蔡婷婷，吳傅蕾，黃青梅，袁長蓉

(復旦大學 護理學院，上海 200032)

精確醫(yī)學誕生于大數(shù)據(jù)時代，其目標是在基因組學、蛋白質(zhì)組學和代謝組學等多組學的基礎之上，形成以“個體為中心”的生物學數(shù)據(jù)庫[1]。精確醫(yī)學將日常醫(yī)療保健活動中產(chǎn)生的各種類型數(shù)據(jù)都視為可用于臨床研究的真實世界證據(jù)(real world evidence)[2]。然而，當前這些真實世界數(shù)據(jù)的收集及應用仍存在諸多障礙，且證據(jù)的實踐通常不是一個及時與連續(xù)的過程。此外，精確醫(yī)學仍缺乏將真實世界數(shù)據(jù)從個體層面落地于臨床實踐的工具。這一缺失的環(huán)節(jié)可以通過精確醫(yī)學與自學習健康系統(tǒng)(learning health system,LHS)的協(xié)同作用進行完善[3]。LHS是一種新的醫(yī)療模式，旨在將實踐中獲得的新知識進行持續(xù)改進與創(chuàng)新，并應用于臨床實踐，從而有利于醫(yī)護人員更迅速地獲取及應用證據(jù)，進而推進證據(jù)的持續(xù)更新及應用[4-5]。目前，LHS在我國仍是一個嶄新的概念，國內(nèi)尚未有研究對LHS進行報道。鑒于其在大數(shù)據(jù)時代下的重要價值，本文將介紹LHS在健康照護中的應用現(xiàn)狀，討論LHS在應用中存在的困境及對策，為其在我國的引進及應用提供參考。

1 概念

LHS是指將科學、信息學、激勵機制、文化與持續(xù)改進和創(chuàng)新過程相結(jié)合，將最佳實踐緊密地嵌入照護過程中，使得患者和家庭積極參與，并將新知識作為照護過程副產(chǎn)品的過程[6]。大數(shù)據(jù)時代下，醫(yī)療衛(wèi)生保健系統(tǒng)面臨著提高照護質(zhì)量、降低醫(yī)療成本和提高效率的多重壓力。在醫(yī)療環(huán)境中使用大數(shù)據(jù)指導患者的個性化照護，并基于人群的數(shù)據(jù)進行持續(xù)質(zhì)量改進是LHS產(chǎn)生及發(fā)展的持續(xù)動力。作為一種運作模式，LHS目前在在多個國家得到本土化發(fā)展，大大推動了精確醫(yī)學的實踐，尤其在臨床研究中的應用價值得到了越來越多的肯定。

2 作用模式

LHS的作用模式為LHS循環(huán)，包含將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為知識(data to knowledge,D2K)、將知識應用于實踐(knowledge to performance,K2P)、記錄實踐變化以生成新數(shù)據(jù)(performance to data,P2D)三個核心過程[6](圖1)。其中，LHS循環(huán)中包括在確定研究問題后收集數(shù)據(jù)、整合數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、解釋結(jié)果、定制信息、采取行動6個步驟[6]。上述過程相繼完成后將啟動下一個循環(huán)。LHS循環(huán)具有快速、持續(xù)質(zhì)量改進等特點，能夠不斷進行自我學習及提高，通過證據(jù)生成與應用的循環(huán)周期推進證據(jù)的持續(xù)更新及應用，在提高照護的精準度的同時以更低的成本實現(xiàn)持續(xù)提升的醫(yī)療保健服務[6]。美國全國性兒童LHS組織PEDSnet建立了相對完善的LHS運行模式，因此，以下將以PEDSnet為例對LHS循環(huán)進行簡要介紹。PEDSnet包括8個大型兒科醫(yī)療機構(gòu)，如費城兒童醫(yī)院、辛辛那提兒童醫(yī)院醫(yī)療中心、科羅拉多兒童醫(yī)院等。在收集數(shù)據(jù)方面，PEDSnet采用電子健康記錄(electronic health record，EHR)收集各大醫(yī)療機構(gòu)內(nèi)患兒的數(shù)據(jù)，并以門診及住院病房為研究場所進行觀察研究和臨床試驗[7]。多年來，PEDSnet已建立了超過650萬患兒的縱向數(shù)據(jù)庫，包含自2009年以來多個醫(yī)療系統(tǒng)的患兒數(shù)據(jù)，所納入的患兒的臨床數(shù)據(jù)、患兒報告結(jié)果數(shù)據(jù)和相關疾病隊列的數(shù)據(jù)定期進行更新[7]。在整合數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、解釋結(jié)果方面，PEDSnet擁有與哈佛大學等組織共同創(chuàng)建的兩個數(shù)據(jù)共享平臺，其中一個數(shù)據(jù)庫所建立的數(shù)據(jù)模型和集成隊列允許研究者探索并識別感興趣的患者隊列，但缺少數(shù)據(jù)分析功能；而另一個數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模型具有高度復雜的分析功能，可實現(xiàn)大量數(shù)據(jù)的分析。因此，兩個數(shù)據(jù)庫相輔相成，實現(xiàn)了患兒隊列的識別、招募以及數(shù)據(jù)的分析[8]。此外，PEDSnet與一些知名的醫(yī)療大數(shù)據(jù)機構(gòu)建立了合作關系，為大數(shù)據(jù)的分析及處理提供了良好的技術(shù)支持[9]。通過LHS循環(huán)，PEDSnet得以將EHR收集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為知識，通過多團隊的協(xié)作進行數(shù)據(jù)的整合、分析及解釋，并記錄實踐變化；進行信息的定制；進行多項觀察研究和臨床試驗研究以驗證新知識的有效性，通過證據(jù)生成與應用的循環(huán)持續(xù)推進證據(jù)的更新及應用。

圖1 LHS循環(huán)模式圖[6]

3 應用研究

3.1 降低用藥差錯 在基層衛(wèi)生保健中，藥物不良事件的發(fā)生大多歸因于處方和藥物監(jiān)測方面的錯誤，而信息技術(shù)帶來的實踐變化可在一定程度上預防并減少此類用藥差錯的發(fā)生[10]?；谏鲜鲇^點，Avery等[11]以英國的藥劑師為主要研究人群，應用LHS開展了一項以藥劑師為主導的信息技術(shù)干預研究(pharmacist-led information technology intervention for medication errors, PINCER)，旨在預防和糾正實踐中的用藥差錯。研究者使用處方的安全性評估指標對衛(wèi)生系統(tǒng)進行查詢，以確定有用藥差錯風險的患者，來自72個醫(yī)療單位的480 942例患者被隨機分配至對照組(簡單反饋組)或由藥劑師主導的干預組(PINCER組)。PINCER組利用結(jié)構(gòu)化活動，例如培訓、反饋和分享等形式，使得藥劑師及臨床醫(yī)生參與質(zhì)量改進過程，干預時間為12周。干預后，研究進行了6個月的隨訪，所獲得的反饋被持續(xù)傳送至臨床調(diào)試相關人員處以供評估。經(jīng)評估后，獲得積極反饋的證據(jù)將被應用于實踐以促進持續(xù)的質(zhì)量改進。結(jié)果顯示，基于LHS的干預可持續(xù)降低實踐中的用藥差錯率[12]。Crawford等[13]也強調(diào)LHS在以患者為中心的藥物開發(fā)(patient-centered drug development,PCDD)過程中的重要價值。該研究指出，LHS通過連接多方利益相關者，使健康系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)、信息和證據(jù)更有效地循環(huán)流動，并構(gòu)建多團隊相互聯(lián)結(jié)的系統(tǒng)架構(gòu)，可推動PCDD的具體實施。

3.2 成人患者健康照護

3.2.1 心血管疾病患者 LHS在心血管疾病患者中取得了較多成功應用的實例。美國心導管實驗室的退伍軍人健康管理局(the Veteran’s Health Administration,VA)以LHS中EHR所獲得的臨床評估和隨訪記錄為主要數(shù)據(jù)源，構(gòu)建臨床決策和實時評估患者風險的項目，通過觀察研究和試驗研究以探索該項目對患者長期照護的有效性[14]。該研究團隊成功地將LHS循環(huán)模式應用于實踐中，干預框架包括內(nèi)部和外部環(huán)境審視、干預設計、實施、評估、迭代調(diào)整及傳播[15]。Maddox等[16]基于瑞典全國性的心臟病循證網(wǎng)絡評估系統(tǒng)開展臨床研究，在評估系統(tǒng)中借鑒了LHS循環(huán)模式，旨在以低成本實現(xiàn)最佳照護[17]。該研究[17]指出，LHS能夠產(chǎn)生新的證據(jù)，并加速將新的證據(jù)轉(zhuǎn)化為臨床研究實踐，推動臨床研究的開展，可促進心血管疾病研究與實踐的良性循環(huán)。

3.2.2 哮喘患者 Nwaru等[18]基于LHS循環(huán)模式，以英國蘇格蘭地區(qū)的哮喘患者為研究對象開展臨床研究。研究者將EHR中獲得的臨床數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)源進行整合，以確定有哮喘發(fā)作風險的患者，在實踐層面對哮喘治療的重要指標變化進行實時監(jiān)測，并將結(jié)果以可視化形式反饋給臨床醫(yī)生，使其進行針對性的臨床決策，從而促進患者的哮喘控制和減少其病情的惡化。

3.2.3 乳腺癌患者 2013-2015年，Levine等[19]采用LHS平臺對Ⅲ期乳腺癌患者的數(shù)據(jù)進行提取、識別，并采用專門的自然語言處理技術(shù)(specialized natural language processing,NLP) 對數(shù)據(jù)進行處理。其中，NLP是從非結(jié)構(gòu)化的臨床文本中提取醫(yī)學概念并將其轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)處理方式。通過NLP處理的數(shù)據(jù)結(jié)果被應用于19例同期的Ⅲ期乳腺癌患者中。研究者基于結(jié)果構(gòu)建了一個乳腺癌LHS平臺，該平臺可描述Ⅲ期乳腺癌患者的臨床過程，以EHR提取、讀取和組合數(shù)據(jù)，采用NLP對數(shù)據(jù)進行處理，以了解乳腺癌患者的疾病進程。

3.3 急癥機構(gòu) Brannon等[20]基于LHS循環(huán)模式，以美國密歇根州3個衛(wèi)生系統(tǒng)中的EHR數(shù)據(jù)為依據(jù)，利用隨機森林模型構(gòu)建了急診就診利用率的預測模型。模型的數(shù)據(jù)分析從各個合作醫(yī)療機構(gòu)轉(zhuǎn)移至密歇根數(shù)據(jù)協(xié)作組織。預測模型每2個月根據(jù)新的數(shù)據(jù)進行重新擬合，調(diào)整后的最新模型將隨后被用于生成新的數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)和預測值的選擇將隨著LHS循環(huán)進行更新。研究者根據(jù)EHR所構(gòu)建的預測模型能夠準確預測在隨后6個月1/4到1/2的急診就診利用率，且由預測模型識別的高?；颊咧屑s有三分之二已在現(xiàn)有的機構(gòu)進行就診，結(jié)果驗證了基于LHS的預測模型的有效性。

3.4 兒童患者健康照護

3.4.1 炎癥性腸病患兒 在美國照護提升網(wǎng)絡中心(Improve Care Now Network care centers，ICN)，Crandall[21]基于PEDSnet，收集了843例克羅恩病及345例潰瘍性結(jié)腸炎患兒的數(shù)據(jù)。Crandall等[9]開始時僅對約20%的炎癥性腸病患兒進行研究，隨著研究的推進，越來越多的醫(yī)療機構(gòu)加入其中。基于研究結(jié)果，ICN同時開發(fā)了支持照護變革實踐的工具，包括：跟蹤和管理工具、炎癥性腸病模型照護指南、減少強的松的使用工具等實用工具。這些工具的使用減少了患兒治療過程中的非預期變化，顯著減少了活動期炎癥性腸病患兒的數(shù)量，并改善了患兒的臨床結(jié)局。

借助PEDSnet平臺，ICN研究人員進一步評估了抗腫瘤壞死因子在兒童克羅恩病患者中的應用效果。研究人員分析了來自35個兒科醫(yī)療機構(gòu)胃腸科的4000多例中重度克羅恩病患兒的數(shù)據(jù)，并根據(jù)EHR將他們分為接受抗腫瘤壞死因子治療的隊列(觀察組)和不接受抗腫瘤壞死因子治療的隊列(對照組)。在6個月的隨訪期內(nèi)，觀察組患兒與對照組比較，有較高的臨床緩解率和無激素緩解率，研究結(jié)果肯定了基于LHS的PEDSnet在患者隊列識別及臨床研究中的重要作用[22]。

3.4.2 腦癱患兒 一個跨學科的團隊在美國國家兒童醫(yī)院以腦癱患兒為研究對象開展了LHS的試點項目[23]。項目招募的主要利益相關者包括醫(yī)生、護士、臨床工作人員、項目管理人員、醫(yī)院EHR團隊代表、數(shù)據(jù)庫團隊代表、信息研究團隊代表、醫(yī)院信息系統(tǒng)團隊代表、患兒及其家屬等。研究者綜合多方意見，將醫(yī)護人員在EHR中的研究數(shù)據(jù)分析結(jié)果與常規(guī)護理進行整合并在實驗組進行應用，選取131例腦癱患兒為實驗組，且選擇另一中心不使用LHS項目的689例腦癱患兒為對照組，使得兩組患兒在同一時期、同一機構(gòu)接受12個月的照護，并測量兩組的醫(yī)療利用率和醫(yī)療費用的變化數(shù)據(jù)。結(jié)果顯示，基于LHS的實驗組在測量時間內(nèi)醫(yī)療利用率較對照組得到顯著提升，醫(yī)療費用降低[24]。

4 小結(jié)

4.1 LHS的應用特點 當前LHS被廣泛用于成人患者和患兒多種疾病的照護過程中，顯示出其在健康照護中的重要發(fā)展?jié)摿ΑＴ跀?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為知識的過程中，大部分研究均使用EHR以收集相對標準化的患者數(shù)據(jù)，并將其與多個數(shù)據(jù)源的信息進行整合，對臨床數(shù)據(jù)進行充分利用，以支持臨床研究、照護質(zhì)量改進等目的。其中，EHR收集包括患者社會人口學資料、實驗室檢查結(jié)果、診斷、用藥情況、患者報告結(jié)局數(shù)據(jù)等重要信息，并將結(jié)果以可視化形式反饋給研究人員。研究者運用多學科團隊的力量對收集的數(shù)據(jù)進行整合、分析及解釋，以獲取新知識。在將知識應用于實踐的過程中，研究者通過觀察研究和臨床試驗研究等形式，驗證新知識在患者健康照護實踐中的有效性。在記錄實踐變化以生成新數(shù)據(jù)的過程中，研究者采用多重指標監(jiān)測實踐變化，并進行一系列研究以進一步生成新數(shù)據(jù)。另一方面， LHS的實踐需要依靠多團隊成員的共同協(xié)作，以促進醫(yī)療系統(tǒng)的聯(lián)盟，鼓勵健康照護服務提供者、患者及其他利益相關者積極參與實踐，推動LHS的快速發(fā)展，從而在提高照護的精準度的同時以更低的成本實現(xiàn)持續(xù)提升的醫(yī)療保健服務。

4.2 LHS在應用中存在的困境及對策 在LHS的實踐過程中，數(shù)據(jù)的獲取、處理及分析過程尚存在一些問題，如EHR所收集的數(shù)據(jù)尚無法達到普遍標準化、所收集的數(shù)據(jù)忽略患者報告結(jié)局、數(shù)據(jù)處理與分析存在較多障礙等問題。為解決醫(yī)療機構(gòu)內(nèi)EHR所收集的數(shù)據(jù)尚無法達到普遍標準化的問題，PEDSnet與美國國家衛(wèi)生研究院共同致力于國際標準化兒科術(shù)語發(fā)展的相關工作，并要求合作的醫(yī)療機構(gòu)均使用美國醫(yī)療界統(tǒng)一的專業(yè)化標準術(shù)語[7]。另一方面，鑒于較多醫(yī)療機構(gòu)未重視患者報告結(jié)局數(shù)據(jù)對于患者癥狀及預后的重要價值，PEDSnet要求其所有醫(yī)療機構(gòu)均使用電子化的患者報告結(jié)局數(shù)據(jù)，并致力于提升獲取數(shù)字化患者報告數(shù)據(jù)的能力[8]。為促進數(shù)據(jù)的處理與分析，PEDSnet與利益相關者形成分布式網(wǎng)絡，共同協(xié)作以解決患兒的健康問題[9]。如，PEDSnet擁有的數(shù)據(jù)共享平臺可識別研究者所感興趣的患者隊列及進行大數(shù)據(jù)分析，并與多家醫(yī)療大數(shù)據(jù)機構(gòu)進行合作以促進大數(shù)據(jù)的分析及處理[25]。上述實踐經(jīng)驗可為LHS的實踐提供借鑒，如在LHS實踐中使用標準化的專業(yè)術(shù)語、納入患者報告結(jié)局工具，與多方利益相關者進行協(xié)作，充分利用豐富的數(shù)據(jù)資源開展多類臨床研究，共享數(shù)據(jù)及對數(shù)據(jù)進行挖掘及處理，通過證據(jù)生成與應用的循環(huán)周期持續(xù)推進臨床實踐過程的相互滲透及促進。

綜上所述，LHS可促使醫(yī)護人員更有效地獲取及應用證據(jù)，創(chuàng)建系統(tǒng)性的持續(xù)照護改進周期，使患者更快地獲得有效的照護，將資源應用于更有價值的醫(yī)療干預中從而，促進精確醫(yī)學的實踐發(fā)展。