醫(yī)患溝通平臺(tái) 醫(yī)方應(yīng)建立健全的機(jī)制體制和設(shè)施環(huán)境，保障醫(yī)患溝通的及時(shí)和高效。同時(shí)完善患者評(píng)價(jià)和投訴機(jī)制，對(duì)患者需求做到妥善和高效處理。醫(yī)方應(yīng)定期針對(duì)不同層次的醫(yī)務(wù)人員開(kāi)展溝通技巧培訓(xùn)，使其善于傾聽(tīng)患者訴求，及時(shí)換位考慮患者感受，尋求快速有效的問(wèn)題解決方式。

5.2.3 建立高效的糾紛預(yù)警和處置機(jī)制 醫(yī)方應(yīng)建立預(yù)警機(jī)制、采取相應(yīng)措施防范醫(yī)療糾紛事件發(fā)生，對(duì)于易發(fā)生醫(yī)療糾紛的患者(如長(zhǎng)期住院、嚴(yán)重并發(fā)癥和疑難危重病例等)和科室(如ICU、兒科、急診科、婦產(chǎn)科等)實(shí)施密切監(jiān)測(cè)，一旦發(fā)現(xiàn)糾紛苗頭要及時(shí)介入和化解矛盾，并及時(shí)對(duì)患者和醫(yī)務(wù)人員進(jìn)行心理?yè)嵛亢褪鑼?dǎo)。同時(shí)針對(duì)醫(yī)療糾紛建立高效處理的政策制度和應(yīng)急預(yù)案，鼓勵(lì)醫(yī)患通過(guò)正確、有效的程序和途徑(內(nèi)部醫(yī)患協(xié)商解決、第3方介入調(diào)解和正規(guī)司法訴訟程序)進(jìn)行糾紛解決，避免出現(xiàn)因解決不力造成的群體性事件及惡性事件。

5.3 患者層面

5.3.1 尋求正規(guī)就醫(yī)渠道并充分信任和尊重醫(yī)務(wù)人員 患者就醫(yī)時(shí)應(yīng)選擇具有完善資質(zhì)、設(shè)備和人員的正規(guī)醫(yī)療機(jī)構(gòu)，并尋求正確的科室和醫(yī)務(wù)人員進(jìn)行問(wèn)診。同時(shí)充分信任醫(yī)務(wù)人員的醫(yī)療道德和醫(yī)療水平，積極配合進(jìn)行治療，與醫(yī)務(wù)人員形成高效、順暢的交流和溝通。在與醫(yī)務(wù)人員產(chǎn)生矛盾或產(chǎn)生不良情緒時(shí)要及時(shí)與醫(yī)務(wù)人員交流和協(xié)商，并通過(guò)家人朋友或者心理醫(yī)生及時(shí)進(jìn)行情緒安撫和心理疏導(dǎo)，避免事態(tài)進(jìn)一步惡化。

5.3.2 加強(qiáng)醫(yī)療相關(guān)的法律法規(guī)政策學(xué)習(xí)，提高醫(yī)療損害鑒定意識(shí) 患者應(yīng)主動(dòng)積極進(jìn)行醫(yī)療相關(guān)法律政策的學(xué)習(xí)，以便在受到不正當(dāng)醫(yī)療行為帶來(lái)的損害時(shí)可以在第一時(shí)間利用法律武器保護(hù)自身合法權(quán)益，并通過(guò)正當(dāng)途徑尋求解決。同時(shí)在受到醫(yī)療損害時(shí)應(yīng)盡量保存好相關(guān)證據(jù)，并在第一時(shí)間進(jìn)行損害鑒定，作為后續(xù)進(jìn)行司法程序時(shí)的必要證明。

6 結(jié)語(yǔ)

本研究創(chuàng)新性地采用知識(shí)抽取方法，基于醫(yī)療損害糾紛相關(guān)的裁判文書(shū)數(shù)據(jù)，對(duì)四川省醫(yī)療糾紛事件的誘因、特點(diǎn)及規(guī)律進(jìn)行分析，揭示醫(yī)療糾紛事件的發(fā)生受社會(huì)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)以及患者多方面的因素影響，并針對(duì)政府、醫(yī)療機(jī)構(gòu)和患者3個(gè)層面提出防控和處理醫(yī)療糾紛的對(duì)策建議?？偠灾?，改善醫(yī)療糾紛現(xiàn)狀、構(gòu)建和諧醫(yī)患關(guān)系、構(gòu)筑平安醫(yī)療環(huán)境需要政府和社會(huì)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)及每位公民共同參與和努力。