一种面向医疗安全的智能清单系统

南 山 吕旭东* 杨智翔 刘昱圻 陈韵岱 段会龙

1(浙江大学生物医学工程系， 杭州 310027)2(中国人民解放军总医院心血管内科，北京 100853)

一种面向医疗安全的智能清单系统

南 山1吕旭东1*杨智翔1刘昱圻2陈韵岱2段会龙1

1(浙江大学生物医学工程系， 杭州 310027)2(中国人民解放军总医院心血管内科，北京 100853)

安全清单是一种规范化诊疗行为的有效工具，在临床上日益受到重视。安全清单要求医务工作者在诊疗流程中的关键环节对任务的准备情况或完成情况按临床规范进行核对，从而保证医疗安全。但传统的安全清单难与临床工作流程集成，对病人缺乏针对性，并且缺乏信息系统支持，因而临床应用效果不佳。通过研究清单的计算机化表达方法，将安全清单分解为诊疗流程、清单表格、医学算法和辅助信息等4个层次的知识；设计一套执行机制，利用工作流引擎和规则引擎对这些知识进行执行，并在此基础上开发一套智能清单系统来实现此机制。通过一个心内科经皮冠状动脉介入治疗清单案例，对系统进行评估。该系统将清单细化成11个对应于流程中关键场景的清单，在恰当时机将清单推送给预定义的医护人员，从而使清单融入他们的诊疗工作。每个场景的清单都是由预定义的医学算法结合病人实际情况动态生成，从而确保清单的针对性。结果表明，这种方法可以有效支持智能清单的表达和执行，提供能够与诊疗流程集成的病人个体化清单，方便医护人员的使用。

医疗安全；安全清单；工作流管理；临床决策支持

引言

医疗效率的提高和诊疗手段的进步在给病人带来高质量医疗服务的同时增加了医护人员的工作负担和难度，进而影响病人的医疗安全[1]。为应对这样的挑战，安全清单的应用日益得到重视[2]。它在诊疗流程的关键环节，把必须完成的任务以清单的形式呈现给任务的负责人，并强制其核对是否完成了这些必要任务[3]。在临床试验中，应用安全清单提高了医护人员对循证医学最佳实践的遵从度，显著降低了感染率、手术死亡率和并发症发生率[4- 5]。而在临床实践中，尽管绝大部分医护人员认可使用清单的必要性，但是仍有过半的医护人员因工作繁忙而对其持消极态度[6- 7]。确保正确的清单在正确的时间被正确的人使用、提高清单对于病人的针对性以及方便医护人员对清单的使用，是清单发挥预期功效的关键[8]。

目前，临床上通常将权威机构发布的清单结合医疗机构实际情况进行修订，并打印在纸张上。清单以纸张的形式供医护人员核查，并在人员间传递。为了方便清单的核查、查阅和归档，部分医院已经将纸质的安全清单直接编码为电子病历系统等临床信息系统中的页面[9]。然而，这两种形式的清单都尚未满足医护人员在繁忙的临床工作中对情况各异的病人进行核查的需求[10]。首先，使用这些清单时，医护人员需要准确记忆诊疗流程环节，并且在预期的时间点主动查找清单并核查，这增加了医护人员使用清单时的记忆负担，也不能保证清单在正确的时间被使用；其次，病人情况各异，需要关注的信息随着年龄、性别、病情、有无伴发疾病等各不相同，从而无法提供一种适用于所有病人的清单；再次，清单在使用过程中需要核对大量的病人数据或查阅医疗文献，这也给医护人员带来了额外的工作负担，从而增加其不遵从清单的可能性。

针对这一问题，本研究提出了一种面向诊疗流程的、病人个体化的安全清单表达和执行方法。该方法对安全清单所蕴含的知识按照其性质不同分为清单表格、诊疗流程、医学算法(medical algorithm)和辅助信息4个层次进行计算机化表达。针对不同层次的知识，设计了综合的知识表达方法与执行机制，最终以清单表格的形式进行呈现。针对诊疗流程层，通过工作流管理技术[11]，实现了面向诊疗流程的清单管理机制。每一页清单都被表达成诊疗流程中的一个任务，这些任务按照根据设计时的要求以串行、并行或选择等顺序编排，在执行时提供针对相关人员的通知和提醒。针对医学算法层，应用临床决策支持中常用的基于规则的推理技术[12]，将清单根据每个患者的不同进行动态调整，确保清单的内容只针对于当前患者，从而在保证了清单的简洁和精准。针对辅助信息，采用与电子病历等临床信息系统集成的方式，从病历中获取病人数据，在对数据利用医学算法进行分析筛选后，关联在清单表格相应的条目上。

1 方法

1.1 智能清单的计算机化表达方法

将智能清单中的概念和概念间的关系进行提取，并在此基础上进行计算机化的表达，是计算机执行这些知识的基础。图1所示的智能清单概念模型表达了智能清单涉及到的核心概念和其之间的关系。

安全清单的提出是为了应对临床诊疗流程中执行某些临床任务时可能发生的疏忽和错误，因此它的使用离不开诊疗流程的上下文。每个临床任务都有其预期的负责人，这一负责人也是安全清单应该作用的对象。多个临床任务是按照一定的顺序进行执行的，这样的顺序包括依次顺序执行、并行执行，也可以是根据患者的实际情况根据医学算法选择某一条分支执行。

每个清单表格都包含了若干个与临床任务相应的潜在安全问题。这样的安全问题由医学算法进行评估，产生出针对病人个体情况的核查条目，供清单的使用者进行核查，每个核查条目都包含了对待核查内容的描述和可进行的选项。为了保证可读性，这些条目往往还受到排版的约束。在核查某些条目时，使用者往往需要查阅病人数据进行核对，或者查阅医学文献了解最佳解决方案。

图1 智能清单概念模型Fig.1 A conceptual model for smart checklists

为了实现智能清单，基于医学算法的逻辑推理必不可少。医学算法表达了医学上根据病人生理状况等条件的不同进行诊断和治疗的逻辑流程和方法，其中包含了进行逻辑判断的条件和做出判断后预期执行的动作。医学算法的表达是使清单实现智能化和患者个体化的基础，临床流程分支的选择、核查条目的生成和病人数据的筛选都依赖于这一推理决策机制。

辅助信息包含了与待核查清单条目相关的病人数据和医学文献。病人数据往往是用户进行核查的对象，而医学文献是核查时需要参考的标准。由于纸张形式的限制，传统的安全清单并不能将这种信息与清单一并提供，从而造成用户在信息系统中对数据反复进行查询，不利于减轻用户的工作负担。因此，在这里将需要用户进行核查的信息也作为清单的一部分，并且利用医学算法对其进行筛选和分析，从而试图减轻医护人员的工作负担。

解出相应的r个特征根,可得到差分方程的通解表达式,再由初始值得到差分方程的特解,即得到所求的概率Pn．

1.2 智能清单的执行机制

与概念模型相对应的，本研究设计了一种智能清单的执行机制，由4个软件组件分别与智能清单的4个层次相对应。其中，工作流引擎解析并执行预定义的流程模型，并且对模型的实例进行管理。工作流引擎根据预定义的顺序和角色对任务进行分发，并且监控和记录其执行情况。除了任务之外，工作流引擎可以根据预定义的事件发送或接收消息，从而实现与其他系统工作流的互操作。规则引擎是生成针对临床场景清单的关键，生成清单时将病人数据与诊疗规则绑定，执行诊疗规则中定义的逻辑，从而生成与病人数据相匹配的清单条目。在应用了规则引擎和工作流引擎的基础上，智能清单系统需要根据清单的要求将二者有机地联系起来，并实现包括清单页面渲染、存储、通知等在内的后续处理和管理，这些功能统一在智能清单生成器中实现。获取相应的病人数据这一任务，则通过数据接口与临床信息系统的集成来实现。

为保证最终展现给用户的清单具有较好的可读性，本研究设计了一种针对临床场景的病人个体化清单页面生成方法。这种方法将清单的内容与样式进行了分离，使得清单的输出结果在清单样式的约束下自动随着清单内容的变化而变化，进而使病人个体化的清单成为了可能。清单的内容以模板的形式进行表达，其中包含了该清单所需要考虑的全部临床问题，从而满足了清单内容完整全面的要求。而模板中对临床问题的处理则用到了规则，即当患者满足一定条件时才考虑该临床问题，而每一个临床问题对应了特定的安全清单条目。更进一步地，安全清单的条目还可以包括与病人数据、医学文献等的链接，而这些信息也是通过执行规则、对病历中的数据进行筛选后得到的。清单以样式文件的形式进行表达，规定了清单模板中的信息应表示成为怎样的页面元素，以及这些元素的排版布局。

1.3 智能清单系统

基于上述的执行机制，本研究设计并开发了一套智能清单系统，其架构设计如图2所示。该系统选用了应用程序接口丰富的BizAgi工作流引擎[13]和在工业与医疗中广泛使用的Drools规则引擎[14]。在此基础上，实现了与医院电子病历的集成，从而能够从电子病历中获取病人的基本信息和检查、检验、医嘱等数据。

图2 智能清单系统架构图Fig.2 The architecture of the intelligent checklist support system

智能清单系统是否易于使用，是否能给使用者带来附加价值，是其能否被使用者接受的关键。该智能清单系统采取了一系列手段，以提高系统的易用性。首先，在目前的智能清单系统中，采用了B/S架构。在网页端，应用了HTML5技术，保证了网页在计算机和移动终端(如智能手机、平板计算机)等设备上都可以正常使用。这种实现方式使得医护人员可以在院内随时随地进行核查，而不必回到计算机前。其次，在系统实施中，将医护人员工作号、病人号、临床场景等以二维码的形式展现。扫描医护人员二维码，可以浏览其工作列表；扫描病人号，可以浏览病人诊疗流程中已核查和待核查的清单；扫描临床场景二维码，可以获取与此场景相应的清单。这种方式为使用者在移动终端上核查提供了方便。

目前，基于规则的临床决策支持系统已经广泛用于医疗。具有工作流管理功能的临床信息系统，如临床路径管理系统，也逐渐被在临床中应用。重复利用这两类系统的编辑工具、引擎和建立起的知识库，有助于智能清单系统和智能清单的开发和临床使用者的接受，而智能清单系统的设计考虑了这个问题。智能清单服务可以通过规则引擎适配器和工作流引擎适配器调用其提供的应用程序接口，实现对这些系统和其中存储的知识的重用。

2 结果

为验证智能清单系统的可行性，笔者在国内某三甲医院展开了应用实践与案例研究。在案例选择中，选取已经在该医院临床科室中以纸张形式应用的经皮冠状动脉介入术(PCI)围术期清单作为基础，开发智能清单。

PCI术是一种通过介入治疗的方式治疗急性冠脉综合症、稳定性心绞痛、心肌梗死等疾病的常用手段。为了确保PCI围术期的病人安全，满足卫生部规定的PCI术安全指标[15]，该院制定了一套清单，包括病房医生、病房护士、导管室医生和导管室护士等4种角色，术前评估、术中核查和术后管理等3个主要环节。在实际使用中，这些清单以纸张的形式在上述4种角色所对应的医护人员间传递。

图3 智能清单诊疗流程模型Fig.3 Fragment of a care process model related to a smart checklist

按照本研究提出的表达方法，笔者对这一安全清单进行了计算机化表达。图3展示了一个PCI围术期的临床诊疗流程，该流程以业务流程标记法(business process modeling and notation, BPMN)的格式[16]呈现。根据术前、术中和术后3个主要环节的核查行为以及临床参与者角色的不同，这一流程被细化为11个临床场景。其中，每个场景与其相对应的安全清单的映射都是通过XML格式的配置文件中的一个条目完成的，而各个条目将每个场景定义成了包含场景名称、对应安全清单名称、清单页面布局样式和清单核查人角色在内的四元组。以管床医生术前核查这一场景为例：该场景对应了名称为Drools_CKPro1的安全清单，在输出时采用名为PCI的输出样式模板，该清单将被分配给角色为心内科医生的用户。每张清单都包含了若干规则，这些规则遵循Drools规则的语法，即WHEN LHS THEN RHS的形式，存储于drl文件中。LHS为规则需要满足的条件，而RHS为满足条件时执行的动作。例如，在Drools规则中，笔者定义了当患者的eGFR低于80或未进行肾功能检查时，则在安全清单中添加一个条目，提示管床医生应核对是否已为患者开具了水化治疗的医嘱，并将患者的检验和医嘱信息一并列在核查条目中。

在智能清单系统中，根据病人数据对该智能清单进行执行，结果如图4所示。图4(a)展示了管床医生术前核查清单的内容，其中关于确认病人水化治疗方案的核查条目是依照上述规则、针对一名肾功能严重不足病人的数据定制生成的。上文中规则里涉及到来自于临床指南的解释和相关的临床数据，都在清单条目中得到了体现。

图4(b)展示了该患者的流程执行的一个实例。围术期清单的核查流程从手术申请的下达开始。当病情医生在医院电子病历中下达手术医嘱时，智能清单系统会给病区医生发送一条通知，告知该医生应确认必须完成的术前准备工作是否已经完成。医生核查后，如果确实符合手术条件，则手术流程可以继续，并且相应的病区护士会收到核查的通知。如果通过核查发现患者存在严重的手术禁忌，则病区医生获得的清单会有所不同。这种情况下的清单是告知病区医生该患者存在哪些手术禁忌，病区医生这时可以选择终止手术、取消手术申请，或者是通知上级医生进行核查。如果病区医生选择交由上级医生处理，则相应的上级医生会收到核查清单的通知。如果上级医生在核查中认为手术仍可进行，则智能清单系统继续让病区护士核查。而此时病区护士可以浏览之前的核查流程，了解之前哪名病区医生和哪名上级医生已经对病人进行过了核查，以及他们的关注点是什么。

图4 PCI围手术期清单流程。(a)术前核查清单；(b)诊疗流程实例Fig.4 PCI peri- operative checklist process. (a) The pre- operative checklist; (b) An instance of the clinical process

由本系统生成的电子化智能清单与传统的纸张清单相比，具有下列优势：首先，工作流管理的引入，使得每个临床角色完成核查任务的顺序得到了形式化的表达和管理系统的支持；提醒机制减轻了临床人员的记忆负担，避免了遗忘；同时，这一执行方式也使得核查工作的进展情况对医疗活动的所有参与者清晰可见。其次，规则的使用令清单的内容体现出了病人个性化。例如，对于存在肾功能不全(临床指标表现为eGFR低于80)的病人，需要提醒医生关注是否已采用了正确的水化治疗方案，而对于那些肾功能正常的病人提供这一条目则会造成医生的困扰。相比纸张清单，智能清单可以仅为eGFR低于80的病人提供这一条目。此外，智能清单在完全覆盖病人需考虑情况的同时，不明显增加清单的长度。以管床医生术前核查清单为例，原有纸张核查清单共有8个条目，覆盖了8个具有通用性的临床问题。而笔者在智能清单的构建中，与临床专家进行讨论，建立了包含48个条目，在对原有8个临床问题进一步细化的基础上，还覆盖了感染、肾功能不全和手术禁忌症等问题。这48个条目会根据病人状况的不同选择性地显示，针对每个病人，显示出的条目在10个左右。通过规则的引入，还对核查条目中该病人需要特别关注的内容进行高亮显示，引起医护人员的重视。最后，病人数据的集成减轻了医护人员在完成核查工作中查询数据的负担。这些数据通过规则的进一步筛选，只选取对医疗安全有影响的病人数据显示给医护人员，从而进一步提高了他们的工作效率。例如，患者各项生理指标是否适合手术、是否存在传染性疾病、缴纳的手术押金是否充足、是否已签署知情同意书等状况目前都可以通过智能清单展现给医护人员。

本系统在某三甲医院心内科开展了临床评测，来自临床人员的评价结果表明：医护人员对该系统接受程度良好，该系统的使用有助于安全清单在临床上的普及。

3 讨论

使用安全清单可以提高对循证医学最佳实践的遵从度，从而减少医疗差错。然而在繁忙的临床工作中，必须把这些最佳实践的原则落实到具体的临床情景中，才能有效指导实践。智能清单系统为这一需求给出了技术支持。通过应用基于规则的推理技术，智能清单系统根据病人情况生成个体化的清单条目，从而在简化清单内容的同时增强了清单的针对性。不但如此，智能清单的条目还可以集成与之相关的病人数据、参考文献等辅助信息，进一步提高使用安全清单的方便程度。通过应用工作流管理技术，智能清单系统可以将安全清单在恰当的时间分发给正确的使用者，从而在减轻使用者记忆负担的同时确保清单核查流程的顺畅。

智能清单的智能性主要借助对工作流模型的执行和对规则的推理来实现。在本研究开发的智能清单系统中，利用一组接口与第三方的工作流引擎和规则引擎相集成，从而实现了这一功能。该设计方法有助于直接利用成熟的工作流引擎和规则引擎产品，加速智能清单系统的开发。随着基于工作流技术的信息系统(如临床路径管理系统)和基于规则的临床决策支持系统在临床上的应用不断增加，本研究所采用的方法也有利于智能清单系统与这些系统的互操作，并且有利于流程性知识和规则在这些系统间的共享，进而将这些系统联合在一起产生更大的作用，实现更加智能的医疗。

本研究开发的智能清单系统也存在一定的局限。首先，目前智能清单系统只能从电子病历系统或某一个临床信息系统中获取病人数据，而与诊疗决策相关的数据往往分散在多个信息系统中，同时与这些系统进行集成开发工作量较大。其次，由于缺乏统一的数据模型，不同的医院对于同样类型的病人数据有着不同的描述方式，导致智能清单系统在不同医院间迁移时不得不根据医院信息系统的数据模型对智能清单中涉及数据的内容进行修改，从而增加了工作量和工作难度。随着国内外医院临床数据中心的不断建设，临床信息标准的不断提出和完善，分散的医疗数据被集中并以规范化的形式表达，并提供统一的数据访问方法。数据中心的应用和普及，将有助于改善清单应用中数据访问。

4 结论

本研究为安全清单的普遍和有效使用设计了一套智能清单的知识表达及执行方法，并开发了一种面向医疗安全的智能清单系统，旨在通过智能化的方法解决目前安全清单应用核查中存在的不能与临床工作流相融合、内容缺乏针对性等问题。该系统通过对工作流引擎和规则引擎的集成应用，使得病人个体化的清单可以在恰当的时间被推送给正确的应用对象，并提供了相关的病人数据和参考信息方便了临床工作者对于清单的使用。本研究通过PCI围术期清单，验证了系统对于复杂智能清单的表达和执行能力，证明了方法的有效性。随着安全清单在临床中使用广度和深度的增加，越来越多的智能清单将在系统中不断被开发、验证和评估。这样的方式将有效保障病人安全，减少医疗费用，并且减轻医护人员工作负担。

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An Intelligent Support System for Patient Safety Checklists

Nan Shan1Lu Xudong1*Yang Zhixiang1Liu Yuqi2Chen Yundai2Duan Huilong1

1(Department of Biomedical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China)1(Department of Cardiology, PLA General Hospital, Beijing 100853, China)

Safety checklists have gain increasingly attention in recent years as an effective way of standardizing healthcare. They serve as a quality improving tool by enabling providers checking the variance between the actual situation and the best practice prior to the critical activities. However, the traditional checklists in paper form are lack of integration with clinical workflow, specification to individual patients and information system support, which increases the workload of providers and leads to ineffective implementation. This study decomposed safety checklist knowledge into 4 layers, i.e. clinical workflow, checklist form, medical algorithm and supplementary information, aiming to make checklists adjustable and executable by computerized systems. A support system had been developed according to the checklist representation and execution mechanism. The system was able to reduce the providers′ workload by integrating checklist into the daily care process of providers for individual patients and providing related patient data and knowledge. A percutaneous coronary intervention peri- operative checklist set had been used to validate the proposed system. By using the system, the process was decomposed into 11 scenarios integrated with the actual clinical workflow. In each scenario, a group of clinical algorithms was applied to produce checkable items. The results indicated that the proposed approach effectively supported the representation and execution of checklists and providers could have benefit from the system by using the process- oriented and patient- specific checklists.

clinical safety; safety checklist; workflow management; clinical decision support

10.3969/j.issn.0258- 8021. 2017. 03.010

2016- 06- 23， 录用日期:2017- 01- 06

R318

A

0258- 8021(2017) 03- 0329- 07

*通信作者(Corresponding author)，E- mail: lvxd@zju.edu.cn