“互聯網+”在靜脈血栓栓塞疾病防治管理中的應用進展

王旭星,馮麗群,凌 華

南昌大學第一附屬醫院，江西330000

靜脈血栓栓塞癥(venous thromboemblism，VTE)是世界上僅次于心肌梗死和腦卒中的第三大心血管死亡原因[1]，在歐洲每年約有50萬人死于靜脈血栓栓塞或相關并發癥[2]。國內外研究數據顯示,40%～60%的手術或非手術病人都存在著發生VTE的風險,但是在國內對VTE高危人群采取有效預防措施的占比很低,在亞洲國家的VTE預防占比則更低[3-6]，所以早期識別VTE高危人群并及時采取相應預防措施,對減少院內VTE發生有重要意義[7]。近年來互聯網新一代信息技術不斷涌現與發展，“互聯網+”在醫療領域得到廣泛應用，互聯網結合疾病管理的新型模式也隨之出現，衛生管理部門出臺了“互聯網+”護理的發展相關政策以支持﹐如《關于促進“互聯網+”醫療健康發展的意見》《國家衛生健康委辦公廳關于開展“互聯網+護理服務”試點工作的通知》等[8]。因此，通過“互聯網+”的形式對VTE疾病進行有效的防治管理成為近年來學者共同關注的問題，本研究對國內外互聯網技術在VTE管理中應用現狀進行綜述，分析國內外互聯網技術在VTE管理中的應用現狀及存在問題，包括對人工智能、網絡信息系統、移動應用程序等技術應用現狀進行梳理和回顧，旨在為我國“互聯網+”與VTE疾病防治管理進一步結合提供參考。

1 “互聯網+”在VTE疾病防治管理的應用形式與應用現狀

1.1 人工智能系統

20世紀70年代，人工智能技術在國外醫療健康領域投入應用，到21世紀初，人工智能技術在輔助診療、疾病早期預測、健康管理等領域取得了突破性成就[9]。朱一新等[10]將電子病歷系統與人工智能系統結合，通過人工智能技術對VTE風險的自動評估，將評估結果自動計算分值后推送到醫生工作站，實時提醒醫生并引導醫生進行預防。Zhou等[11]開發的人工智能系統則對此進行了更加詳細的設計。該研究基于人工智能開發了一個臨床決策支持系統(AI-CDSS)，與電子病歷系統相連接，每6 h或當醫生進入病人的電子病歷系統時，AI-CDSS系統自動收集病人信息，對VTE出血風險進行評分，并推送給醫生相應的預防提醒。除了對人工智能系統進行優化，在另一項回顧性研究中，Martins等[12]利用人工神經網絡(ANN)預測復發性VTE的發生率，ANN是人工智能領域內一種新興的運算模型，近年來，國外ANN已成功地應用于預測血栓，包括對門脾腸系膜靜脈血栓和門靜脈血栓等[13]的預測，Martins等[12]運用了3種ANN模型對VTE病人的復發率進行預測，結果顯示3種ANN模型都具有較高的精確度，說明ANN模型可以應用到臨床復發性VTE的管理中。

1.2 移動應用程序APP

智能手機的普及帶動了移動應用程序的發展，移動應用程序(APP)在疾病預防與出院隨訪等方面廣泛應用，吳瓊等[14]研究表明移動應用程序已應用到糖尿病病人延續護理中，并取得了良好的干預效果，倪惠等[15]將“消防栓”APP應用到VTE病人出院隨訪管理中，對45例膝髖關節置換術病人進行分組觀察，對照組采取分發健康教育手冊、電話隨訪的方式隨訪，干預組利用APP移動程序為病人實時推送預防深靜脈血栓信息，相比對照組，干預組病人出院1個月后對VTE的認知情況和采取VTE預防的依從性均明顯提高。這與Cao等[16]結論一致，VTE病人出院后需要繼續接受抗凝治療，華法林是常用的口服抗凝劑，但華法林劑量過大可能導致出血，華法林劑量不足可能導致血栓形成，Cao等[16]開發了一款“Alfalfa”APP來進行華法林劑量管理以提高VTE病人院外抗凝治療的有效性和安全性。一項國家康復中心2016年發布的國外指南[17]中也建議將智能手機移動應用程序作為癌癥病人預防血栓的措施之一，把移動應用程序應用到VTE病人從初步治療到出院隨訪全程的疾病管理中，以減少癌癥病人血栓發生。

1.3 各類社交媒體平臺

社交媒體的興起也為VTE病人術后隨訪提供了新途徑。廖黎黎等[18]對100例下肢深靜脈血栓術后病人進行基于微信平臺隨訪的干預試驗，創立公眾號“DVT 平臺”，由責任護士在出院前指導病人及家屬使用方法，管理小組在平臺內錄入健康指導信息，并每周二推送1次健康調查問卷，通過問卷得分情況，針對性提供意見。結果顯示，基于微信平臺的隨訪方式能夠提高VTE病人的自我管理依從性以及降低其并發癥發生率。除了微信平臺，視頻網站也是病人通過社交媒體獲取健康知識的一種重要方式。YouTube作為全球最大視頻網站之一。Bademci等[19]以“深靜脈血栓”和“腿部靜脈血栓”為關鍵詞檢索了YouTube中關于深靜脈血栓科學內容的1 200個視頻內容，從觀看次數上顯示，從視頻網站上傳的視頻被觀看的頻率遠高于電視節目等形式，從視頻內容上來看，有51.80%是醫療視頻，10.30%是手術視頻，15.30%視頻是關于壓縮治療，其余25.20%是包含疾病的動畫視頻，沒有視頻討論DVT治療方法的并發癥或疾病康復的內容，這也提示相關醫務人員在制作或上傳VTE內容視頻時，針對性上傳更多以上方面的內容，便于受眾更全面地了解疾病知識。

1.4 網絡信息系統

美國胸科醫師協會(American College of Chest Physicians，ACCP)2012年發布的第9版指南，明確推薦使用計算機決策系統、醫囑、定期審查和反饋等方法[20]。近年來，網絡信息化系統的建設成為近年熱點之一，目前網絡信息系統的建設分為風險預警、風險上報以及出院隨訪方面。在風險預警方面趙紅樂等[21]以醫院信息系統為基礎，開發了靜脈血栓栓塞風險管理信息系統，該系統在護理電子病歷中加入VTE風險評估模塊，入院當天護士對病人進行VTE風險評估，系統根據評估結果自動生成預防措施，高風險病人信息會被推送到責任醫生、護士處并在系統內進行預警，研究結果顯示，風險管理信息系統的應用減少了護士評估VTE風險的時間，提高了醫院內VTE風險評估率和上報率。但這種風險預警系統在不同醫院的應用效果目前還不明確,Woller等[22]將風險預警系統應用到社區醫院，對3所社區醫院開展了一項前瞻性研究，通過對95 236例病人進行3年的數據追蹤，已證實風險預警系統在社區醫院也有良好的應用效果。

在風險上報方面，陳亞萍等[23]建立了VTE上報表，建立了更完善的VTE風險上報系統，通過在院內進行試運行，研究顯示，風險上報系統的運行有助于提升護理人員VTE防治意識，動態檢測院內住院病人VTE發生現狀，這也與徐園等[24]的研究結論一致。Turrentine等[25]在此基礎上基于醫院信息系統開發了一種VTE風險分層上報系統，將病人的VTE風險水平分為低危、中危、高危、非常高危等級，并與特定的VTE預防治療措施聯系起來，醫護能根據風險等級給予病人恰當的VTE預防措施，降低VTE的發生。

在出院隨訪方面，柳小琳等[26]收集VTE病人出院后護理需求，結合隨訪人員在既往隨訪過程中出現較多的問題設計結構化隨訪表單，根據評估、健康教育、隨訪意見等模塊搭建護理隨訪信息系統，并于2018年1月—2018年6月在院內試運行，通過對3 417例VTE病人進行隨訪，結果表明隨訪信息系統可以有效提高醫務人員的隨訪工作效率和服務質量，降低VTE病人30 d內再入院率。

2 “互聯網+”應用于VTE疾病防治管理中存在的問題

2.1 人工智能等新興技術應用較少

我國人工智能技術在VTE疾病防治管理中的應用尚處于探索階段，主要應用在改善和提高輔助診療效率方面[27]在護理領域中的應用較為少見，未來在護理領域內應加強對人工智能技術的探索，目前國內外對于VTE出院病人的隨訪方式以電話隨訪為主[28]，未來可以采用通過人工智能(AI)進行出院后隨訪，減輕隨訪人員的工作負擔，提高隨訪效率。

2.2 社交媒體利用度低

我國目前VTE領域臨床健康教育主要以出院前口頭宣教、微信平臺形式為主，對視頻網站等社交媒體平臺的利用較缺乏，因此，未來醫務人員要提高對社交平臺的利用，更多地制作和上傳VTE相關內容的健康教育視頻，增加病人對VTE健康知識的了解。

2.3 網絡信息系統存在安全隱患

當前有關信息安全的法律法規尚未完善,網絡安全監管難度大,病人的個人信息和醫療數據均有可能發生泄露[29]，未來應加強網絡安全制度的建設和完善，解決網絡信息系統的安全問題。

2.4 醫務人員參與度不高

國外一項研究發現大部分護理院校并沒有護理信息方向的課程教育[30]，這也導致大部分護理人員信息化能力和水平偏低，無法參與到VTE網絡信息平臺的建設中去，因此，未來應加強對護理人員網絡信息化方面的相關培訓，促進更多護理人員參與到VTE網絡信息平臺的建設與應用。

3 小結與展望

隨著互聯網技術的高速發展，我國已開始探索“互聯網”技術在VTE疾病防治管理中的應用，目前的應用形式以人工智能、網絡信息平臺、社交媒體以及移動應用系統為主，在VTE風險上報、風險預警、風險評估取得了良好的效果。“互聯網+”醫療領域是潛力巨大的市場，但現在我國處于孕育階段，面臨諸多問題和挑戰，未來應加強“互聯網+”新技術的在VTE防治管理中的開發與利用，以提高VTE的防治效率。