面向基层医疗的云端智慧中医门诊系统构建与应用＊

田少磊，朱 玲，王映辉，张竹绿，于 琦，于 彤，吴 恙，郑婉婷，李敬华

（中国中医科学院中医药信息研究所 北京 100700）

基层医疗在国家乡村振兴和健康中国战略中发挥着重要作用[1]。中医药在助力基层医疗水平提升方面扮演着重要角色[2]。《2020 年中医药事业发展统计提要报告》显示截至2020 年中国中医总诊疗量已突破10 亿人，提供中医服务的社区卫生服务中心、社区卫生服务站、乡镇卫生院所占同类机构比重分别达到99.0%、90.6%、98.0%。数据表明中医药服务在我国具有巨大的需求趁势，基层中医药服务可及性不断增强。然而我国基层中医药服务能力仍存有短板，其诊疗水平、服务质量、人员临床素质有待于进一步提升。通过技术创新，借助信息技术对现行中医药服务模式进行优化设计，有望成为解决上述问题的有效手段。

随着信息技术的发展与传播，越来越多的人工智能、大数据、物联网等新技术新方法被引入至中医药领域[3]，诞生出大量有益的中医药信息化科研成果。Zhang 等[4]以中医医案和临床指南数据为语料，应用朴素贝叶斯算法构建了中医疾病诊断模型，模型诊断准确率达到84.2%；宋海贝等[5]在舌、面部图像信息数据库的基础上，应用卷积神经网络等人工智能技术实现了面象和舌象特征信息的自动识别分析，并结合物联网与云计算技术构建了中医舌面象辅助诊疗系统；李敬华等[6]研发了提供嵌入式应用模式的临床智能决策支持系统，系统可实现基于电子病历的实时临床决策支持和与临床病例高度相似的典型案例匹配，以及基于临床临床情景的诊疗规范、名家经验、名医名方、临床证据等中医临床知识服务。中医智能诊断模型、智能诊疗仪器以及中医辅助诊疗系统的问世，为中医药服务模式的变革提供了良好契机。

1 云端化系统架构设计

系统采用云端化技术架构模式，由网络层和应用层两部分构成。网络层主要完成相关医疗数据的传输、处理和保存。医疗数据通过通讯网络传输至云端服务器。云端服务器利用通信单元的接收器进行数据下载，并将其通过数据库连接组件保存到数据存储库中。应用层主要由客户端浏览器和四诊信息采集设备组成。医师登录客户端浏览器时，客户端程序与云端服务器的会话启动；云端服务器的通信单元接收医师诊疗数据后通过数据库连接组件连接数据存储库以获取医疗数据，触发智能中医计算模型并将计算结果返回至客户端浏览器，医师可通过客户端Web 界面来获取中医智能辅助决策知识。四诊信息采集设备通过通讯网络实现与云端服务器的会话，医师利用采集设备获取的信息将上传至云端服务器，之后通过云端服务器与客户端浏览器的会话显示于客户端Web界面。系统技术架构模式如图1所示。

图1 云端智慧中医门诊系统技术架构模式图

2 系统功能设计

本研究针对基层卫生机构中医药服务所存在的不足，聚焦中医独道的理论特色，整合前沿信息技术，构建了集云端、智慧、轻量、便捷等特点于一身的信息管理与服务系统。

系统功能包括智慧化医疗、门诊全流程管理、云端服务体系、业务拓展模式四大板块内容。智慧化医疗功能包括处方智能监测、智能中医诊断、知识库以及信息采集录入等。门诊全流程管理涵盖了建档挂号、医嘱开立、信息统计等基层医疗机构业务域需求。云端服务指在传统门诊信息管理系统基础上，采用云端化技术架构实现了云计算、云存储、云分布、云管理。系统还关注基层医疗机构运维与发展问题，提出了面向基层医疗的业务拓展模式。具体云端智慧中医门诊系统功能架构见图2。

图2 云端智慧中医门诊系统功能框架图

2.1 规则引擎驱动下的处方智能监测

中医临床处方审核是保证患者用药安全、防范医师用药不当的重要环节。传统中医医院信息管理系统实现了中医临床用药禁忌自动识别、审核预警功能，然而其多是通过嵌入组件形式实现，规则的变更、增加、拓展需要程序员更新系统版本，灵活性、及时性、交互性有待提高。针对上述问题，本研究提出一种基于规则引擎的中医临床处方智能监测系统构建与应用方案。

规则引擎起源于基于规则的专家系统，其主要思想是将应用程序中随着时间、空间动态易变的业务决策部分分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策，由用户或开发者在需要时进行配置、管理[8]。业务规则不再以程序代码的形式驻留在系统中，取而代之的是处理规则的规则引擎。业务人员可以像管理数据一样对业务规则进行管理，具有较好的灵活性、及时性和交互性。本研究基于云端智慧中医门诊系统架构构建了中医临床处方智能监测规则引擎，并使其落地应用于本系统，其应用模式如图3 所示。系统与中医临床处方智能监测规则引擎通过网络接口进行连接，用户在系统内开立的医嘱数据通过网络接口传输至规则引擎。规则引擎通信单元接收客户端医嘱数据并将其作为事实存至工作存储器，之后在匹配器中与规则库中的规则匹配，若匹配成功则会触发规则并在执行器中根据规则级别高低进行冲突消解，并将执行结果显示于系统客户端Web 界面，其触发与执行效果可在界面分低、中、高三级呈现。客户端Web界面的医嘱开立栏中会将违反用药禁忌的药物标黄，并在其下侧展示相关用药禁忌内容（见图4）。当医嘱触发低级别用药禁忌，则仅在界面进行文字提示，中级别的则会予以弹框提示（见图5），为高级别用药禁忌则会对医嘱进行拦截处理，不允许用户保存该医嘱单。

图3 基于规则引擎的中医临床用药处方智能监测系统应用模式图

图4 系统客户端Web界面文字提示

图5 系统客户端Web界面弹框提示

2.2 基于知识图谱的智能中医知识推荐

中医学是以观察型临床研究为基础的临床医学，经验积累对中医诊疗的过程极其重要。利用既往中医药学积累的海量信息来提升基层中医师临床诊疗水平具有重要意义[6]。

知识图谱是一种以语义网络来描述知识和构建各种事物之间关联关系的技术方法，具有强大的知识语义处理和组织能力。近年来知识图谱在语义搜索、知识链接等领域发挥越来越大[9]。本研究团队结合中医药学知识语义特点，利用多年积累的数据构建了基于知识图谱的智能中医知识库，并将其落地应用于本系统。该知识库汇聚了国医大师、全国著名中医专家、学科带头人等名医的学术经验，国家中医药管理局、中华中医药学会、中国中西医结合学会等机构发布的临床指南，40万例古今名医临床医案以及海量循证、养生、方剂、中成药知识。系统可根据用户输入的患者主诉、刻下症、既往史等内容实现中医方剂、中成药、名医经验、指南决策、相似医案、循证知识、养生知识、适宜技术的精准推荐，所推荐内容具有权威性高、专业性强、方法丰富、操作便捷、技术可及等特点，对于提高基层中医临床诊疗效果、发挥中医药特色优势、规范基层中医诊疗行为、保障基层医疗质量与安全具有重要意义。

2.3 智能中医诊断推荐

中医疾病诊断由来已久，是中医诊疗的关键环节。基层临床中医师的中医疾病诊断水平直接影响患者就医质量。朴素贝叶斯是基于概率论的一种分类方法，被广泛应用于交通、金融、军事等领域[10]。在中医方面，该方法曾被用来构建中医疾病诊断模型并表现出较好性能[11]。本研究团队将古今医案云平台中的病案数据和权威机构发布的疾病指南数据作为语料库，在实证分析的基础上，提出了改进的朴素贝叶斯算法并实现了中医常见疾病的高精度预测[4]。

用委托-代理模型也可以解释现阶段地方政府的某些机会主义行为。“以上级政府作为委托人，地方政府作为代理人，建立委托代理模型。”这个委托-代理模型主要是用来“考察委托人对地方政府的监督行为和地方政府作为代理人可能做出的行为选择。”[13]

证候诊断是指医师运用中医思维方法，将通过望、闻、问、切所搜集的患者信息研判后得出对疾病本质阶段性概括的过程，是中医临床实践的关键所在。深度学习是具有多个隐藏层的深度神经网络，也是一种表示学习方法，可根据已有数据集，利用复杂的多层神经网络体系结构对最佳特征进行学习，进而自行执行给定任务[12]。本研究团队基于已有的中医证候诊断数据集，采用深度学习技术构建了中医证候诊断预测模型。

本系统将上述中医疾病、证候诊断模型嵌入智慧化医疗板块，可根据基层中医师在系统中输入的患者四诊信息进行中医疾病、证候诊断推荐。

2.4 智能信息采集与医嘱录入

系统基于海量词网数据和词向量计算技术[13]，实现了智能问诊症状提示功能。系统可针对医师录入的临床表现（如头痛、发热、腰痛等）实时动态推荐与之相关的中医症状术语，以拓展临床医生诊疗思维，使医患间沟通更加方便、快捷、高效。

中医舌、脉诊信息具有主观性强、不可储存、难以复制等特点[14]。本系统将集成传感器、多媒体、图像切割、波形识别等技术的信息采集工具链入云端智慧中医门诊系统。舌、脉诊信息可由系统操作人员利用采集设备进行获取后上传至云端服务器，智能计算模型将根据信息参数进行运算并得出舌、脉识别结果，再通过云端服务器与客户端浏览器之间的通信单元进行传输后显示于客户端Web 界面，舌、脉采集设备及系统显示界面见图6、7、8、9。

图6 舌象采集设备

图7 舌象信息显示界面

图8 脉象采集设备

图9 脉象信息显示界面

中医临床诊疗特点决定了中医师会在大量的诊疗实践过程中对其诊疗思路进行归纳，形成相对稳定的临证模式和遣方用药习惯。根据这一特点，系统集成了医嘱处方库自助构建组件，医师可在系统中构建个性化的医嘱处方库；除此之外，系统内部还存储了临床常见疾病病历模板，医师亦可将患者历次就诊病历记录进行保存。医师可在其临床诊疗过程中灵活查看和调用，极大缩短医嘱和病历录入时间，提升了临床接诊效率。

2.5 云端服务体系

调查研究表示基层中医医疗机构的软、硬件设施有待于进一步完善和加强，轻量、便捷、安全的云端服务模式更符合其现实需求。系统采用云端技术架构，构建了云端化的存储、计算、分布与管理体系。用户无需进行本地部署即可通过浏览器登录系统平台；云存储、云计算指系统内所有的数据存储和计算服务均在云端服务器实现；云分布指系统内每个基层医疗机构均作为独立个体存在，彼此之间业务互不交叉；云管理指系统内挂号、建档、收（退）费、发（退）药、信息统计等各个环节均在云端实现，可使基层医疗机构的管理、运营成本大幅下降。

2.6 门诊管理与业务拓展

门诊管理是基层医院或诊所重要需求。随着信息化建设水平的发展，信息系统在门诊管理各环节中发挥的作用被越来越多的人所认可。作为改善基层医疗服务的关键因素，门诊管理系统对优化门诊就诊流程、缓解门诊就诊压力、改善患者就诊体验、健全疾病管理体系等方面意义重大[15]。本研究聚焦基层医疗单位的门诊管理行为，在系统中实现了门诊全流程、多方位、便捷化管理模式。门诊管理人员可在系统进行患者管理、挂号管理、门（急）诊收费、退费、门诊医生接诊、病历医嘱录入、药房发药、患者随访等。

系统内设置平台管理员、诊所/医院管理员、诊所/医院员工3 种角色，权限各不相同。平台管理员创建诊所/医院，并创建“诊所/医院管理员”作为管理者，拥有系统菜单、部门、岗位、字典、诊所/医院、配置权限。诊所/医院管理员具有诊所/医院基础数据上传与维护、开立员工账户、功能模块配置、运营数据查看等权限。诊所/医院员工分医师、护士、实验室、药师、会计等不同角色，不同角色对应不同操作权限，此不赘述。不同诊所/医院数据隔离，彼此之间业务、数据流程互补交叉干扰。

诊所/医院作为平台用户，有2 种运营模式可供选择，即独立经营和连锁经营（见图10），独立经营只有一个诊所/医院实体，连锁经营可以建立总部诊所/医院实体和分部医院实体，诊所/医院实际数据在各部门间实现共建共享。

图10 云端智慧中医门诊系统运营模式示意图

3 系统部署、登录与配置

系统基于Java 语言开发，具有兼容性强、安全性高、稳定性好等特点。系统运行硬件环境要求为CPU 1.6 GHz 及以上、内存 8G 及以上、硬盘100 G 及以上。用户可利用当地计算机设备通过谷歌浏览器访问系统。

系统采用云端HIS 架构，实现了云端化存储、计算、分布、管理、服务模式。门诊系统用户无需进行本地安装即可使用，通过浏览器访问系统，主要事务逻辑在服务器端（Server）实现。

由于不同中医科室所面临的临床业务有较大差别，不同疾病的诊疗模式也不尽相同。根据基层中医诊疗业务需求，研究团队对建档、挂号、收费、退费、智慧化医疗等诸多业务板块进行封装与升级，使之成为可供灵活配置的接口（见图11）。用户可根据需求配置功能模块、定制适合自己的门诊诊疗模式。

图11 门诊诊疗接口配置示意图

4 应用效果与意义

4.1 提升基层诊疗质量

本研究在中医诊疗智慧化、实效化、规范化方面进行一定探索，有助于基层诊疗质量提升。医师可利用智能化医疗模块获取权威、专业、丰富的中医药诊疗知识，弥补自身医疗知识储备和实践经验之不足，可拓展基层诊疗病种与施治疗法，提升诊疗水平。系统简化流程设计，可使患者就诊流程简化，病历采集与录入更为简便迅捷、缩短了就医时间，提升了患者就诊的体验。除此之外，智能四诊仪器的介入，使患者临床信息采集更为客观、量化，继而为基层中医同质化、规范化诊疗的开展奠定了基础。

4.2 降低基层机构运营成本

系统采用云端化技术架构模式构建了云端服务体系，用户可通过浏览器访问系统，基层医疗机构无需在本地设置机房、服务器等硬件设备，极大的节省了基层机构在基础设施方面投入的资金；医疗机构的数据、业务可在云端服务器统一维护，可避免因系统设备老化、人为操作不当、病毒攻击等不确定因素所造成的损失。系统具有完备的业务逻辑和简化的操作流程，能有效减少基层从业者的工作负担，提高工作效率。

4.3 促进权威、专业中医诊疗方案下沉

既往国家制定的中医诊疗指南、标准、共识多是以纸质版形式保留下来，主要是供人研读与学习，未能直接参与到基层临床诊疗实践之中，所产生效能受到一定限制[16]。本研究团队将上述中医诊疗指南、标准、共识所涉及到的诊疗相关内容构建为知识库并将其集成在门诊系统之中，使其能够根据系统内录入患者信息进行实时推荐与展示，以供医师在临床过程中参考。该模式增强了中医诊疗方案的可及性，使权威、专业的中医诊疗方案直接下沉至基层临床诊疗之中，促进了中医基层诊疗水平的提升。

5 展望

“互联网+医疗”已成为当代普遍诊疗形式，中医门诊信息系统的智慧化、云端化、便捷化已成为必然趋势。本研究在传统门诊信息管理系统基础上，聚焦基层中医师的诊疗行为，简化流程设计，集成大数据、云计算、物联网等应用模式，综合深度学习、朴素贝叶斯、知识图谱、规则引擎等前沿技术构建了面向基层医疗机构的门诊信息管理与服务系统，取得良好应用效果。然而该领域研究尚处在初始阶段，后续需围绕以下3个方面做进一步探索：①进一步提升系统智慧化功能板块的模型准确率；②加强基层医疗现状调研，结合基层中医药服务场景进一步升级系统设计；③加强系统的推广与应用，对系统功能进行临床测评与验证。