李 婧 汪 鴻 孫玉良
(1湖北省中醫(yī)院 武漢 430061 2湖北中醫(yī)藥大學(xué)附屬醫(yī)院 武漢 430061)
隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,國家衛(wèi)生健康委員會(huì)從多個(gè)方面推進(jìn)智能產(chǎn)品在醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)應(yīng)用的相關(guān)研究,從醫(yī)療服務(wù)、醫(yī)療智能應(yīng)用和醫(yī)院智能管理等方面提出具體要求[1-3]。賴文娟等[4]基于德爾菲法構(gòu)建一套醫(yī)院智能化護(hù)理評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。劉永斌等[5]介紹上海市兒童醫(yī)院通過建設(shè)基于臨床輔助決策支持系統(tǒng)的電子病歷平臺(tái),實(shí)現(xiàn)智能知識(shí)助手、兒童智能用藥、智能輔助診療等特色臨床決策支持服務(wù)。近年來,深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用、醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)應(yīng)用于安全分類分級(jí)、結(jié)構(gòu)化電子病歷研究等成為熱點(diǎn)[6-10],為智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用提供思路。檢驗(yàn)科在多數(shù)人印象中只是臨床輔助科室,受檢者獲得檢驗(yàn)報(bào)告后,面對(duì)專業(yè)性極強(qiáng)的醫(yī)學(xué)術(shù)語,在檢測指標(biāo)含義、下一步就診方向、醫(yī)院科室分布等方面往往存在大量疑問,經(jīng)常在檢驗(yàn)科窗口咨詢,增加檢驗(yàn)人員壓力,導(dǎo)致檢驗(yàn)效率降低且受檢者就診體驗(yàn)較差。隨著受檢者數(shù)量和檢驗(yàn)內(nèi)容不斷增加,如何使服務(wù)流程化、智能化,合理引導(dǎo)受檢者就診是檢驗(yàn)科面臨的現(xiàn)實(shí)問題。鑒于此,本研究結(jié)合湖北省中醫(yī)院已有檢驗(yàn)數(shù)據(jù)庫和相關(guān)軟件,提出基于統(tǒng)一建模語言(unified modeling language,UML)的智能導(dǎo)檢系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法,以提高受檢者滿意度和檢驗(yàn)服務(wù)質(zhì)量。
分別隨機(jī)選取2022年1-5月、6-10月檢驗(yàn)科患者5 237例、4 750例為調(diào)查問卷樣本和評(píng)價(jià)問卷樣本,滿足下列條件:年齡均勻分布在18~70歲;文化程度均勻分布在小學(xué)至研究生;近3年在三級(jí)甲等醫(yī)院至少有過一次檢驗(yàn)科就診經(jīng)歷。調(diào)查問卷內(nèi)容主要包括:是否能大致看懂檢驗(yàn)報(bào)告、是否知道危急值和異常值含義、是否能夠根據(jù)檢驗(yàn)報(bào)告大致推斷自己病情、是否知道下一步該做何檢查、是否知道下一步該去哪個(gè)科室問診、其他意見和建議等。評(píng)價(jià)問卷內(nèi)容主要包括:導(dǎo)檢形式是否滿意、導(dǎo)檢內(nèi)容是否有用、導(dǎo)檢是否正確、導(dǎo)檢是否提高就診效率、其他意見和建議。
統(tǒng)計(jì)分析調(diào)查問卷結(jié)果,作為導(dǎo)檢系統(tǒng)設(shè)計(jì)的主要輸入,采用Enterprise Architect軟件完成從需求分析、模型設(shè)計(jì)到測試和維護(hù)的整個(gè)軟件開發(fā)過程[11],利用UML設(shè)計(jì)導(dǎo)檢系統(tǒng)的用例圖、時(shí)序圖、部署圖等[12-14],最后結(jié)合檢驗(yàn)科實(shí)際工作,以尿微量蛋白肌酐比檢測為例,采用傳統(tǒng)檢驗(yàn)報(bào)告與導(dǎo)檢系統(tǒng)并行的方法,收集評(píng)價(jià)問卷結(jié)果,作為改進(jìn)優(yōu)化依據(jù)。
對(duì)調(diào)查問卷和評(píng)價(jià)問卷,采用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法,剔除無效問卷,統(tǒng)計(jì)每項(xiàng)指標(biāo)結(jié)果數(shù)量及其百分比。
共發(fā)出調(diào)查問卷5 237份,剔除未按要求填寫、填寫不完整以及不符合要求的問卷178份,有效調(diào)查問卷結(jié)果,見表1。
表1 調(diào)查問卷結(jié)果(n=5 059)
絕大部分受檢者獲得檢驗(yàn)報(bào)告后,對(duì)報(bào)告中具體指標(biāo)的含義、危急值和異常值以及需要進(jìn)一步做何檢查不清楚,多數(shù)知道持檢驗(yàn)單回之前問診的科室請(qǐng)醫(yī)生解答,但在此過程中,特別是中老年人群疑惑重重,加深對(duì)醫(yī)院就診流程的不滿。634份調(diào)查問卷提出的其他意見和建議主要分為3類:一是在檢驗(yàn)窗口增加專門負(fù)責(zé)檢驗(yàn)單解答的導(dǎo)醫(yī)臺(tái);二是在檢驗(yàn)科走廊增設(shè)負(fù)責(zé)自動(dòng)答疑的機(jī)器人;三是在檢驗(yàn)單上增加檢驗(yàn)知識(shí)庫二維碼,供受檢者掃碼后掌握自己歷史檢測數(shù)據(jù)和解答相關(guān)疑問。
3.2.1 用例圖 用例模型描述智能導(dǎo)檢系統(tǒng)規(guī)劃功能,表示用戶與系統(tǒng)之間交互的離散單元。智能導(dǎo)檢系統(tǒng)用例描述其全部功能,包含讀取檢驗(yàn)結(jié)果、知識(shí)庫檢索、一致性檢驗(yàn)等,見圖1。
圖1 智能導(dǎo)檢系統(tǒng)用例
3.2.2 序列圖(圖2)
圖2 智能導(dǎo)檢系統(tǒng)序列
序列圖提供對(duì)象交互隨時(shí)間變化的圖形化描述,通常用來描述執(zhí)行者、對(duì)象和組件,及其在用例執(zhí)行過程中彼此之間的交互。智能導(dǎo)檢系統(tǒng)序列圖典型表示一個(gè)單獨(dú)的用例情形或事件流。描述患者從問診到獲得導(dǎo)檢結(jié)果的全過程,是對(duì)智能導(dǎo)檢系統(tǒng)的行為隨時(shí)間變化而進(jìn)行的建模和描述,提供隨時(shí)間變化智能導(dǎo)檢系統(tǒng)在對(duì)象間傳遞消息的時(shí)序,消息流對(duì)應(yīng)一個(gè)類和對(duì)象支持的方法和事件。
3.2.3 交互概述圖 交互概述圖融合活動(dòng)圖和序列圖,使交互部分容易與判斷點(diǎn)和流程結(jié)合,是活動(dòng)圖的一種形式。交互概述圖介紹了兩種新元素:交互發(fā)生——出現(xiàn)危急值和異常值;交互元素——替代流程。即表示當(dāng)所有檢測結(jié)果均正常時(shí),按照正常流程直接輸出結(jié)果,當(dāng)檢測結(jié)果出現(xiàn)危急值、異常值或者系統(tǒng)故障時(shí),智能導(dǎo)檢系統(tǒng)啟動(dòng)替代流程,見圖3。
圖3 智能導(dǎo)檢系統(tǒng)交互概述
3.2.4 交互組件圖 組件圖顯示智能導(dǎo)檢系統(tǒng)組件之間的依賴、通信、位置和其他條件關(guān)系,見圖4。組件數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、一致性檢驗(yàn)?zāi)K等都可以對(duì)科室現(xiàn)有檢驗(yàn)信息系統(tǒng)提供接口,即向其他組件和類提供服務(wù)的可見入口點(diǎn),并使之可以適用于其他的組件和類。在智能導(dǎo)檢系統(tǒng)中,隨著系統(tǒng)功能擴(kuò)展,在數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊可能會(huì)接入人工采集數(shù)據(jù)、科研仿真數(shù)據(jù)等,組件中可能會(huì)添加智能審核模塊等。
圖4 智能導(dǎo)檢系統(tǒng)交互組件
以尿微量蛋白肌酐比(the urinary ratio of albumin to creatinin,ACR)檢測為例,依據(jù)《中國糖尿病腎臟疾病防治臨床指南》,基于ACR、腎小球?yàn)V過率(glomerular filtration rate,GFR)、糖化血紅蛋白(hemoglobin A1C,HbAlc)、葡萄糖(glucose,Glu)等建立糖尿病腎病的智能導(dǎo)檢基礎(chǔ)知識(shí)庫[15],見圖5。與圖5對(duì)應(yīng)的智能導(dǎo)檢檢索表,見表2。
圖5 糖尿病腎病智能導(dǎo)檢基礎(chǔ)知識(shí)庫
表2 糖尿病腎病智能導(dǎo)檢內(nèi)容
智能導(dǎo)檢系統(tǒng)根據(jù)表2和圖5的知識(shí)庫,在圖2智能導(dǎo)檢系統(tǒng)“分析結(jié)果”節(jié)點(diǎn),對(duì)檢測結(jié)果和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性檢驗(yàn)和對(duì)比分析,給出智能導(dǎo)檢結(jié)果,經(jīng)檢驗(yàn)人員確認(rèn)后,生成帶導(dǎo)檢信息的檢驗(yàn)報(bào)告,供患者查詢。除提供下一步檢驗(yàn)建議外,還可根據(jù)患者需求,添加檢測指標(biāo)解釋、患者注意事項(xiàng)、相關(guān)疾病預(yù)防知識(shí)等內(nèi)容。
共發(fā)出評(píng)價(jià)問卷4 750份,收回有效問卷4 369份,統(tǒng)計(jì)結(jié)果,見表3。
表3 評(píng)價(jià)問卷結(jié)果(n=4 369)
從評(píng)價(jià)問卷結(jié)果可以看出,90%以上患者贊同智能導(dǎo)檢系統(tǒng)的形式、有用性、正確性和導(dǎo)檢內(nèi)容。其中,不認(rèn)同的原因主要集中在以下方面:一是部分患者因?yàn)橛卸鄰垯z驗(yàn)報(bào)告給出的導(dǎo)檢結(jié)果有差異,不知所措;二是少量患者(48例)因習(xí)慣性不看檢驗(yàn)報(bào)告,直接去找開具檢驗(yàn)單的醫(yī)生,盲目認(rèn)為智能導(dǎo)檢系統(tǒng)無用;三是智能導(dǎo)檢系統(tǒng)閾值設(shè)置太敏感,導(dǎo)致部分患者(89例)病情不嚴(yán)重而被指引到不同科室問診。542份評(píng)價(jià)問卷提出優(yōu)化建議,主要集中在以下方面:一是增加人工智能機(jī)器人按需講解檢驗(yàn)報(bào)告;二是增加語音導(dǎo)檢功能,即患者獲得檢驗(yàn)報(bào)告后,手機(jī)掃碼便能夠聽到相關(guān)就診意見和建議;三是增加跨醫(yī)院的科室智能指引、專家掛號(hào)智能指引等。
從試運(yùn)行結(jié)果看,基于UML的智能導(dǎo)檢系統(tǒng)的作用主要體現(xiàn)在3個(gè)方面:檢驗(yàn)人員無須面對(duì)臨檢窗口大量且重復(fù)的咨詢問題;減輕了臨床醫(yī)生工作壓力,提高醫(yī)療效率,改善醫(yī)療質(zhì)量;提升患者就醫(yī)體驗(yàn),提高問診效率,達(dá)到有的放矢,同時(shí)輔助改善醫(yī)患關(guān)系。
選擇UML 2.0中的類、對(duì)象、合成元素、包、組件、布局、使用案例、通信、序列、交互概述、行為、狀態(tài)、時(shí)序、分析、定制中的相關(guān)圖表元素,通過Enterprise Architect軟件構(gòu)建嚴(yán)格可追蹤的智能導(dǎo)檢系統(tǒng)模型,相比于傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法,一是能夠?yàn)橛脩?、開發(fā)和應(yīng)用團(tuán)隊(duì)打造先進(jìn)的軟件建模方案,可以配備包括分析人員、測試人員、項(xiàng)目經(jīng)理、品質(zhì)控制和部署人員等的工作團(tuán)隊(duì);二是可擴(kuò)展性更強(qiáng),能夠在統(tǒng)一規(guī)范下,快速與智能審核系統(tǒng)、智能電子病歷等進(jìn)行融合,進(jìn)一步提升醫(yī)療效率,確保正確的用藥劑量,對(duì)患者進(jìn)行長期跟蹤治療有促進(jìn)作用,能夠進(jìn)一步降低醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)。
以尿微量蛋白肌酐比檢測結(jié)果為例,選擇ACR、GFR、HbA1c、Glu等,建立智能導(dǎo)檢基礎(chǔ)知識(shí)庫,基于5 059份調(diào)查問卷,掌握患者難點(diǎn)和痛點(diǎn),在智能導(dǎo)檢系統(tǒng)中,添加樓層、科室和檢測項(xiàng)目等指引,為患者提供更多有價(jià)值的參考信息。當(dāng)前,中國智能導(dǎo)檢系統(tǒng)的實(shí)踐應(yīng)用尚處于探索階段,本文采用調(diào)查問卷方法對(duì)比分析4 369份評(píng)價(jià)問卷,結(jié)果表明智能導(dǎo)檢系統(tǒng)是提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的嘗試,得到絕大部分患者的好評(píng)。亟需大力推進(jìn)結(jié)構(gòu)化、智能化、知識(shí)化電子病歷,整合信息孤島,實(shí)現(xiàn)電子病歷智能化引導(dǎo),進(jìn)一步減少醫(yī)療差錯(cuò),提升醫(yī)療質(zhì)量。
針對(duì)檢驗(yàn)科就診患者的難點(diǎn)和痛點(diǎn)問題,利用Enterprise Architect軟件、UML設(shè)計(jì)導(dǎo)檢系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)帶有智能導(dǎo)檢功能的檢驗(yàn)單,為受檢者提供智能引導(dǎo)。針對(duì)不同年齡段人群設(shè)計(jì)更具針對(duì)性的智能導(dǎo)檢內(nèi)容還存在一定缺陷。針對(duì)導(dǎo)檢系統(tǒng)試運(yùn)行期間發(fā)現(xiàn)的問題,如何結(jié)合工作實(shí)際,結(jié)合同一患者多種檢驗(yàn)報(bào)告形成綜合導(dǎo)檢建議,提高導(dǎo)檢內(nèi)容的精確性,努力實(shí)現(xiàn)機(jī)器人智能解答、醫(yī)院智能引導(dǎo)和醫(yī)療知識(shí)智能普及,將是下一步重點(diǎn)研究方向。