第四节　麻醉信息系统扩展功能

一、科研服务功能

（一）数据一览表

实现特定疾病所有诊疗数据的查询和任意字段的筛选和排序，包括患者基本信息、就诊记录、诊断记录、手术记录、检验结果、检查结果、用药记录、病理结果，以及病历文书等。用户可以自定义数据视图的显示列，对所有的列可以进行快速的筛选和组合筛选，并且可以根据诊疗过程的时间进行快速筛选；对于所有的列可以进行简单的统计，如果是数字型的列可以显示平均值、中位数、最大值及最小值等统计信息，便于用户快速了解单一因素的统计信息，例如快速展示手术麻醉患者地域分布、科室手术分布量、术中出血量及术中用药量等指标。

（二）患者信息检索

依靠患者主索引（Enterprise Master Patient Index，EMPI），把患者当前和既往的全部门急诊就诊记录、住院病史、影像检查、检验结果、心电图及扫描文档等信息整合在一个界面里面，建立患者全方位诊疗信息的完整视图，为临床医师提供数据浏览服务，使医师不需要在各个系统翻看数据，迅速提升医师工作效率。依靠患者主索引就能实现全院范围内全部门急诊就诊记录、住院病史、影像检查、检验结果、心电图及扫描文档等信息的连通共享，用户只需访问单一来源，即可调取所要的全部信息，并且以历次诊疗事件时间轴为主线，集中展示患者历次诊疗过程中的医疗事件；可进一步深入展示历次具体医疗事件内容，实现多学科协作与集中展示；支持查看一个患者某个检验指标的曲线图、患者输血记录、患者手术记录、患者医嘱信息、患者电子病历、患者护理记录及患者费用信息等；支持关键指标时间轴展示，时间轴内容可依据需要配置。

查询结果包含以下类别信息：患者基本信息、检验结果、医学影像（含放射、超声、内镜、病理等）、影像报告、心电图检查、药物医嘱、药物治疗过敏史、诊断和手术、病理报告、既往史、病程记录、护理记录、门诊处方信息、医疗费用记录等。通过全院临床信息共享系统的客户终端，可以将相关数据放在一个窗口视图呈现，而不需要调用多个视图窗口。用户视图内所展现的信息可以根据不同的用户角色如麻醉科医师、麻醉护士、外科医师等加以配置和修改，以便跟角色的专业职务相符合。

（三）人群队列查找

根据特定疾病的多维度诊疗数据自定义查询条件，再通过入选和排斥等集合运算实现研究人群的精确筛选，进行回顾性队列研究；并且可以把多维度查询条件保存，以便满足条件的新患者自动入组，进行前瞻性队列研究。

（四）监测随访

对临床研究进行流程和数据管理，包括支持回顾性队列研究、前瞻性队列研究、随访、临床试验等临床研究活动；对临床研究的方案进行建模和管理，包括入选标准定义、基于数据仓库的候选者入组、事件定义、预警规则定义等；通过事件调度实现临床研究的日常执行，包括日常工作列表、事件的动作触发等。

（五）探索分析

可以让用户对研究方向进行试探性分析，支持单向频数分析、卡方检验分析、一般线性分析、序变量相关分析、T检验（双样本）、T检验（单样本）、T检验（配对）等；用户可以通过探索分析验证科研思路，确定研究方向。

（六）生物样本库管理

麻醉信息系统在其本身的信息系统基础之上，依托于医院信息系统，以冻存管理系统为核心，以围手术期数据库为辅助，能够实现围手术期生物信息样本数据的管理。一方面，系统能够对样本库中样本信息进行信息化、规范化编码管理，追踪每一样本的采集、处理、接收、转移及样本的分发和返还等信息；利用可视化图形界面，对样本精确定位，直观显示冰箱、冻存架、冻存盒的存储状态。与此同时，通过与医院住院信息系统对接，可将相关临床信息导入到冻存管理系统，从而将样本信息与临床信息一一关联，查询时可通过临床信息对已有样本进行查询，亦可通过权限管理保护敏感临床信息。另一方面利用生物样本库管理功能，既可查询到每一样本所对应个体的临床诊疗信息，也可以根据临床信息检索到样本库中相应的样本，从而将样本信息与临床信息有机结合，实现查询检索、监测随访、队列研究、统计分析等高级功能。

二、教学服务功能

随着信息化技术的发展，信息管理系统的应用有力地促进了管理模式的转变。在医学生培养实践中发现：①对学生临床轮转考勤实行有效的统筹监管有很大的困难，缺乏实时监管机制和历史回顾数据；②带教老师教学工作评价体系不完善，激发老师带教积极性的奖励难以量化；③学生需要在繁重的临床工作之余填写培养手册，增加了额外工作量，且真实性难以衡量。教学服务功能可将学生的临床培训及考核、导师对学生的信息查询及科室带教老师的考核动态结合起来。实现整个临床培训和考核过程的自动化、规范化，从而提高临床培训教学质量和学生管理部门管理效率。针对教学医院的需求，教学服务需有不同的系统角色，在不同环节参与其中，详见下图6-3。

导师和学生可自主协商制定轮转计划，导师、带教老师和学生对自己的轮转计划实施和考核情况随时可查，并且可以通过配套的APP及时处理相关事宜，有效提高管理效率。主要功能包括：轮转方案模板、科室设置、角色功能设置、考核模块、制定轮转计划、学生考评、老师考核、考勤、统计报表。

1.轮转计划制定

根据培养计划及学生个体需求，制定学生临床轮转期间的轮转计划。可考虑了学生个体需求和各科室带教老师情况，让学生和导师协商决定轮转安排。并且各带教资格教师信息作为基础数据库可被访问。学生登录系统后，可根据本学科培养计划和各科室带教老师信息自行选择轮转时间、带教老师等信息。学生自主参加轮转计划的制订，可以让学生对自己的轮转安排有更深刻的记忆，同时自己选择带教老师可以提高学生参加临床培训的积极性，提高临床技能学习效果。学生自主选择带教老师过程中，可以体现带教老师受欢迎程度，使带教老师更注重带教过程中与学生交流，提高带教质量。同时，科室教学秘书可以查询三年内在本科室轮转的学生人数和时间，导师可以实时知晓学生正在轮转的科室。

2.打卡考勤管理系统

轮转计划制定以后，通过打卡考勤监督管理学生的出勤情况，提供切实可查的考勤依据。轮转计划制定以后，学生根据轮转计划进行临床技能学习过程中，由于没有管床责任压力，加之考勤监管缺乏，可能出现迟到、缺勤等情况。学生临床轮转考勤主要通过科室反馈和学生科抽查来进行监督。临床科室由于临床医疗任务繁重、科室进修学习人员流动性大、加之人员管理的人情观念等原因，学生考勤往往没有书面记载，回顾查询无数据可查。学生科由于人力有限，加之全院轮转学生基数大，只能做到不定期抽查，无法掌握整体学生出勤情况。

与门禁系统互联互通后，通过提取科室门禁系统的刷卡记录来记录学生的出勤情况。若出现迟到、缺勤等情况，系统会短信通知学生及带教老师，以此敦促学生主动出勤、按时到岗。教学管理员定期统计出勤情况，公布缺勤信息，以起激励作用。考勤记录可作为学生临床技能学习的依据，与学籍档案一起留档保存。

3.学生工作量上报及统计模块电子病历签名模块

培养计划是各学科专家根据教育部、卫生部及医师协会住院医师培养现有规定，联系医疗卫生发展现状，通过商议讨论制定出来的临床技能培养考核标准。培养计划不仅规定了每个学生在不同科室的轮转时间，还规定了具体应当完成工作量，工作量包括管理不同病种的患者数和独立完成不同种类的操作数。现有考核管理系统无法细化到学生具体工作量的完成情况，故不能以此作为考核标准。设置“学生签名”栏记录学生管床病例数及独立完成操作情况。并且，该服务模块与现有电子病历系统、麻醉信息系统共享部分数据资源，教学管理员可查询学生完成管床病例数和操作数，并与培养计划核对是否与其相符，以此作为考核通过依据之一。学生还可以进行参与抢救患者、日常教学等相关事项的登记。

4.学生老师互评模块

带教关系结束后，学生及老师登录系统对对方做出评价，系统做出量化并打分，以此作为学生及教师考核参考。

三、临床决策支持功能

近几十年来随着信息技术的迅猛发展，爆炸式增长的医疗数据量与临床医师有限的学习精力和知识更新速度成为了临床诊疗过程的主要矛盾。医师在面对大量信息时无法获取对自己真正有用的信息，对信息的利用效率反而低下，造成了信息超载（information overload）问题。如何从海量数据中提取知识并精准地展现给真正需要它的用户以提高临床决策的质量变得尤为突出和迫切。随着大数据时代的到来，数据的增长速度和数据分析能力大大提高了决策能力，促进了临床决策支持系统（clinical decision support system，CDSS）的形成和发展。

（一）CDSS的发展历程

CDSS的发展主要经历了四个过程：

1.单机版临床决策支持系统（stand-alone systems）

它未与临床实际使用整合，所需数据需要手动输入，只能被动的被操作者使用，因此使用效率低。

2.集成临床信息系统的临床决策支持系统（integrated systems）

为避免上述CDSS的缺点，这类系统可以主动触发，对医师和患者进行主动警报、提醒。但其系统共享性差，难以重复利用。

3.支持知识标准化表达的临床决策支持系统（standards-based systems）

为解决CDSS知识共享问题，这类系统采用标准化方法对知识进行表达和编码。但目前尚无统一公认的标准及术语体系，因此共享也存在困难。

4.基于服务模型的临床决策支持系统（service models）

这类系统再次从临床信息系统中独立出来，成为独立的系统，以服务的方式为临床信息系统提供标准接口，供不同信息系统使用。

（二）CDSS的分类

1.按建议方式

可分为主动式和被动式。主动式为系统主动地给医师提出决策建议，其优点在于可以强制性地阻止严重事件的发生，例如用药配伍禁忌等；被动式是指只有医师主动询问系统时系统才给出决策建议的方式。

2.按交流方式

可分为提醒式、评判式和建议式。提醒式系统通过监测相关信息，自动生成警告，并同时向医师发送，例如疾病感染监测系统、抗生素治疗监测系统、药物不良反应事件监测系统、危急值报警系统等；评判式系统则是根据相关信息生成一个决策建议，该系统适用于医师愿意决策而需要系统再次确认的情况，或者用于辅助医师修正诊疗行为；建议式系统针对患者状况进行推理，给出建议供医师参考，它在医疗工作流程中不断与用户进行交互，最终确定建议信息；建议式系统不同于提醒式系统的是前者需要调用或录入相关数据并等待CDSS给出的建议，不同于评判式系统的是前者不需要先提交一个医嘱或诊疗操作再进行决策。

3.按人-机交互方式

可分为与医师工作流程独立式和与医师工作流程集成式；人-机交互方式也是划分临床决策支持系统的一个比较重要的维度。早期的CDSS多是独立于医师工作流程之外，当医师要获得帮助时不得不在系统中手动输入信息，例如Mycin临床决策系统，造成时间和人力上的浪费。现代的CDSS大多与医师的工作流程相融合。

4.按决策支持程度

可分为直接式和间接式。间接式系统不直接给出建议而只提供给决策者必要的信息，由医师做最后决定，它主要是一些与临床信息系统集成的在线知识库，如Up To Date等。另外，间接式系统还包括一些数据图表分析功能。

5.按内部决策机制

可分为基于规则/知识库的推理（rule-based reasoning，RBR）、基于数据挖掘/实例的推理（case-based reasoning，CBR）。传统的CDSS一般均基于RBR，而CBR是一种类比的推理方法，它是通过对数据库中同类事物的求解以获得当前问题解决方法的一种技术。

（三）CDSS的系统架构

临床决策支持系统一般由3个基本部分组成：推理引擎、数据中心及人机交互。通用框架如图6-4所示。

1.推理引擎

是CDSS的核心，是问题求解的载体，它采用数据挖掘分析工具，对数据中心的数据进行清洗、分析并转化为决策信息。传统的CDSS一般均基于RBR，其核心包括知识库和推理机两部分，知识库存有已收集到的专家知识，推理机利用其中的知识给出推理结果。但RBR的主要缺点是专家知识获取困难，有些经验与信息并不能够准确地转化为知识库中的知识。而且需要人工定时评估和修改，不断更新医疗成果。CBR是一种类比的推理方法，它通过对数据库中同类事物的求解以获得当前问题解决方法的一种技术。相较于RBR，CBR更加符合人们对于新事物的认知过程，即人们在认识一个新事物时，往往会在自己的记忆里搜索类似的经历，利用旧的事例或经验来理解、解决和评价新事物。

2.数据中心

是CDSS的重要组成部分，其来源可以是临床数据、文献数据、医疗保险数据、网络社交数据等，这些数据是针对特定问题求解的需要以知识表示方式链接、存储、管理。

3.人机交互界面

能够使系统与用户对话，推理引擎通过人机交互界面调取用户信息，并通过该界面给出决策建议，并进行必要的解释。

4.解释器

负责向用户解释根据其信息进行推理的过程及结论。所有CDSS都具有推理引擎、数据中心、人机交互界面，但并不一定具有解释器。

（四）CDSS的主要功能

麻醉CDSS的主要功能包括警报（实验值危急值的提醒）、提醒（如提醒麻醉科医师应及时进行动脉血气分析）、评论（拒绝某项电子医嘱）、判读（判读术中心电图）、预测（预测手术风险）、诊断（列出低血压的鉴别诊断）、协助（为手术高危患者选择合适的麻醉方案），以及建议（生成麻醉药物剂量的调整建立）。若要使CDSS真正投入临床使用，就必须考虑其功能是否符合临床需求、方式是否符合医护人员行为以及技术上如何与电子病历集成。工作流就是指的在一个工作群组中，为达成某个共同目的需要多人协力以循序或平行工作的形式来共同完成任务。CDSS若要与工作流恰当结合，首先要分析麻醉科医师临床工作流中涉及哪些具体活动内容。从表6-4可见，围手术期临床工作的各个阶段均离不开决策行为。

（五）CDSS的评估

由于现有的临床研究对决策支持系统是否能改善医疗质量存在很多争议，其广泛应用也受到了限制。目前国内更注重医学信息系统的实现技术，缺乏对系统的临床效果进行科学评价。随机对照试验（randomized controlled trial，RCT）是一种评价医疗卫生服务中某种疗法或药物效果的手段，是国际公认的效果评价的金标准。实效性随机对照试验（pragmatic RCT，pRCT）是在真实临床医疗环境下，采用随机、对照的方式，比较不同干预措施的治疗结果（包括实际效果、安全性、成本等）的研究。pRCT的典型特征在于：在临床医疗实际环境条件下，将相关医疗干预措施用于具有代表性的患者群体，采用对利益相关者（如临床医师、患者、医疗决策者、医疗保险机构等）有重要意义的结局指标（如心肌梗死、生存质量、死亡、成本等）进行评估。研究结果紧密贴近临床医疗实际，可更好地为医疗决策提供科学依据，帮助利益相关者在现有不同的干预措施中做出最佳选择。

临床决策的评估要基于pRCT。首先选取一定的样本量并随机分到临床决策组和常规处理组，临床决策组对医师或患者进行辅助决策，对照组由医师采用常规方法处理，干预一段时间后比较结局变量（如血压、血糖、疾病并发症、远期预后，以及卫生经济学指标等）。

四、远程医疗

远程医疗即使用远程通信技术、全息影像技术、新电子技术和计算机多媒体技术发挥大型医学中心医疗技术和设备优势提供远距离医学信息和服务，它包括远程诊断、远程会诊、远程教育、远程医疗信息服务等所有医学活动。

（一）远程医学教育

远程教育，是指使用电视及互联网等传播媒体的教学模式，它突破了时空的界线，有别于传统的在校住宿的教学模式。在医学教育中运用远程教育，有利于医学教育资源利用最大化、学习行为自主化、学习形式交互化、教学形式修改化、教学管理自动化。本课题拟搭建一个以互联网为媒介的远程医学教育平台，在平台中实现医学资源共享、医学教育和教学、线上医学信息交流。

（二）远程监护

远程监护是一种以信息控制中心为中心，与患者、医师、护理人员建立的一种双向信息管理平台。它有利于对手术患者进行实时管理，同时节省医护人员的资源消耗。根据已有的手术与麻醉监控系统，完成所有手术患者的生理信息获取、生理与通信异常报警、远程提醒、动态显示等功能；还可与临床决策支持系统对接，建立手术与麻醉风险预警模型，通过现代传感与信息技术实现对所有手术患者心电、血压、血氧饱和度等的实时监测和数据推送，从而实现对突发事件的早预防、早发现、早治疗，提高围手术期医疗决策质量。

（三）移动医疗（术前、术中、术后）服务

移动医疗，是一种通过使用移动通信技术来提供医疗服务和信息的方式，它能使医疗服务随手可得，不再受时空的限制。移动医疗的应用可建立一种术前访视、术前医嘱、药品管理和分发、视频监控、麻醉科医师远程会诊、麻醉科医师远程指导、术后访视等全病程的医疗服务模式。

（四）远程急救

针对患者急救的实际医疗需求，利用急救医疗物联网，结合各医院中心现有远程急救设备，观察患者的外观特征，监控急救现场施救过程，与现场实时通讯，根据卫星导航快速定位，传输实时生理信息，评估伤情，制定手术及麻醉方案，提高急救诊治效率。