人工智能預檢分診系統在急性腦卒中綠色通道中的應用效果

葉虹，方麗紅

同濟大學附屬第十人民醫院急診科，上海 200072

腦卒中作為當前高發疾病之一，其高致殘、致死率給社會和家庭帶來極大的經濟負擔和精神壓力[1]，已成為目前世界嚴重的公共衛生問題之一[2]。急性缺血性腦卒中（acute ischemic stroke，AIS）治療關鍵在于盡早疏通梗死的血管，盡早進行靜脈溶栓治療。循證醫學證實在發病4.5 h 內進行靜脈溶栓治療能降低AIS 患者殘疾率，且靜脈溶栓治療對時間具有高度依賴性，治療越早，預期獲益越大[3-4]。研究顯示[5]快速預檢分診是促進預院內靜脈溶栓流程的關鍵措施。預檢臺是患者到急診的第一站，快速、準確地預檢分診，并早期識別出AIS 患者是啟動溶栓綠色通道的基礎，是縮短患者DNT 時間的前提條件，更是患者預后的保障。隨著科技的發展和醫學發展的長足進步，人工智能技術（artificial intelligence，AI）有處理大數據的先天優勢，目前已開始應用于腦卒中的診斷、治療和預后等多個方面，并展示出巨大的潛力[6]。2019 年，該院與上海市某信息技術有限公司合作，將人工智能預檢分診系統引入到該院的預檢分診系統中，以期達到在短時間內對急診患者實行快速有效的預檢分類，使其在正確的時間，正確的地點對正確的人實施正確的救治與護理[7]，進一步提升急診科的服務能力。該院自使用人工智能預檢分診系統后，預檢護士在早期識別腦卒中尤其是危重患者方面取得一定效果，現選取2018年9—12 月使用傳統模式分組的100 例腦卒中患者和2019 年9—12 月采用人工智能預檢系統分診的100 例腦卒中患者作為研究對象，報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取上海市某三甲醫院的急診科就診患者，符合急性腦卒中綠色通道納入標準。納入標準：①年齡在18～90 歲；②符合《中國 AIS 指南 2018》診斷標準[8]；③發病6 h 內可行靜脈溶栓或血管內介入治療； ④患者本人或家屬知情同意參加該研究。排除標準：①發病超過窗口期；②存在重要器官嚴重疾病者；③患有精神疾病或依從性差者；④患者本人或家屬不愿意參加該研究。該研究符合醫學倫理學批準，并經該院倫理委員會批準。2019年9—12 月使用人工智能預檢分診系統分診的100 例為觀察組，2018 年9—12 月使用傳統模式分診的100 例為對照組。預檢人員均由科室高年資護士（急診工作5 年以上）擔任，確保研究期間無人員差異造成的誤差。觀察組男性 56 例，女性 44 例；年齡 24～82 歲，平均（51.2±10.4）歲。對照組男性 57 例，女性 43 例；年齡 25～81 歲，平均（51.5±10.6）歲。兩組性別、年齡等基本資料比較，差異無統計學意義（P＞0.05）。具有可比性。

1.2 方法

1.2.1 對照組 對照組采用常規預檢分診，流程為患者來院→預檢臺預檢→患者收費處掛號→至相應科室就診→醫生開具醫囑檢查單→至收費處繳費→至相應檢查室按順序進行抽血化驗、影像拍攝等檢查→等待檢查結果→后續治療。

1.2.2 觀察組 該院使用的AI 預檢分診系統根據《急診預檢分診專家共識》[9]，參照改良早期預警評分（modified early warning score，MEWS）[10]，該體系以生命體征為基礎，以主訴為導向，結合患者生理狀況及各項評分結果，對患者進行量化評估后決定病情分級。分診護士詢問患者病情，了解患者就診原因與主訴，通過讀卡器自動讀取患者信息，包括患者姓名、性別、年齡、醫保卡號、聯系方式、分診時間等信息，AI 預檢系統配備的移動監護儀測量患者生命體征(T、P、R、BP、疼痛評分)，監護儀測量后生命體征數據自動上傳，護士選擇相對應的人群分類（如 120 預報、120 普通、自行來院）。系統自動采用 MEWS評分法對患者的病情進行分級評估，根據評級參考指標自動判定患者病情等級。此外AI 預檢分診系統內還包含各系統的疾病表現，并附以分診級別，以勾選方式錄入。預檢護士確認并完善掛號基本信息，根據系統建議的等級再次審核確認，并點擊“分診完成”，并打印電子分診標簽指引單，貼于患者病歷本上，患者持該指引單無需去收費處掛號即可至各區域就診，掛號費在患者就診后同其他檢查費或藥費一起支付，節省了患者時間。并植入卒中FAST 院前篩查量表，設立綠色通道啟動鍵，點擊后分診級別自動優先為1 級，且分診指引單上會有“綠色通道”的標識，一旦發現患者腦卒中癥狀，預檢護士立即開啟腦卒中綠色通道，同時致電腦卒中中心醫生做好迎接患者準備。由預檢護士帶患者去腦卒中中心，醫生對患者進行再次評估，確認患者需進入溶栓綠色通道，立即啟動溶栓綠色通道，溶栓護士為患者開通靜脈通路、采血、心電圖等檢測，醫生開出相關檢驗單和檢查單，預檢護士協助患者家屬進行付費、預約登記CT 等。

1.3 觀察指標

①分診掛號用時：為護士接診患者到產生電子分診標簽。②CT 檢查時間：急性腦卒中患者從急診就診至行頭顱 CT 檢查的時間。③DNT（door to needle time）：急性缺血性腦卒中患者從急診就診到接受靜脈溶栓用藥的時間。

1.4 統計方法

采用SPSS 22.0 統計學軟件進行數據分析，計量資料以（±s）表示，組間比較行 t 檢驗，P＜0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

觀察組患者的分診掛號用時、CT 檢查時間、DNT 優于對照組（P＜0.05），見表1。

表1 兩組患者分診掛號用時、CT 檢查時間、DNT 時間比較（±s）

表1 兩組患者分診掛號用時、CT 檢查時間、DNT 時間比較（±s）

組別 分診掛號平均用時（s）CT 檢查時間（min）DNT 平均時間（min）對照組（n=100）觀察組（n=100）t 值P 值354.24±12.02 39.94±12.05 184.664＜0.05 17.00±2.87 12.86±2.83 10.271＜0.05 46.42±5.23 27.04±5.20 26.227＜0.05

3 討論

3.1 提高預檢分診準確率，縮短掛號時間

AIS 為臨床中危害性較大的疾病之一，極易導致患者出現殘疾或死亡情況，當患者不能接受及時正確的治療干預時，疾病損傷程度將大幅提高。急診科是為患者提供緊急疾病處理的重要窗口，但是當前急診擁擠已成為了普遍及嚴重的問題，在目前的急診環境下，如何使真正需要緊急處理的患者在第一時間得到有效的處理，分診的準確率和效率顯得至關重要[11]。在AI 系統支持下，科室對預檢分診流程進行改進，提高了危重癥患者分診的準確率和效率。該系統滿足評估指標客觀、簡單、時間短的特點，以生命體征、患者主訴、生理狀況、各類評分標準為參數，將腦卒中篩查、高危胸痛篩查和創傷評估作為獨立功能模塊，使預檢護士能夠快速、準確地獲取信息，識別出疑似腦卒中患者、高危胸痛患者和創傷危重患者，保證了護士分診的準確性和完整性。而針對預檢護士的專項培訓也提升了護士的快速識別能力，應用快速問診術語早期識別AIS 患者。同時新流程將預檢分診、登記、掛號整合，在預檢分診系統中實施“虛擬掛號”，減少了患者來回走動以及排隊掛號的時間，大大優化了靜脈溶栓的院內流程，減少危重癥患者院內延遲時間，提升了分診的效率。該研究結果顯示AI 預檢系統的分診掛號用時明顯少于對照組，表明AI 預檢系統可有效縮短患者分診時間，符合患者期望。

3.2 提高AIS 患者搶救效率，縮短NDT 時間

AIS 的救治時間非常緊迫，縮短DNT 是為患者爭取治療效果的最佳方法。美國急性缺血性腦卒中患者早期管理指南指出，從患者就診至應用靜脈溶栓時間（DNT）需在60 min 內。AI 預檢分診系統提升了溶栓綠色通道工作效率，提高AIS 患者搶救成功率。分診護士使用新的預檢分診系統可以更加及時準確地識別腦卒中患者，盡早篩查出急危重癥患者，快速啟動溶栓綠色通道，立即通知神經內科醫生接診患者，使綠色通道前移至分診、接診流程，給予優先安排就診，讓危重腦卒中患者在就診環節上得到及時救治，縮短患者候診時間，為AIS 患者盡早溶栓贏得寶貴時間。從該研究觀察結果看，觀察組的頭顱 CT 檢查時間、DNT 時間均明顯少于對照組（P＜0.05），為缺血性腦卒中溶栓患者創造搶救成功機會，提高搶救成功率。

3.3 提高了急診患者和家屬對就診的滿意率

分診指引單上有明顯的“綠色通道”標識，使此類急危重癥患者在各個救護環節都得到優先處理，在繳費、檢查、取報告單等環節，實現優先檢查、優先檢驗、優先治療的原則，最大限度縮短AIS 患者的院內延遲，真正實現綠色通道“路路相通，一通到底”。患者及家屬感受到醫院對其病情的重視和關心，利于建立良好的護患關系，減少醫療糾紛的隱患，提高了患者的滿意度。有研究顯示[12]，實施后患者對護理服務的滿意度高于實施前。

4 小結

目前為了提升腦卒中患者的搶救效果，很多醫院都做了嘗試。治療AIS 患者的關鍵在時間窗內盡早進行溶栓治療。早期快速識別是確保腦卒中患者快速進入溶栓流程的關鍵。該研究表明，人工智能預檢系統的應用，為患者爭取更多的機會使其接受溶栓治療，提高急救的時效性和成功率，從而達到改善患者預后的目的。