临床决策支持系统在护理领域应用现状的可视化分析

秦兰芳，朱怡，陈萍萍

1.浙江中医药大学第一附属医院（浙江省中医院）神经康复科，浙江杭州 310003；2.湖州师范学院护理学院，浙江湖州 313000；3.湖州市第一人民医院肾内科，浙江湖州 313000

目前，人工智能已被用于解决医疗管理、患者监测、健康干预等领域的医疗问题[1]。基于人工智能的临床决策支持系统（clinical decision support system，CDSS）近年来受到广泛关注，但基于人工智能的CDSS在临床护理实践中的应用仍处于早期阶段。文献计量学分析可为具有广阔背景的特定领域提供客观、系统、全面的分析。基于此，本文旨在总结CDSS在护理领域的研究成果，把握其研究方向和热点，希望为将来从事CDSS研究的从业人员提供有用的信息和参考。

1 资料与方法

1.1 数据来源

本研究采用Web of Science（WoS）核心数据库检索相关文献，检索时间为2009年1月1日至2022年4月10日。检索主题词为clinical decision support system、decision support system、nursing、nurse，文献类型选择articles和reviews。

1.2 方法

两位研究者独立在WoS核心数据库中检索相关文献，以TXT格式下载相关信息（标题、关键词、作者信息、摘要、出版期刊、参考文献等），若有分歧通过协商或寻求外部专家解决。共检索获得文献2159篇，剔除会议文摘、稿约、新闻报道等类型文献，最终纳入2030篇文献进行文献计量学分析。

2 结果

2.1 发文量和引用趋势分析

相关文献发表始于2009年，2009—2013年为研究的初始阶段。2014—2019年该领域的发文量稳步增长，但数量相对较少，说明此阶段该领域的发展相对缓慢，缺乏创造性突破。2019—2021年，护理CDSS研究进入快速发展阶段，2021年发文量最高达289篇，论文引用量呈现总体上升趋势，见图1。

图1 2009—2022年发文量及引用趋势分析

2.2 期刊分析

所有文献来自129种不同的期刊，表1显示发文量前10的期刊，这些期刊相关研究发文量均超过36篇，PLoS One是最高产的期刊（98篇），其次是International Journal of Medical Informatics（68篇）和CIN-Computers Informatics Nursing（58篇），其中Journal of Medical Internet Research的影响因子最高（IF=5.428），CIN-Computers Informatics Nursing影响因子最低（IF=1.985）。

表1 2009—2022年发文量前10的期刊

2.3 国家分析

通过对国家/地区的数据分析，可确定哪些国家和地区在该领域具有更大的影响力和最好的研究基础。研究显示护理领域发表的CDSS相关文献来自55个不同的国家。美国排名第一，发表1140篇，占该领域的53.52%。其次是加拿大（292篇）、英国（270篇）和澳大利亚（269篇）。

2.4 参考文献分析

引用频次是反映论文学术影响力的重要指标，通过对学科高引用论文的分析可追踪到领域关注的焦点。引用频次居前10位的文献见表2。为评估该领域的学科研究结构和发展路径，利用CiteSpace生成时间轴视图，时间轴视图是一种结合时间切片和聚类算法的数据查看方法。每个集群由类似主题的文献组成。早期主要包括#0计算机、#7营养支持和#12智能手机，最近几年出现#3机器学习、#4护理信息、#11警报疲劳和#14姑息治疗，见图2。这些数据显示近年来的研究热点和趋势。

表2 高引用文献分析

图2 参考文献时间轴视图

2.5 关键词分析

共现频率最高、引用频次最多的关键词可能是该领域研究的热点。最初，该领域的研究主要集中在临床决策支持、绩效、医疗差错和药物不良事件，从2014年至2018年，研究重点转向老年患者、警报、共享决策、电子病历、身体活动，2018年之后，交付、流行病学等关键词暴发。2020年以后，主要以战略、挑战、负担为主。本研究中，219个关键词出现超过15次，使用全计数法生成网络可视化地图，在2004—2022年期间，护理的暴发强度最高，其次是质量、影响、实施，表明现阶段研究重点已转移到临床实践带来的影响，见图3、图4。

图3 关键词暴发簇

图4 关键词网络可视化图

3 讨论

3.1 CDSS在护理领域相关研究的一般情况

CDSS最早起源于20世纪70年代，护理领域CDSS的相关文献最早于2009年发表并逐年增加。在研究初始阶段，大多数研究集中在慢病管理[2-4]，这些研究表明CDSS的使用不仅可提高护理质量使患者受益，且可降低医疗成本。然而，这一阶段的研究报告种类繁多，质量较差，缺乏必要的实施细节。2011—2015年，该领域发文量稳步增长。2016—2022年，研究开始关注CDSS实施过程中的相关障碍挑战[5-6]；表明该领域从探索性临床研究向临床实践转变，并对引入和使用过程中可能涉及的问题进行深入讨论[5-9]。本研究发现，PLoS One（美国）在该领域内的发文量排名第一，其次是International Journal of Medical Informatics（爱尔兰）和CINComputers Informatics Nursing（美国），表明这些期刊对护理领域的CDSS研究文献特别感兴趣。美国和加拿大是这一研究领域的主要参与者，尤其是美国，发文量超过半数，说明美国在护理CDSS研究这一领域极具影响力。

3.2 CDSS在护理领域研究的主题演变、研究热点

本研究中，参考文献可提供丰富有用的信息以了解护理领域CDSS研究知识结构的演变。从表2可以看出，排名前10位的文献大多集中在CDSS从理论到临床实践的探索及CDSS对医疗质量和成本的影响。一篇文献引用的次数越多，说明它在某个领域的重要性就越大。本研究发现，引用文献主要来自排名居前的期刊，且多为对CDSS临床应用效果的综述，这些研究表明虽然CDSS的应用在增加工作便捷度等方面显示出益处，但其效果仍存在争议，需要更多高质量的研究来提供证据[10-11]。CDSS哪些方面可为患者带来更大的益处是未来研究的方向。

关键词共现分析可洞察某一领域内研究热点的分布与演化及未来的发展趋势，围绕着护理、影响、实施、结果、质量构成CDSS在护理领域相关研究的核心，发文多集中在分析CDSS在临床中的应用，包括伤口管理、感染风险预测、血糖控制、凝血管理、肥胖筛查、跌倒和压疮的预防管理、智能提醒和警报等方面[12-20]；分析结果表明，CDSS在临床实践中遇到的挑战和负担及应对策略是当前的研究热点。

3.3 未来展望与挑战

护理信息学是一门新兴的交叉学科。随着大数据时代的到来，信息技术可能为护理领域带来极大的机遇和发展空间。研究表明，在临床环境中使用CDSS可提高护理质量，并为支持循证实践提供确凿的证据[20-22]。在美国，由于“减少浪费”和“改善结果”，在医疗保健领域使用大数据每年可节省数十亿美元的支出。在这种情况下，CDSS是提供良好临床护理的有用工具。研究表明，必须解决的首个挑战是获得高质量的数据，并整合到临床过程中。医疗数据的复杂性使得数据质量问题愈加明显，因为缺少、不正确或模糊的信息可导致无用甚至有害的结果[23]。在考虑实施CDSS之前深入思考如何更好地与临床工作流程相融合是这些系统进入临床实践的关键。本研究发现基于人工智能的决策支持工具面临着法律和监管方面的挑战。法律问题多年来一直困扰着决策支持系统，而缺乏涉及医疗人工智能的判例法使得医疗责任的划分变得复杂。许多医务工作者担心患者的安全水平及其对人工智能诊断错误所承担的法律责任。因此，医疗事故相关法律责任和政策仍是将人工智能应用于日常实践的重大障碍。建议对当前和未来的护士队伍与领导进行培训和教育，使他们成为CDSS的熟练应用者，人工智能工具可通过利用大量数据，在合适的时间、为合适的患者提供个性化护理，从而改变医疗护理实践。

本研究使用文献计量学方法对护理领域CDSS相关研究文献进行分析，目前CDSS在临床护理中的应用还处于初级阶段，仍面临着诸多挑战，迫切需要开展更多高质量的研究以提高临床护理质量和护士工作效率，减轻工作负担。