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（五）VTE风险评估与监测管理系统
应用单位：中国人民解放军总医院
涉及科室：血管外科
疾病种类：静脉血栓栓塞症
案例简介：VTE预警系统基于医疗大数据，面向三类用户提供辅助决策方案。系统从医疗数据入手，专注于医疗数据的挖掘与分析、医学术语的分析与处理，依托AI技术，基于医学自然语言处理的智能化预测及辅助诊疗系统，改善了以往手工填写风险评估量表的模式，通过提取与静脉血栓风险相关的指标变量，建立风险评估模型，借助自然语言处理技术从既往病史、检查报告、病理报告、临床诊断、手术记录识别出指标信息，通过归一化处理、逻辑推理等操作，实现自动量表评分，大幅提升效率和效果。VTE预警系统面向医务人员提供智能化辅助决策，根据患者病症指标、医学知识图谱等数据提供预防措施或者治疗建议；面向管理者提供科学合理的医疗质控平台、优化院内医疗资源分配，提升单病种质量管理；面向科研人员提供一体化互动平台，提升精准医学研究能力。
1.案例背景
国内外数据显示，静脉血栓栓塞症（venous thrombosis embolism，VTE）是第三大致死性血管性疾病，40%～60%患者存在着VTE的风险，全球每年每16秒就有1人发生VTE，而每37秒就有1人因VTE死亡，每年全球超过8.43万患者死于VTE或相关并发症，呈现发病率高、误诊漏诊率高、死亡率高三大特点，成为医务人员和医院管理者面临的严峻考验（图3-10）。目前，国内关于VTE防治仍处于探索阶段，尚未形成统一的诊疗路径。由于缺少VTE风险评估机制、缺少PE（肺栓塞）处理的应急预案，VTE主动预防和规范处理比率低，住院患者致死性PE发生率高、甚至引发纠纷。
图3-10 案例背景
自2014年我国开展VTE风险控制行动以来，大部分医院都已启动相应的VTE防治机制。但从防治效果来看，各级医院在住院患者VTE风险评估预警、预防诊疗和质量监控等方面仍存在诸多问题。因此，为增强住院患者临床VTE防治能力、诊疗质量，解放军总医院卫勤部与企业联合设计研发了VTE风险评估与预警监控系统（简称VTE预警系统）（图3-11）。
2.案例亮点
VTE预警系统是一种采用人工智能技术实现疾病预测干预的系统，利用自然语言识别、数据挖掘和机器学习等人工智能技术，应用文本挖掘、语义分析技术深度分析HIS中的医疗文书、诊断、手术、检查检验、医嘱等相关高危致病信息，将非结构化文本形式的病历数据变成可用于统计、查询和分析的结构化数据。系统可以实现：①系统利用智能化、自动化VTE预警风险评估技术开展全样本筛查，有效预测在院病历的VTE风险等级，准确地筛查出高危病历；②根据风险级别、出血风险、病历特征等信息生成个性化的预防措施以及针对性的治疗方案，从而实现VTE的早评估、早预防、早诊断和早治疗；③基于临床路径方法建立标准化干预诊疗路径，实现患者评估、预防、诊断、治疗等全过程各个节点的全面质控；④智能生成质控专题报告，进一步丰富完善了医院病种质量全面管理体系（图3-12和图3-13）。
图3-11 案例背景
VTE预警系统应用前景广阔，市场需求潜力巨大。其改变了传统病种质量管理模式，实现信息化全程监管。基于循证医学模式，探索研究标准化VTE诊疗路径。在治疗过程中，由于未能及时掌握患者的某些信息，仅按照评分结果使用某些抗凝药物，将增加患者的出血风险，尤其对合并使用抗凝、抗血小板或溶栓等药物，接受手术、腰穿和硬膜外麻醉等有创诊疗操作，合并活动性出血、既往颅内出血史或大出血史、未控制的高血压或可能导致严重出血的颅内疾病等基础疾病，或高龄、凝血功能障碍、血小板异常等患者。在患者病情涉及多学科时，由于对跨学科情况不够了解，更增加了医疗风险，VTE也是其中的风险之一，稍有疏忽，便会出现不可弥补的错误，这也是涉及多学科患者难入院的原因之一。另外，不同患者、不同分级、不同专科，对应预防诊疗方案各不相同。市场上尚缺乏能够实现从VTE评估、预防、诊治和质控全过程闭环的智能化分析软件产品解决方案。
本案例中涉及的人工智能系统在研究开发与部署使用过程中，有多位计算机专家和医学专家共同参与，并在实施前抽取医院近3年的电子病历数据，对其清洗、标准化和分析验证，不断完善自然语言处理和机器学习的准确度，构建VTE预防知识图谱和治疗知识图谱。
图3-12 案例亮点
图3-13 案例亮点
3.应用成效
该项目经过三年VTE质量监管，建立了VTE防治高危科室/人群字典库、制定了院内防治方案、组建了防治团队、规范了防治流程，成为健康促进基金会VTE防治示范基地。并通过两年的信息化管控：2018年度VTE风险评估率100.00%（同比增加64.12%）、干预率87.23%（同比增加23.27%）、患病率1.05%（同比降低0.32%）、漏诊率10.12%（同比降低10.25%）、死亡率3.06%（同比降低0.08%）（图3-14）。并基于院内工作基础，领衔编制《中国医院质量安全管理-住院患者VTE防治》团体标准分册，先后组织了15场全国范围近百人的宣贯培训会。
图3-14 应用成效
4.专家点评
解放军总医院医疗统计科曹秀堂教授：“VTE系统利用智能分词、机器学习等人工智能技术，实现对住院病例全时、全员、全域、全程的评估监测。通过信息化技术有效识别临床数据中的敏感信息，自动填充评估量表，减轻了医护人员的评估工作。丰富的VTE指标准确地反映住院病历的诊疗质量，为质控人员提供VTE防治的态势感知与监控。VTE系统是一个人工智能方向的落地案例，能够为医院管理和临床辅助带来切实的便利，能助力医院流程监控和质量提升。”