数字化重症监护系统的设计与应用

（安徽省胸科医院 安徽 230022）

1 引言

重症医学（critical care medicine，CCM）是研究危及生命的疾病状态的发生、发展规律及其诊疗方法的临床医学学科[1]。其目的是实现重症患者的集中治疗，以减少医疗资源的投入，提高诊疗水平，降低重症患者的病死率[2]。

随着医院信息化的发展，HIS、LIS、PACS、EMR 等相关信息系统已基本建设完成并顺利投入使用。但是重症医学科（intensive care unit，ICU）是医院集中监护和救治重症患者的专业科室，医护工作者通过先进的监护仪器和抢救设备，如呼吸机、监护仪、血气分析仪、输液泵等，对患者进行严密的监测和评估，以及早期积极干预和诊治[3]。重症患者病情变化快，临床监测项目、采集数据和评估项目的量远高于一般病患，数据量和信息量非常庞大。通过对重症监护病房医护人员工作调研发现，ICU 医疗设备较多，数据记录工作量庞大，质控指标繁多，普通病房的信息系统无法满足重症监护病房的工作需要。如何有效十足地运用大量临床数据，使学科标准在临床路径的实施更规范、有序，从而降低患者病死率，高效的信息化专科临床应用管理解决方案，将起到越来越重要的作用。

因此，医院迫切需要对信息系统升级改造，利用专业技术手段，数字化、智能化地帮助医务人员改善现状，以缓解数据采集的烦琐工作，达到合理质控，智能提醒，辅助诊疗的效果。

2 建设的内容及目标

项目建设内容主要包含设备数据自动采集、数据集成、数据仓库模型、重症护理管理工作站、辅诊工作站等。项目建设目标主要包括减少手工负荷和提高工作效率、规范临床行为、信息共享和统计管理等。

2.1 建设内容

信息系统项目建设需支持自动采集床边仪器如监护数据、呼吸机数据、血气分析数据、血液过滤数据等，数据可自动记录在重症护理记录单上，出现异常数据可预警提示医务人员。

利用ESB 和ETL 等技术，通过整合异构数据和字典转换，实现ICU 系统所需要的外部相关数据的整合，比如医嘱数据、检查检验数据、患者病情变化数据，从而实现全数据浏览，提高医护人员工作效率，减少信息孤岛，增加系统的全面性和完整性。

数据仓库作为新兴技术，近年来发展迅速，它将跨平台数据进行集成整合，按照某种规范形成的具有领域性的数据集合体。ICU 系统将根据HL7、电子病历等标准规范，制定完善的包含患者数据、操作数据和统计数据等支持临床应用、科研应用和决策应用的数据模型。

重症护士管理工作站主要解决护理文书手工录入烦琐、无法及时获取各种信息、操作流程不规范、数据利用率不高的问题。护理管理工作站主要包含床位信息、医嘱数据、护理信息、管路信息、皮肤数据、评估评分、抢救、病情总览、质控统计、护理计划等相关内容。

辅诊工作站主要辅助医生进行患者病情了解及诊疗，主要包含评估评分、医生交班、病历查询、诊疗数据、诊疗管理、感染管理等相关患者信息，提升数据传输效率，减少信息碎片。

2.2 建设目标

信息系统的建设要做到通过计算机自动采集床边设备监测数据并自动集成到临床文书中。医护人员对患者的评估、医嘱执行、导管管理等信息自动生成文书，摒弃传统手工文书模式，极大提高医护人员文书书写的工作效率。

通过将各种常用操作、观察、评估、监测的标准化流程嵌入到软件中，实现医务人员行为的规范化管理。例如每日核查、感染预防、定期评估和监控等等。行为规范标准化有利于减少人为因素的干扰。

接口对接将医院HIS、LIS、PACS 等系统衔接，实现患者基本信息、流转、检查检验指标的实时交互与共享，以便于医护人员对患者信息的全面了解和分析，提高临床决策质量，减少差错率。

信息化是实现可测量和透明度的基础，信息系统可以自动分析和统计各种与科室相关的运营数据，保证数据的准确性和可用性。临床绩效一直是管理者头疼的问题，患者病情轻重直接影响着当值人员的工作强度，有了信息化可以客观的反映工作人员工作的真实情况，使管理者更有效更精准地对人员进行绩效评估。

医学是建立在循证的基础上，大量病历数据资料是我们可以通过科研分析发现潜在有效治疗手段的前提，既往经验告诉我们只有数据资料是远远不够的，一定要有结构化和标准化的数据才是有质量有意义的，才能真正支撑未来大数据和智能利用。

实现信息系统的建设目标，不仅仅是数据的获取和数据的质量，还需要系统的实用性、灵活性、易维护性、安全性、标准化、一体化、可扩展、可集成。

3 系统架构设计

随着信息化的发展，系统架构设计的重要性也越来越受到人们的重视，设计和确定系统架构也成了一项非常重要的任务。架构设计需要达到可靠、安全、可扩展、可定制、可维护的目标。

3.1 方案总体技术架构

从患者入科、患者接收、制定诊疗计划、方案执行、病情好转、出院资料转交等设计一套完整的标准化流程，如图1。

图1 方案总体技术架构

3.2 网络架构方案

通过虚拟服务器集群，分为应用服务器、平台服务器、存储服务器、CDR 服务器，均做了异地灾备处理，主备数据同步存储，服务器均支持负载均衡，某台设备出现问题，系统自动进行主备服务器切换[4]。灾备中心机房服务器提供虚拟化主机，按照主机房中心一致的架构模式进行同等配置，见图2。

3.3 数据采集架构方案

为保证设备数据的及时采集，对具备网口的设备，使用网线直接接入到采集数据库，采集数据库通过解码器解码传输到应用数据库；对于串口设备，采用“解码器+串口服务器”将设备数据集成到应用数据库，实现方式如图3 所示。

图2 机房网络架构

图3 数据采集架构

4 应用效果分析

4.1 减少差错，提升效率

传统数据采集模式耗费了大量的时间和精力，并且许多工作都是简单重复的，系统实现了患者数据自动采集，彻底颠覆了以往手工录入的模式，减轻了工作压力，节约了时间和人力成本，提高了工作效率，减少了差错，降低了出现医疗纠纷的概率。据统计，重症监护系统的应用，提高医护人员20%～30%的工作效率，从而节约人力资源10%～15%，大大节约了人力成本[5]。

4.2 规范医疗过程

重症监护系统以病患的就诊流程为主线，通过标准化、规范化的设计，使患者诊疗过程易于监控，便于控制。所有医疗文书、护理过程、诊疗流程均按照标准流程执行，便于临床数据的详尽收集和全程记录。

4.3 临床管理变革

改变目前“以经济管理为中心”的信息系统建设向“以临床患者为中心”的信息系统建设方向转变，将医务人员的时间充分释放，真正做到将医务人员的时间还给患者，使患者得到更好的医疗服务。

4.4 信息输出标准化

传统方式下，数据的采集不规范、不严谨，导致数据难以有效利用。新系统的上线，无论是对于患者信息的采集，还是当值人员的工作量和工作强度均有了较为标准的数据信息输出，对于医务人员也可以更加清晰、精确的获取数据，为医务人员提供了更好的数据决策支持，提升了医疗服务质量。

4.5 潜在数据应用

系统上线后的应用效果显而易见，但目前大多数据的应用仍停留在单个患者，信息系统也进行了深度数据挖掘和统计报表分析以及趋势预测。未来需要信息系统结合临床科研通过宏观数据分析和重要指标变化的趋势预测，来判断病情下一步发展和科研设想，更好将数据应用提升一个台阶。

5 总结

综上所述，在“互联网+”时代下，数字化重症监护系统的建设是集软件、硬件、医疗设备、接口数据传输的一体化的信息管理系统。系统的顺利上线实施，减少了医护人员文书书写的工作量，规范了诊疗流程，降低了医疗风险，使医护人员真正实现“以病人为中心”的目的。信息系统仍然存在不足之处，如科研领域尚在起步阶段，未来还需要进一步优化升级。