醫療風險預警軟件系統的運用研究

邱雨婷　王強

【摘 要】現階段，在國內大中型醫院，醫療質量的監控是一大難題，醫療行為異常變故的早期介入對于防范醫療風險具有重要的意義。醫療風險預警系統通過手工填報和自動數據挖掘相結合的方式，將可能出現的醫療質量缺陷事故提前發現，呈報給醫生、護士和管理部門，使醫療質量風險提前預知、事前防范，是提高醫院醫療管理質量、降低醫療事故的重要舉措。

【關鍵詞】醫療風險；預警；系統

1 研究對象

1.1 醫療風險關鍵指標確定

醫療風險關鍵指標確定要充分發揮風險管理人員的作用。醫療風險管理人員不僅需要具備基本的臨床知識、風險管理知識、相關的法律知識以及心理學知識，而且要對風險信息進行收集、整理和分析，能夠對風險正確評估、監控和預警，能夠填寫對上報的醫療差錯進行統計分析，給出具體的統計報告。在實際操作中，風險管理工作包含：風險識別、分析風險發生的原因和后果、分析風險、評估風險、干預處理風險五個方面，并且參與風險管理制度和機制的建立和研討，幫助醫療管理機構建立更規范和完善的風險管理方案。

1.2 醫療風險預警軟件效果評價

在對患者實施診療方案的過程中，醫療風險管理人員需要根據相關的數據和方案及時正確地進行預警干預，并告知醫護人員應采取相應的防范措施；同時也需要告知患方，使其對潛在的風險有所了解，避免不知情的情況發生，減少不必要的誤解和醫療糾紛。在實際運用中，醫療機構通過預警軟件給予的風險提示信息以及風險等級信息，確定風險加權值與風險概率的正相關性。

2 研究方法

2.1 松耦合法提取風險指標數據

醫療質量監控系統需要從HIS系統、LIS系統、PACS系統、移動護理系統等基礎數據庫中獲取數據。根據軟件設計的原則，醫療風險預警系統應該和HIS系統、LIS系統、PACS系統、移動護理系統等基礎軟件采取松耦合的方式，這樣設計才能保證如果基礎軟件變動而醫療風險預警系統相對穩定。在醫療質量監控系統的數據庫中建立幾張中間表，分別存儲HIS系統、LIS系統、PACS系統、移動護理系統等基礎數據庫中在院患者的數據，每天定時運行兩個任務，一個任務將在院患者新增的數據導入到中間表中，另一個任務是將中間表中的數據經過運算得到加權總分，并將患者風險加權總分按高低順序進行排序。

2.2 德爾菲法實現醫療風險趨勢分析

2.2.1 對患者風險指標進行分級、賦值和權重

對患者風險指標進行分級、賦值和權重，采用德爾菲法（ Delphi Method），又稱專家規定程序調查法。該方法主要是由調查者擬定調查表，按照既定程序，以函件的方式分別向專家組成員進行征詢；而專家組成員又以匿名的方式（函件）提交意見。篩選如：年齡、教育程度、疾病診斷、疾病預后、入院病情、患者對疾病相關信息知曉程度、有無醫療意外或并發癥等，分別進行分級并賦值（見表1）。

2.2.2 確定風險等級

目前對醫療風險等級劃分不一，我國醫院手術分級管理規范施行4級劃分。借鑒此劃分原則，可將患者風險等級分為四個等級，第Ⅰ級是無風險，加權總分在50分以下，不會導致病情加重或者延長住院時間，也無需額外的治療。第Ⅱ級是低度風險，加權總分在50～60分，對醫方及患方造成一定傷害，但傷害程度較輕。第Ⅲ級是中度風險，加權總分在70～80分，對醫方及患方造成傷害程度嚴重，易產生糾紛，會對雙方造成影響及傷害。第Ⅳ級是高度風險，加權總分在80分以上，對醫方和患方造成嚴重傷害，甚至影響波及社會，傷害程度需要急救或致死。

3 討 論

有效的風險判斷和風險管理不僅包括對風險進行識別、評估、預警、處理，更涉及患者安全、診療、技術等多個方面，要建立一套能夠全面反應病人潛在風險層級，由醫生、護士、管理者共同完成的可靠的、有效的實時監控系統，仍是一項具有挑戰性、探索性的工作。醫療風險預警系統軟件各個信息系統中涉及風險因素的相關基礎數據的提取、轉化，并存儲到醫療風險預警的數據庫中，特別是文字記錄（包含電子病歷）的提取、分析及處理，以實現不用或很少使用人工填報的方法，大部分的風險因素都要做到計算機自動挖掘的識別預警的自動化。

主要參考文獻

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