传统ehr容易帮倒忙？梅奥诊所采用aware智能决策系统解决icu难题 | 雷峰网-亚博电竞网

雷锋网按：本文译自，三位作者均为梅奥诊所的资深医学专家：vitaly herasevich（麻醉学与围手术期医学副教授）、brian pickering（icu麻醉科副教授）、ognjen gajic（重症护理专家、医学教授）。

众所周知，卫生保健部门经常需要依靠电子健康记录（ehr）从无数的实验室测试和医疗设备、观察、治疗和诊断代码中收集重要的医学数据。

医疗机构非常依赖它，以至于我们把ehr当做与自己一起工作的一员。

但在重症加强护理病房里，由ehr产生的微小错误也会造成严重后果，使得医生超负荷工作。ehr的庞大数据能否在重症加强护理病房（icu）和急诊医学部门等复杂环境中良好运作，无疑面临着巨大挑战。

个体临床医生往往需要筛选超过50000个数据点来寻找关键信息，数据的激增既有意义也没有意义，而ehr系统额外增加的工作量，是临床医生职业倦怠的关键原因之一。与此同时，患者的安全随之增加了新的风险。更重要的是，仅仅依靠ehr数据也极大地限制了人工智能算法和大数据分析的洞察力。

梅奥诊所决定用环境智能（ 注：环境智能概念其基本目标是在智能终端设备与环境之间建立一种共生关系，通过对环境的感知构建一个统一平台提供各种设备间的无缝连接，从而形成一个相互协作的工作关系，使得人机和环境协调统一）来解决海量数据问题：一套分析临床医生目标、工作环境、优势和性能限制等数据的洞察工具。

在现有信息基础设施的基础上，环境智能系统可以在杂乱的场景中对信息进行结构化处理，将正确信息传递给临床医生，在病床上有效地使用。

为此，我们团队建立了一个由临床医生、研究人员和临床信息学专家组成的多学科团队，设计和测试信息技术工具。我们采用的环境智能方法优先考虑了临床医生的工作方式以及他们面临的环境因素。通过“nasa任务负荷指数”评估，我们发现临床医生有着很高的心理和认知负荷，因为他们需要不断地从杂乱的综合环境中过滤出重要的信息。

随后的两年时间里，我们对梅奥诊所的临床医生进行了1500次访谈。收集了这些信息后，我们发现在成千上万的ehr数据中，大约只有60个是临床医生需要快速获得有效治疗的关键信息。这些信息包括预期的数据点，如血压和药物。也包括不那么明显但重要的信息，如咳嗽强度或先前气管插管困难。

接下来，我们需要找到一种更好的方式将这些关键信息传递给临床医生。

我们在重症加强护理病房中为临床医生建立了一个ehr接口，称之为环境预警和响应评估(aware)，我们于2012年将其引入在明尼苏达州罗切斯特市的重症加强护理病房，在2014年引入菲尼克斯、斯科茨代尔和杰克逊维尔的校园中。

这是一个基于规则的、环境智能的应用程序，能够过滤掉那些无意义的数据，并实时向临床医生提供具体的、高价值的信息。它包含超过1000条规则，通过数据持续运行，并根据临床医生和患者的观察情况不断自我丰富。数据是围绕着熟悉的临床概念来组织的，需要及时和准确决策。

例如，传统的emr显示器上充斥着无关的数据，使得我们很容易忽略血红蛋白、血小板和凝血因子的变化——这些都是识别和治疗急性出血的关键。通过对仪表盘上的数据元素进行排序，以颜色编码来说明特定纠正干预措施的严重性和紧急程度，同时也可以让重症监护室的病人瞬间识别出严重出血并发症。

aware系统提供了梅奥诊所每一个重症加强护理病房的实时概况，以可视化的形式呈现，使其易于扫描和识别需要紧急干预的病人。每个患者都由一个带有图标的正方形表示，这些图标表示所需要的测试、扫描和过程状态。它提供了一个全面的敏锐度图像，临床医生可以深入到每个病人的数据，到每个器官系统。

传统ehr中的警报产生时，其实这些警报大多是无意义的噪音，工作人员也不会理会这些警报，使得这些噪音在繁忙中消失。而aware智能警报则可以被整合到临床医生的工作流程中，只有当临床医生的行为不符合病人的情况时，它们才会通知临床医生潜在遗漏，从而最大程度地减少有害中断的可能性。

举个例子，我们的“vili(呼吸器引起的肺损伤)嗅探器”为患者提供了一种自动监测工具，只要呼吸机的设置不符合基于性别、身高和急性呼吸窘迫综合征的病人情况，就会发出通知。另一个例子则是应用在败血症中，系统不断地在急诊部门和重症加强护理病房对病人进行检测，及时、准确地实施最佳（乳酸、抗生素、液体）诊断和败血症治疗。除此之外，

另一个例子是特定于上下文的智能检查表，类似ambient clinical公司的certain产品 (急性疾病早期识别检查表)，该功能的重点是完成繁忙环境中偶尔被忽略或遗漏的常见护理过程。

与标准的ehr接口相比，aware提高了决策者的认知能力、效率和可靠性。它可以每天为每个病人节省3到5分钟的时间，而每个重症加强护理病房医生平均每天要解决15名患者的问题，这样就即可节省出一小时，这些时间可以再次加以利用，改善经常不充分的共享决策。

随后的一项研究，是关于aware实现与提高患者的治疗效果和降低重症加强护理病房的费用有关。经疾病严重程度调整后，重症病人的住院死亡率降低一半。此外，重症加强护理病房的住院时间减少了50%，住院时间减少了37%，住院费用也减少了30%（住院费用为43745美元）。

作为一个在紧急和重症加强护理病房环境中使用的环境智能应用程序的案例，aware提供的结果清楚地表明了人类洞察力和创造力在为临床医生开发信息技术方面的重要性。先进的环境智能应用和人机合作的结合有可能帮助我们解决一些最有意义和挑战的医疗保健问题。

信息披露：梅奥诊所将这篇文章中提到的部分技术授权给环境临床分析公司（ambient clinical analytics），该公司向医院和重症护理提供者出售临床决策支持和警报工具。雷锋网雷锋网