智能急诊分诊诊断治疗系统的研发与应用

陈亚玲，李玉肖，黄陵生，付沫，傅保国，姚小云

（荆州市中心医院 急诊科，湖北 荆州 434020）

研究显示[1-3]，应用计算机分诊系统对患者进行病情评估，能够缩短分诊时间，为抢救工作提供帮助，而国内将分诊标准与信息技术相结合的研究较少，大多只有单纯的智能分诊功能，缺乏分诊后的诊断处置功能。本研究团队于2017年开发的智能急诊分诊诊断治疗系统分为智能分诊、智能诊断处置、数据统计及数据共享4个模块。该软件系统经过试用—反馈—团队讨论—修订完善—评价效果—推广初版，已在多家三级甲等医院进行试用，并于2019年7月开始在本院急诊科运行，取得较好效果，现报道如下。

1 智能急诊分诊诊断治疗系统的研发

1.1 系统研发团队 由本院急诊科、护理部、医务处、信息部、浙江好络维医疗技术有限公司于2017年联合开发的智能急诊分诊诊断治疗系统V1.0，已获得中华人民共和国国家版权局颁发的计算机软件著作权登记证书，登记号2017SR049126，证书号软著登字第1634410号，支持由微软公司开发的视窗7以上的电脑操作系统。由正高、副高职称急诊医生6名、正高职称危重症医生1名、中级职称以上急诊护士5名组成专家团队，通过查阅文献、收集整理病历资料确定适合的分诊标准，判定分诊信息并形成分诊临床路径。医学专家置入专家分诊思维，并判定分诊信息形成分诊临床路径，由1名高级软件工程师根据专家团队确定的分诊标准及信息判定情况编写程序。

1.2 系统智能化模块的建立 该系统主要包括智能分诊、智能诊断处置、数据统计和数据共享4个功能模块。

1.2.1 智能分诊模块 智能分诊模块包括对就诊患者信息、意识情况、生命体征、主诉（可选择21项常见急危重症疾病主诉或空白处添加）、症状体征（可选择根据不同的主诉衔接出的具体疾病症状）、发病时间和来院方式等进行录入。智能分诊模块是根据患者的疼痛情况、改良早期预警评分（modified early warningscore，MEWS）评分、创伤严重程度进行评估生成的救治优先级别，并用红黄绿灯自动显示，而且预检分诊的信息将衔接到相应诊区，进入各区后，再由诊疗医生和急诊护士进行处置。

1.2.2 智能诊断处置模块 智能诊断处置模块包括初诊（根据患者症状体征自动生成，诊治医生可进行核对更改）、治疗处置计划（根据初诊结果自动衔接出不同的治疗处置计划）、处置时间、处置地点及处置结果，再由各地点的医护人员进行相对应的处置。

1.2.3 数据统计及共享模块 数据统计模块包括抢救信息统计、患者信息统计、各救治中心接诊统计、各科室接诊信息统计和一些指标的时间统计。数据共享模块包括分诊患者的入院记录、主诉和症状信息传输到接诊医生的诊疗系统。

1.3 设备支持 该系统在预检台及医生诊室已接入内网的台式电脑端运行，电脑中无需安装任何软件，只需使用操作系统自带的浏览器就可以使用该系统。

2 临床应用

2.1 一般资料 采取便利抽样的方法，选择某三级甲等医院400例急诊科就诊患者为研究对象，根据入院时间将其分为2组，2019年 1—6月行常规预检分诊组的200例作为对照组，年龄（36.10±2.90）岁；男92例，女108例。2019年 7—12月应用智能急诊分诊诊断治疗系统预检分诊的200例作为观察组，年龄为（36.50±3.10）岁；男 96 例，女 104 例。研究对象的纳入标准：（1）年龄满14周岁急诊科患者；（2）患者自愿参与，并签署知情同意书。排除标准：（1）转院患者、绿色通道患者、突发公共事件的患者群体；（2）不符合急诊就诊标准的患者（如开药者、开检查单者）；（3）精神疾病患者；（4）沟通困难的患者；（5）无法完成全部相关调查的患者。2组患者的性别、年龄、文化程度比较差异无统计学意义（P＞0.05）。2组分诊护士的人数、职称、层级、专业工作年限构成上差异无统计学意义（P＞0.05）。

2.2 方法

2.2.1 研究方法 （1）观察组实施智能急诊分诊诊断治疗系统。预检分诊标准：以《国家卫生部急诊患者病情分级指导原则》[4]为基础：I级，为入院立即抢救对象，病区分为红色区（苏醒室/抢救室）；II级，需尽快抢救，候诊时间≤10 min，病情分为红区（苏醒室/抢救室）；III级，候诊时间≤30 min，病情分为黄区（优先就诊）；IV级，候诊时间≤4 h，病情分为绿区（一般诊室）。操作方法：10名分诊护士经过系统使用方法的培训；患者到达急诊科时，由分诊护士使用系统进行预检分诊，在智能分诊模块，护士根据患者生命体征、意识情况，结合患者主诉勾选系统对应的症状提示栏，并结合系统提示的病情分级，分别将患者分流到不同的诊区；分诊患者的入院记录、主诉和症状信息传输到急诊医生的诊疗系统，医生对患者进行二次分级，对重症患者采用优先叫号原则，保证急诊患者及时就诊。（2）对照组实施常规预检分诊，分诊护士（与观察组为同一组人）对急诊就诊患者按照就诊顺序通过观察、测量患者的生命体征和询问患者病情，并在患者接诊本上记录，按照预检分诊标准对患者进行分级分区。

2.2.2 观察指标 （1）病情资料收集时间：从护士询问患者病情起到结束询问的时间。（2）分诊时间：从患者到分诊台，直到告知患者需要去向的时间，其中包括病情资料收集时间。（3）分诊过度率：护士的初次分诊后患者的分诊级别经医生2次分诊后降级处理，其占分诊总人数的比例。（4）患者对护士分诊工作的满意度：采用自制的患者满意度调查表调查，调查表满分为 10 分，1～4 分为“不满意”，5～7 分为“一般”，8～10分为“满意”，调查表空白处可填写不满意的原因，得分越高表示患者对护士分诊工作的满意度越高。研究过程中，准确记录2组患者病情资料收集时间、分诊时间、分诊过度率、患者对护士分诊工作的满意度。

2.2.3 统计学方法 采用SPSS 19.0进行数据分析。计量资料以±S表示，正态分布且方差齐，组间比较采用t检验，如不符合正态分布则应用秩和检验。计数资料以例数或百分比表示，组间比较采用χ2检验。以P＜0.05为差异有统计学意义。

3 结果

3.1 2组急诊患者病情资料收集时间、分诊时间比较 研究结果显示，观察组的病情资料收集时间、分诊时间与对照组相比，差异有统计学意义（P＜0.05）见表1。

表1 2组急诊患者分诊情况比较（±S，min）

表1 2组急诊患者分诊情况比较（±S，min）

组别观察组对照组n 200 200 t P病情资料收集时间5.38±1.14 10.38±1.55 10.387＜0.001分诊时间8.15±1.33 13.25±1.64 10.397＜0.001

3.2 2组急诊患者分诊过度率比较 观察组在主要症状为头晕、咳嗽、心慌、胸闷、呕吐、发热、上吐下泻或腹痛的患者中，分诊护士初次分诊为III级经医生2次分诊后降级处理为IV级的分诊过度率显著低于对照组，差异有统计学意义（P＜0.05），详见表2。

表2 2组急诊患者分诊过度情况比较(例，%)

3.3 2组急诊患者对护士分诊工作满意度比较 根据调查，观察组患者对护士分诊工作表示满意的有196例患者，对照组中40例患者认为分诊较慢、流程繁琐等原因，表示不满意，2组的总满意度比较，差异有统计学意义（P＜0.05）。见表3。

表3 2组急诊患者对护士工作满意度比较(例，%)

4 讨论

4.1 应用智能急诊分诊诊断治疗系统能缩短急诊分诊病情资料收集时间 病情资料收集是为护士做出分级分区的前提，属于分诊的一部分[4]。而本研究结果显示，观察组病情资料收集时间少于对照组（P＜0.05），就诊患者病情资料收集时间的长短，在患者方面，我科对时间难以控制，但可以从分诊护士方面出发。急诊分诊诊断治疗系统的智能分诊模块将需要的患者信息按照逻辑顺序陈列出来，避免护士在询问患者病情资料的时候出现重要信息的遗忘，或是询问的时候缺乏逻辑性，让患者理解发生困难，从而影响病情资料收集的时间。所以智能分诊模块的出现，保证了护士收集患者病情资料的全面性和专业性，能减少因护士的分诊经验或分诊能力的参差不齐而导致跟病情相关的重要信息的遗漏，从而影响接下来的分诊准确性，而病情收集时间的延长会直接影响分诊时间，将会对患者的救治造成延误。

4.2 应用智能急诊分诊诊断治疗系统能缩短急诊分诊时间 急诊分诊的工作非常重要，快速准确的分诊，能够帮助急诊科的患者在较短时间内得到有效的诊治[5-6]。智能分诊的应用很好地满足了这一点，在分诊过程中能及时了解患者病症类型，快速指导患者去向，提升急诊科工作效率[7]。为制定护理计划提供循证学依据。智能诊断处置模块，可根据患者的症状和体征，迅速给予处置建议，供医生参考；本研究结果显示观察组的分诊时间短于对照组 （P＜0.05），与郭洪亮[8]的研究结果一致。分诊护士做出分级处理的这一判断为瞬时动作，分诊时间从患者到分诊台直到告知其去向，这一过程中涉及到时间变量有很多，例如病情资料收集的时间、信息记录的时间、分诊护士反应的时间等等。由于智能分诊模块的特点是收集患者数据并保存，进行24 h回顾和分诊数据统计；智能信息化系统对数据进行统一处理时，不会因外界环境的干扰而出现变化，同时通过红、黄、绿灯自动显示患者危急程度，自动对患者进行MEWS分级，确定患者救治优先级别；若是按照常规分诊流程来分诊，纸质记录的繁琐以及分诊护士的经验和能力等等都会影响整个分诊时间。

4.3 应用智能急诊分诊诊断治疗系统能降低护士的过度分诊率 以往临床常用的分诊方式为人工分诊，即护士根据患者的主诉、临床症状及体征结合临床工作经验对患者给予分诊。在此过程中护士容易受专业水平、临床经验、评估工具、掌握程度等因素的影响[9]，分诊质量难以控制[10]。有研究显示，在新加坡、法国等发达国家的医院采用了分诊电子信息系统，能及时、快速记录并在电脑上标识病情级别[2]，极大的降低了分诊工作误差，保障患者生命安全。

本研究应用智能急诊分诊诊断治疗系统中的智能分诊模块，结果显示观察组护士的分诊过度率比对照组要低（P＜0.05），且分诊过度的情况主要发生在主要症状为头晕、咳嗽心慌、胸闷呕吐、发热、上吐下泻、腹痛等的一些患者身上，主要表现症状相同的患者，疾病的诊断不尽相同，有少量患者的分诊级别经过医生2次分诊，可以降级处理。而本研究中需要立即抢救的I级患者和尽快抢救的II级患者都是直接送入抢救室，所以本研究中的分诊过度的情况主要存在于少量的IV级患者。

4.4 应用智能急诊分诊诊断治疗系统能提高患者对护士分诊工作的满意度 急诊患者多数存在病情急、病情复杂且变化快的特点[11-12]。大多数护患纠纷会发生在急诊科，尤其是分诊护士为患者进行病情评估而延误就诊时间时，易导致患者对护士不信任，引发矛盾。本研究结果显示，观察组患者满意度高于对照组（P＜0.05），与董兰等[13]研究结果一致，将智能信息化系统应用于急诊分诊工作中，可以缩短病情资料收集时间，缩短分诊时间，降低分诊过度率，从而提高患者的满意度。