一種智慧醫院臨床安全用藥預警系統的研發和應用

在人工智能廣泛應用的背景下，以醫療大數據、場景數字化和人工智能為前提的智慧醫院建設成為公立醫院高質量發展的重要驅動力[。2021年5月，國務院辦公廳印發《關于推動公立醫院高質量發展的意見》（國辦發〔2021〕18號），強調推進智慧醫療、智慧服務、智慧管理“三位一體”的智慧醫院建設。作為智慧醫療的內容之一，臨床安全用藥是智慧醫院建設中不容忽視的組成部分。臨床安全用藥經常會面臨的問題是“跨科”和“跨時間”使用藥品時會出現藥源性不良事件。因此，臨床安全用藥是智慧醫院綜合發展的重要環節之一。由于現有的審方軟件需要配備一定數量的臨床藥師。公立醫院的臨床藥師人手緊缺，并且實時點評的處方數較低，加之容易出現漏審、錯審等現象，從而導致醫院臨床安全合理用藥方面出現管理漏洞[2。本研究以臨床安全用藥預警系統為例，探討了在智慧醫院的建設中，如何通過信息技術提升醫師安全用藥水平、解決臨床藥師的人手不足問題，以及防止醫院藥源性事故的發生。

一、臨床安全用藥預警系統研發背景

隨著科學技術飛速發展，新型藥品不斷涌現。目前，每年新申報的國產新藥數量已經達到300個以上。

不斷上市的新型藥品為臨床提供更多的治療方案和選擇空間，同時，也對臨床醫師的合理安全地用藥帶來一定的挑戰[3。臨床醫師在跨科和跨時間開具處方時，往往對藥品的適應癥和禁忌癥、副作用等不熟悉，容易造成藥源性的事故[4。藥物的代謝酶系復雜，CYP2C19是細胞色素P450（CytochromeP450，CYP）酶系的重要一員。P450同工酶也稱藥物代謝酶，是由一系列結構和功能相關的酶組成的超家族，是體內藥物代謝的主要酶系。P450酶系組成復雜，目前已知至少有12個亞族，不同酶系的組成影響藥物的相互作用[5。市面上流通的合理用藥系統主要的功能還是聚集在適應癥、劑量頻次、注射劑體外配伍等說明書提供的較為粗略的信息，沒有在藥物代謝動力學方面深度挖掘藥物的潛在不良反應。

因此，基于藥物的反應代謝研發臨床安全用藥即時警示系統，對于藥源性不良事件的監測顯得非常重要。臨床安全用藥即時警示系統對藥物相互作用、超量用藥、副作用疊加、配伍禁忌等可能對患者形成藥源性不良事件的過程建立臨床用藥安全監測系統，以發現或預測醫囑中存在或潛在的不合理用藥。國外研究結果表明，通過使用專門的合理用藥軟件系統，利用信息化手段對處方和病歷進行實時監控，可減少 7 5 % 的用藥錯誤，從而有效提高合理用藥水平[。

但是，國內一項調查研究顯示，公立醫療機構藥學部門人員結構基本合理，以合理用藥為核心的藥學服務模式已基本建立，但我國目前臨床藥師配備數量普遍不足，臨床醫師的前置審方系統點評和公眾用藥指導需求難以得到滿足[7-8]。

本項目基于浙江省重點研發計劃的支持，自2021年由項目負責人牽頭，以臨床醫師的需求為主導，啟動“臨床安全用藥預警系統”的自主研發和應用。本系統借鑒各類合理用藥監測軟件的優點，以智能預警、實時數據互通、智能抓取等方式進行研發。本系統旨在提示臨床醫師在臨床給予患者醫囑時，盡可能避免不合理用藥造成的不良反應的發生，提高臨床合理用藥水平，保證患者用藥安全，解決臨床藥師人手不足的問題，打造智慧醫院的“智能藥師”。

二、臨床安全用藥預警系統的設計架構

系統的建設目標是實現對合理用藥的一體化部署。通過對預警管理后臺、處方預警接口、醫生工作站等業務的模塊化管理和信息關聯，建立了針對不同藥品標簽屬性禁忌和預警模板的業務需求進行靈活配置。后臺還支持在數據層定義接口，與醫院HIS系統、LIS系統、PACS系統的各類信息系統打通，實現數據實時雙向互通。本系統遵循模塊化、層次化的設計原則，不同的業務系統之間會有功能的耦合。同時，考慮到未來系統的不斷成長，在系統的架構設計上要求對事務集中的業務做抽象，設計不同的層級架構。預警管理后臺主要為預警接口邏輯提供數據支持，并為這些數據提供維護的地方。按功能模塊分為編碼維護、藥品標簽屬性維護、預警模板維護、系統字典維護、賬號管理等。維護人員可以登錄系統對相關藥品數據進行維護，確保預警內容的準確性。強大的后臺數據處理能力和系統的優勢，提供可從容應對高并發、快速響應的運行工作環境。在多設備并行工作時，仍可實時準確地處理數據，并快速、準確地對處方進行預警判斷，給出預警提示。

三、臨床安全用藥預警系統功能和內容

（一）警示系統的優勢

1.系統構建基于處方和國家基本藥物目錄的大數據中心

根據國家基本藥品目錄中收錄的2863個藥品的說明書，以及浙江省醫療保障局辦公室關于啟用國家醫保版疾病診斷和手術操作分類與代碼歸納整理出藥物的大數據中心。

數據庫中歸納整理了關于藥品（按照通用名維護）的疾病禁忌抓取規則，藥物相互作用信息，哺乳期、孕婦、經期禁用人群，肝腎代謝排泄數據，交叉過敏數據庫，藥物潛在風險（藥物的嚴重副作用），日最大劑量等18個模塊的87222條數據信息，為軟件的自動提醒提供邏輯底層的數據支持。大數據中心中收錄了藥品（按照通用名維護）3568條、疾病禁忌抓取規則20061條、藥物相互作用規則17996條、特殊人群禁用規則4782條、交叉過敏數據庫966條、藥物潛在風險（嚴重副作用）規則374條、日最大劑量規則1774條、給藥途徑規則2707條、藥物排泄途徑信息280條、藥物代謝途徑信息397、藥物飲食禁忌信息369條、藥物半衰期信息2005條、特殊人群用藥信息4528條。

2.HIS/PACS/LIS系統的互聯互通

醫師開具處方時，會收到基于患者醫療信息的動態安全提醒。根據患者就診的身份ID，醫師可從HIS系統獲取其3個月內的處方記錄和5年內疾病診斷史，再從LIS系統獲取該患者的檢驗檢查信息，以及從PACS系統獲取檢查結果報告，實現HIS/PACS/LIS系統的互聯互通，智能動態計算該患者是否存在同組處方中藥品的禁忌證，或者是否符合藥品說明書中慎用的標準。經過計算后給出藥品的安全提醒。

（二）警示系統內容

1.基于藥物代謝體系的動態安全提醒

醫生開具處方時，會收到基于藥物代謝酶系特點的動態安全提醒。通過藥物大數據中心進行匹配，大數據會自動對醫師所開具藥品的藥物肝藥酶類型、疊加作用、減弱作用、不同代謝部位（肝、腎、肺、腸道）等信息自動進行判斷，處方和數據中心中的信息進行匹配自動計算后給出藥品的代謝體系的安全預警信息。

2.特殊人群的處方實時安全提醒

醫師開具處方時，還會收到特殊人群的處方實時安全提醒。根據從患者ID（從HIS系統）獲取的患者基本信息，如性別、年齡、體重、職業等，數據中心會自動判斷該患者的年齡段、哺乳期、經期、性別等信息是否符合藥品的適應癥。例如，某患者年齡大于65歲，則會被納人可能存在高齡標簽；某患者的年齡在18＼～50之間，則納入可能存在哺乳期標簽；某患者性別為女，年齡在18＼～50之間，則納入可能存在孕婦的標簽；某患者性別為女，年齡在12＼～55周歲之間，則納入可能存在經期的標簽。最后，根據藥品的適應癥和禁忌癥對標簽進行統一計算，判斷是否存在藥品禁忌證，有則給出藥品的安全提醒。

3.基于就診記錄的禁忌證安全提醒

醫師開具處方時，根據數據中心中藥品的禁忌證，再與HIS系統中獲取的3個月內患者的疾病診斷史進行匹配，以及從LIS系統獲取的患者的檢驗結果、從PACS系統獲取的患者檢查結果進行校正，判斷是否存在藥品禁忌證，有則給出禁忌證安全預警。

4.藥物潛在副作用疊加的安全提醒

醫師開具處方時，根據數據中心的藥品潛在副作用的信息，再根據患者處方中是否有同類的副作用疊加，判斷副作用疊加是否在同一個藥品半衰期內，有則給出藥品潛在副作用的安全提醒。

5.肝腎功能不全人群的安全提醒

根據藥品的代謝途徑可分為肝臟代謝、腎臟代謝、腸道代謝，以及其他途徑代謝。軟件會根據藥品的代謝特點進行判斷有無安全提醒。醫師開具處方時，軟件會根據患者的既往就診診斷自動判斷患者是否有肝腎功能不全的情況，從而有效地判斷患者是否有藥物代謝的安全信息。同時，軟件還可以根據同組處方中不同藥物疊加是否存在相同的代謝途徑疊加進行判斷，是否會加重對患者的肝腎功能損害。

6.基于歷史處方的安全用藥提醒

系統在醫師開具處方時還會收到根據當前處方和歷史處方是否有相互作用的警示信息。軟件會根據患者ID，從HIS系統中獲取3個月內在本醫療機構的就診記錄，判斷該患者是否有上次處方中的剩余藥品，根據這些藥品獲取預警系統里對應的藥品，并判斷藥品的相互作用，區分當前處方和歷史處方藥品是否有相互作用。有則給出歷史處方剩余藥品的天數信息，并且給出安全提醒。

7.溶媒劑用法錯誤提醒

根據醫生工作站中開具的處方溶媒的藥品信息，自動和預警系統里對應的注射劑的溶媒進行匹配，判斷溶媒是否使用錯誤，匹配不到則判斷該處方存在溶媒禁忌，給出預警。

8.中藥及食物的提醒

根據在醫生工作站中開具的藥品信息，自動和預警系統里對應的藥品信息庫進行匹配，如果存在飲食禁忌的信息，則會跟著藥品提示，不需要觸發條件。

（三）警示系統管理

1.預警信息智能化輸出

藥品大數據中心的安全警示信息庫根據警示內容的分級標準分為V級（一般）、ⅡⅢ級（較重）、Ⅱ級（嚴重）、I級（特別嚴重）四個等級，分別用藍色、黃色、橙色、紅色表示警示內容。所有的安全預警信息根據嚴重程度智能化進入不同的警示等級，臨床安全用藥預警系統會智能用不同等級預警信息進行處方的即時提醒和點評。另外，醫師可以在處方的預警頁面中直接點擊藥品名稱以獲取最新的藥品說明書，用于預警信息的核對。

2.預警數據一體化部署

系統綜合了多款市面上通用的藥學審方軟件，以臨床用藥安全為出發點，滿足臨床醫師和臨床藥師的雙重需求，同時可跨系統快速對接醫院內部的HIS系統、LIS系統、PACS系統以進行研發和應用，實現了用藥安全的院內一體化部署。同時，在軟件的后臺還可以針對單個或多個藥品、藥品組和疾病組的預警內容進行增、刪、改、查等相關操作。數據庫中的疾病庫、檢驗信息庫、檢查信息庫、給藥途徑、藥物代謝途徑、藥物排泄途徑、藥物的肝藥酶代謝庫等各個模塊的數據進行統一維護和修改。

3.預警信息可視化監管

現有的商用的審方軟件的處方警示信息數據存儲模式已不能滿足臨床醫師的需求，預警信息可視化監管和分析與藥品的數據挖掘是智慧醫院新的需求。在臨床安全用藥預警系統的預警統計頁，可根據預警時間、預警等級、醫生、科室、藥品名稱等類別進行搜索。同時，通過“藥品預警信息駕駛艙”模塊，臨床科室的主任和院領導，以及臨床藥師可以實時查看全院處方觸發的預警情況，有助于提高臨床藥師的審方的效率，緩解臨床藥師人手不足的問題。

四、效果評價

2023年10月至2023年11月，“臨床安全用藥預警系統”進入試運行階段。2023年12月至2024年2月，系統正式上線。該軟件嵌入醫院的HIS系統，在院內成功上線使用，且已申請并獲批11項軟件著作權。系統上線后系統運行一周的預警情況，根據預警信息的等級分布、預警科室和預警內容進行排序和提醒，見表1-3。現階段，系統還在不斷地優化和升級中，以更加契合臨床醫師的使用習慣和方式。即時提醒的預警信息可以披露和指出臨床安全用藥中最容易忽視和引起用藥安全的問題和科室，為臨床藥學的審方提供管理依據、進一步提升臨床醫院的合理安全用藥水平，有助于實現智慧醫院建設。

五、討論

近年來，隨著人工智能技術的不斷發展，傳統的醫院管理模式已無法適應當前高質量發展的公立醫院智慧建設的要求。與此同時，各種藥品的“爆炸”式涌現，特別是以人工智能為代表的網絡通信技術的飛躍發展，使藥學信息在全球范圍內的流動獲得了前所未有的速度[10-12]。近年來，由于藥品不良反應和藥源性不良事件引起的醫療糾紛事件數量逐年上升，而不合理用藥是導致藥源性疾病、引起嚴重藥害事件的關鍵。不合理用藥的類型包括適應癥錯誤、用藥途徑錯誤、禁忌證識別錯誤、溶媒配比錯誤、藥物配伍錯誤等數十種。據全國臨床安全用藥監測網年度報告中用藥錯誤的數據統計，我國近五年用藥錯誤事件呈穩步上升趨勢。相關統計數據顯示，在中國，用藥有關因素占醫療糾紛的 6 0 % 以上；在美國，用藥錯誤每年導致約9.8萬人死亡；在英國，每年有1萬人死于用藥錯誤。根據藥品不良反應引起的醫療糾紛統計數字表明，2002年全國各級人民法院受理的醫療訴訟案件多達170萬件，其中，涉及藥物糾紛的占 3 7 % 。最新全國臨床安全用藥監測網年度報告顯示，藥源性不良事件的比例已連續五年升高。其中，過量服藥、自行停藥、漏服藥是引發患者用藥錯誤的主要原因。

我國許多醫院管理信息系統的開發和應用已經達到發達國家的平均水平，一些優秀的互聯網系統甚至已經接近國際先進水平[3]。但在藥學的審方系統方面，如美德系統、美康、大通、逸曜、普華和誠、天際健康、慧藥通等，與國際先進水平相比都還有較大的差距，自身也都存在一定的局限性，例如，運行速度較慢、規則需要臨床藥師維護、不能與現有的醫院的HIS系統、LIS系統、PACS系統互聯互通等。從審方信息系統走向臨床安全信息系統，是智慧醫院高質量發展的方向，也是藥學領域邁人互聯網時代的重要途徑[14-17]。

本項目組自主研發的臨床安全用藥預警系統以臨床需求為導向、基于安全用藥的大數據庫，由醫院牽頭自主研發并投入使用。該軟件采用JAVA語言開發，以MYSQL作為核心建立藥物代謝體系大數據的藥品相互作用信息數據庫開發。通過提取患者的既往醫院內就診信息和患者的人口學信息，與數據庫進行匹配整合、動態和個性化地提示用藥警示信息。軟件以接口調用的方式供醫院信息管理系統使用，在提交電子處方這個環節上調用預警接口。同時，軟件能夠對電子病歷系統、HIS系統、LIS系統、PACS系統、病理庫等軟件的后臺數據進行實時抓取，從而實現信息的實時更新和動態提醒，并且進行分級預警，避免各專科醫生由于職業疏忽或專業水平欠缺等原因出現處方出錯、用藥不合理等情況。系統合理用藥指根據疾病的種類、患者的狀況和藥理學理論，選擇最佳的藥物，制定有效安全防治疾病措施，包括藥物選擇、劑量選擇、療程確定等。

目前，醫院通過部署該軟件，進一步提升了臨床醫師用藥水平和醫院藥學服務的內容、擴展了醫院計算機應用領域、強化了對醫療事故的防范，以及提高了處方的合理性、降低了藥源性嚴重不良事件的發生率。但是，臨床安全用藥預警系統的研發歷時兩年，目前還處于逐步完善和優化的階段，合理用藥的全鏈條管理尚未形成閉環。在未來，項目組會研發更多適合臨床藥師處方前審方和藥師-醫師互動的模塊，爭取在更多的醫院進行推廣和投入使用，以期推動智慧醫院的建設和促進臨床用藥質量持續改進[18-19]

作者單位：沈珈誼馬晟杰朱寒俊溫州醫科大學附屬第五醫院（麗水市中心醫院）陳立巖北京衛和健康科技有限公司

韋鐵民溫州醫科大學附屬第五醫院（麗水市中心醫院）

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