面向社区的孕产妇围生抑郁主动筛查干预系统

彭飞，王小年，王青，沈睿芳，杨吉江（.北京丰台区妇幼保健院，北京 00067；.清华大学 信息技术研究院，北京 00084）



面向社区的孕产妇围生抑郁主动筛查干预系统

彭飞1，王小年1，王青2，沈睿芳2，杨吉江2
（1.北京丰台区妇幼保健院，北京 100067；2.清华大学 信息技术研究院，北京 100084）

摘要：本文介绍了一种面向社区的孕产妇围生抑郁主动筛查干预系统。该系统基于云服务技术，集成既有的孕产妇保健系统，实现对孕产妇围生抑郁疾病的高效率、低成本的筛查与干预模式。通过在一个地区多家医疗机构的实际应用，在覆盖面、筛查频次、关注人群等方面都取得了良好效果。

关键词：围生抑郁；主动服务；筛查与干预；医疗大数据

0　引言

妇幼卫生工作的开展，对于提升全民健康水平，推动经济社会协调可持续发展，构建和谐社会具有全局性和战略性的意义。妇幼卫生指标不仅反映妇女儿童的健康水平，而是综合反映全民的健康状况、生活质量和社会文明程度。

随着我国社会经济的发展，社会生活环境发生了显着的变化，亚健康状态发生率也呈逐年增高趋势。近年来，国内外研究证实，围生抑郁是妇幼抑郁症的高发时期［1，2］。DaCosta等［13］发现，大约25％的妊娠妇女出现抑郁。大约10％的妇女在妊娠期间发生抑郁，产后抑郁症发病率，国外为3.5％～33.0％，北京地区为11.4％～17.9％［4］。由此可见，孕产妇围生抑郁已经成为影响孕产妇综合健康的一个重要因素。各方面的研究都指出，对围生抑郁的干预和管理，可以极大的提升母婴两者的健康水平［5、6］，因此孕产妇围生抑郁问题越来越受到各方重视。孕产妇保健的特点，决定了社区卫生机构在保健的全过程中都发挥着重要作用。但针对孕产妇围生抑郁这类新出现高发疾病，社区医生往往处于相关知识、相关筛查手段都欠缺的尴尬境地。利用智能化信息技术，可以大幅度的提升基层医疗机构在围生抑郁筛查工作中的能力，促进孕产妇围生抑郁的筛查干预普及工作。

1　社区孕产妇围生抑郁筛查工作的难点

当前社区孕产妇的围生抑郁筛查工作，大都采用基于社区或门诊的量表筛查的方法，得分较高的被认为具有较高风险和概率风险人群。国家卫计委在北京、上海等城市均开展了相关实践，取得了相对不错的效果。社区的围生抑郁筛查工作仍存在许多局限性，主要问题表现在：

（1）筛查覆盖面有限。由于量表筛查需要一对一进行，每一例筛查都需要医生参与，而社区医生在量表应用的专业知识方面存在极大欠缺，导致孕产妇围生抑郁的筛查工作难以在社区大范围普及。

（2）人工收集数据不全，难以整合到信息系统中。人工筛查可采集的数据有限，通过调研问卷和量表的格式可容纳的信息量非常受限，特别是难以整合到现在普遍采用的妇幼保健信息系统中。如果孕产妇在围生期保健的全过程中，只孤立的参加了某一次量表筛查，而筛查结果没有进入孕产妇保健档案，往往导致不能持续跟踪病情进展，不能及时提醒产科医生和孕产妇本人进行关注。

（3）筛查的效率和可靠性难以保证。由于孕产妇围生抑郁的管理过程漫长，覆盖产前、产后一年以上的时间过程，患者依从性差。如果不能通过信息系统的整合，则难以实现主动式、智能化的筛查提醒，严重影响了围生抑郁情况的被管理率。

基于上述问题，要实现孕产妇围生抑郁情况的主动筛查，必须利用先进的技术手段，在个性化、网络化、智能化方面进行提升。因此本研究针对上述问题，以早预防、早发现和早干预为目的，首先构建孕产妇围生抑郁主动筛查平台系统，集妇幼群体健康数据采集、围生抑郁筛查数据分析、主动服务智能化管理等流程为一体，为社区医疗机构在孕产妇围生抑郁管理工作提供有力支撑。

2　孕产妇围生抑郁主动筛查干预体系和系统

针对上述需要解决的问题，项目将从相应疾病的信息采集入手，通过建模分析等手段，建立医院、社区、病人的长效沟通机制，从而实现对孕产妇围生抑郁疾病的及时发现、及时诊断、及时干预。

（1）孕产妇围生抑郁主动筛查干预体系

整体解决方案框架如下图所示：

图1　整体解决方案框架

根据解决方案的总体框架，系统由四个主要部分组成。分别是疾病信息采集、个人健康信息综合分析、个人健康信息综合评估、健康干预与服务。为了确保系统的实施，我们重点突破了以下障碍：

● 为了解决信息信息采集中的孕产妇个体信息来源问题和在此框架下，我们将围生抑郁主动筛查干预系统与区域内的妇幼保健信息系统相集成。两个系统的集成，实现了在信息互联互通的基础上，一方面将妇幼保健信息系统中的孕产妇个人信息导入到围生抑郁主动筛查干预系统，避免了信息的多次录入问题；另一方面，将筛查、分析、干预界面嵌入到妇保医生和产科医生的日常工作界面中，是围生抑郁的主动筛查干预工作与医生的日常工作融为一体，减轻了医生工作量，同时对医生的日常工作行程支持。

● 将医生在围生抑郁筛查工作中常用的筛查量表和干预方法开发成云服务系统，用以支撑医生、特别是社区医生的日常工作。通过云服务系统，社区医生可以便利、高效、低成本的应用成熟工具和方法，开展围生抑郁的筛查和干预工作。

● 通过数据分析的手段，在云服务平台内对每个孕产妇形成独立的围生抑郁信息分析管理档案，对于有高危倾向的孕产妇，系统会在孕产妇保健系统中自动提醒临床医生，加以干预和进一步的详细筛查。避免了等到围生抑郁实际发生之后再进行干预，实现了围生抑郁管理的视点前移。

（2）研发的筛查与干预云服务系统

为了支撑上述的主动筛查干预工作，我们研发了基于云服务技术的信息系统，如下图所示：

图2　系统架构

筛查与干预云服务系统由业务服务和支撑服务两部分组成，业务服务包括信息采集、数据分析、筛查指导、干预指导、相关知识库和自助筛查等；支撑服务又分为通用服务和支撑技术服务，通用服务包括预约服务、医疗健康数据集成与管理服务、服务评价、支付与结算服务等，基础公共应用服务包括个人身份识别服务、健档案索引服务以及数据交换服务等。

● 信息采集

信息采集通过两种方式进行，对于筛查信息，通常是医生通过云服务系统的终端界面（通常是嵌入到妇幼保健系统中的工作界面）实现信息录入；对于基础信息，如孕产妇的基本情况等，则通过集成接口，从医院信息（HIS）或区域妇幼保健信息系统中交换获得。

● 数据分析

通过数据分析，建立孕产妇围生抑郁健康档案（实际工作中，作为孕产妇健康档案的一部分进行集成），基于该档案信息，进行状况评估。

● 筛查指导

根据管理对象的数据分析结果，对于孕产妇的围生抑郁状态进行评估。特别的，与传统的手工围生抑郁筛查工作不同，由于筛查成本大大降低，并且将筛查工作集成到医生的日常孕产妇保健工作中，使得筛查次数大幅增加，因而在评估结论中，除了区分是否发生围生抑郁外，还特别增加了围生抑郁的高危倾向这一状态，并且根据数据分析的结果对临床医生进行主动提醒，及早接入关注或干预，实现相关工作的视点前移。

● 干预指导

对于围生抑郁的高危人群和实际发生围生抑郁的人群。通过该平台，实现专业医生、社区医生和孕产妇之间的信息系统通路。居民（或患者）可以与主管医师或专家通过留言板、邮件、短信、实时消息等多种方式进行咨询交流，获得帮助。健康专家可以通过文本、语音、视频等方式为社会公众提供一对一的健康咨询服务，从而系统的开展干预工作。

● 相关知识库

由于围生抑郁相关知识并不普及，在系统中还构建了相关知识库系统。医护人员借助于知识库系统提供健康咨询，着重帮助患者解决如何在患病的情况下更好地生活、克服患病所致的身体和情绪方面的问题、提高病人自我管理的知识技能和信心等。

● 自助筛查

由于围生抑郁疾病的特殊性，患者有时由于隐私心理而存在故意隐瞒、不愿告知医生的情况发生。针对这种情况，我们开发了基于手机APP的自助筛查软件。孕产妇可以通过自我评测，掌握自身状态，并且通过集成的知识库系统，实现对相关知识的了解，克服心理障碍，及时寻求医生的帮助。

系统应用界面如下图所示：

图3　围生抑郁筛查系统

3　试点应用结果分析

我们在北京市丰台区以丰台妇幼保健院为依托单位，在全区应用该系统进行孕产妇围生抑郁的主动筛查与管理。

应用PHQ-9问卷了解围生抑郁在北京市丰台区的发生情况，并评价PHQ-9问卷在筛查中的信度、效度及其适应性。在全区助产机构和基层地段保健机构，应用PHQ-9调查问卷，对在院产检和进行保健访视的孕产妇进行前瞻性调查，了解丰台区常住孕产妇在围生期发生抑郁的情况及其相关危险因素。

对筛查出的中度抑郁倾向孕产妇，应用SMART方法进行心理行为干预，了解SMART方法的干预效果，并将SMART方法与其他行为认知方法进行比较，进一步评价干预效果。应用SMART-目标设定工作表的方法，通过具体的、可测量的、可达到的、相关的、时限性五个方面，对筛查出的抑郁倾向孕产妇进行干预治疗，并评价干预效果。

在2014-2015年度的一年时间内，我们通过系统在北京市丰台区32家医疗机构累计筛查7727人次，发现围生抑郁281例，具有抑郁倾向1341例。发生围生抑郁的占比为3.64％。

通过数据统计可以对实施效果做出分析：

首先，系统实施大大提升了孕产妇围生抑郁主动筛查和干预的覆盖面，由于系统的便利性和低成本特点，临床医生可以很方便的在日常工作中开展，并且可以在围生期多次进行。一年累计筛查达7000余人次，大大高于往年在全区开展的手工筛查覆盖面；

其次，通过数据分析，可以有效的标记重点人群。同时，通过与孕产妇保健系统的集成，临床医生可以在日常产检工作中主动发现这些人群，并及时进行干预，从而提升了相关工作的主动性；

第三，通过系统的实施，结合健康档案信息和数据分析评估结论，可以有效的关注有抑郁倾向，但并未上升到严重程度的人群，从下表中可以看出这部分人群数量1341例，占比为17.35％。这部分相当高的人群在过去手工筛查的模式下，往往由于缺乏记录而流失了导致了缺乏有效的关注与干预。系统的实施，使得这部分人群也能得到持续关注，从而实现了相关工作的视点前移。

具体数据如表1所示：

表1　2014-2015年度对北京市丰台区32家医疗机构进行围生抑郁筛查的情况统计

26　109　88　18　3　 　 　2.75 27　651　523　110　15　3　 　2.76 28　243　190　46　7　 　 　2.88 29　223　189　32　1　1　 　0.9 30　923　705　164　46　7　1　5.85 31　368　240　96　30　2　 　8.7 32 28　24　4合计　7727　6105　1341　239　35　7　3.64

4　结论

传统疾病筛查都是社区医生通过传统的手工量表方式进行的。这种筛查方式的特点是社区医生需要上门，或在社区医院由病人自身填写纸质表格。所填信息不能及时整理、分析、判断，甚至有些筛查信息因为长期无人管理，导致信息丢失。由于没有后续的分析、指导和干预，社区病人对这种筛查也不会报有很大希望，信任度不高，因此所填信息也不是很准确。

研究利用移动技术和互联网技术进行疾病筛查信息采集方法。社区医生，甚至用户本人通过筛查指南和监测量表进行填写，信息填写完成后，通过无线网络上传到后台服务系统中去。所有数据经过分析和判断，可以及时地由系统自动给用户发送初步诊断报告，而合作医院的责任医生也可以通过后台系统观察筛查结果，并且为筛查对象提供个性化的医疗服务。如下图所示：

图4　基于服务平台的孕产妇疾病社区筛查与干预服务模式

这种服务模式可以有效的提升社区医生的临床覆盖能力和专业能力，大大提升筛查工作的覆盖面，延伸筛查工作的服务周期。通过系统的数据分析与主动预警，可以实现对更多亚健康和高危人群的关注与干预管理，从而实现关口前深和视点前移的现代医疗健康服务理念。

参考文献

［1］傅善来，21世纪健康新视角［M］.上海:上海科技教育出版社，2000.

［2］周丽萍，王晓英.综合干预围生期亚健康状态的调查及分析［J］，中国医药指南，2013.11（4）：221-222.

［3］DaCosta D.Larouche J.Dirtsa M.et al.Psychesocialcorrelates of prepartum and postpartum depressed mood［J］.J Affect Disord，2000.59（l）:31-40.

［4］金辉，杨文方.产褥期精神障碍的防治［J］.中国实用妇产科杂志，2001，17（5）:269-271.

［5］苏敏，程芳.围生期孕妇负面心理状况及心理干预效果分析［J］，中外医疗，2014，10:48-49.

［6］Alvarez Segura M，Garcia Esteve L，Torres A，et al.Are women with a history of abuse more vulnerable to perinatal depressive symptoms？ A systematic review［J］.A Womens Ment Health，2014，17（5）：343-357.

Community-oriented Screening and Intervening System for Perinatal Depressive Symptoms

PENG Fei1，WANG Xiao-nian1，WANG Qing2，SHENG Rui-fang2，YANG Ji-Jiang2
（1.Beijing Fengtai Maternal and Child Healthcare Hospital，Beijing，100067，China； 2.Research Institute of Information Technology，Tsinghua University，Beijing，100084，China）

Abstract:A community-oriented screening and intervening system for perinatal depressive symptoms is introduced.It Integrates existing healthcare system for pregnant women through based on cloud service technology，and is able to screen for and intervene perinatal depressive symptoms with high efficiency and low cost.The system has been practically used in multiple healthcare institutions in one region，and has achieved remarkable results over coverage of crowd and frequency of screening，etc.

Keywords:Perinatal depressive symptoms； Active service； Screening and intervening system； Medical big data

*基金项目：国家科技支撑计划项目“主动医疗服务共性关键技术研究与示范”，编号：2013BAH05F02

作者简介：彭飞，主治医师，丰台妇幼保健院党委书记。主要研究方向：心理学、公共卫生管理。

通讯作者：杨吉江。