临床路径制定与实施方法研究进展

夏伟 李鹃 董富国

[摘要] 临床路径是一种现代化的医疗服务与管理模式，在控制医疗费用、提高医疗质量方面有着重要的作用。临床路径的制定是一个多学科的综合过程，文章通过对临床路径的制定与实施进行回溯研究，希望能够为临床路径的制定提供支持。

[关键词] 临床路径；制定；数据挖掘法；传统方法

[中图分类号] R19 [文献标识码] A [文章编号] 1672-5654（2018）07（b）-0195-02

20世纪80年代中期，美国政府为了遏止高涨的医疗费用而提出的定额預付款制（DRGs-PPS），促使了临床路径的产生，临床路径也被认为是保证医疗质量的持续改进和成本有效控制的方法，临床路径在1996年引入我国并受到重视，国家卫生计生委（原卫生部）于2009年正式开展了临床路径的管理工作，临床路径是一种现代化的医疗服务与管理模式，在持续改进医疗质量、提高临床效率、控制医疗成本、降低医疗费用方面有着重要作用，同时还能规范诊疗行为，在我国医院得到逐步推广应用。

1 临床路径制定与实施方法的研究

临床路径是由临床医护人员联合参与制定的一套诊疗模式，包含了患者从诊断入院到出院各个时间节点上需要进行的相关医护操作。临床路径的制定应坚持循证医学的原则，遵循临床指南、结合医护人员的丰富临床经验以及疾病治疗的客观规律，同时要符合医院的实际情况，在收集大量资料的基础上进行反复讨论验证，最终确定针对某一疾病的治疗过程。梁铭会[1]将临床路径的实施步骤分为计划准备、路径制定、路径实施、路径评价与优化环节等4个阶段。阮莹[2]临床路径管理过程包括宣传教育、制定路径、实施路径、改进路径、监测及评价等阶段，路径的制定是整个临床路径管理过程的基础。

1.1 传统方法在临床路径制定与实施中的研究

基于传统方法的临床路径制定与实施的研究有，邓慧玲[3]通过数据统计和临床专家访谈法等方式，并结合医院临床实际情况和参考国家卫生计生委发布的疾病诊疗常规和技术操作规范等来制定手足口病临床路径表单。戴靖华[4]将以循证医学为依据的临床路径实践全过程分为循证证据收集、专家小组评价讨论的进行临床路径文本制定和完善，以及临床路径实施和循证评价。齐海波[5]参照临床路径方法学，通过文献分析的方法进行了用药路径的设计，并开展了用药路径效果的实证评价，规范临床路径中的合理用药。Butow P[6]，Shaw JM[7]等采用参考指南、系统综述、meta分析、专家访谈和在线Delphi调查等方法，形成了成年肿瘤患者焦虑和抑郁的临床路径，并开发了临床路径辅助设计系统，用于检测和管理患者的焦虑和抑郁，提高护理质量。

1.2 数据挖掘方法在临床路径制定与实施中的研究

医学数据分析中常用的数据挖掘方法有聚类分析、关联规则分析、决策树分析、流程挖掘（过程挖掘）、序列模式挖掘、潜在狄利克雷分布的概率主题分析等。数据挖掘方法在临床路径制定与实施中的应用主要体现在临床路径制定过程中临床行为模式、临床诊疗流程的发现和临床路径变异的异常行为监测。

1.2.1 数据挖掘方法在临床路径制定中的研究 有关数据挖掘方法在临床路径制定中的研究有，田宗梅[8]等以老年性白内障病种为例，以历史病历和历史医嘱数据为依据，利用数据挖掘、病历聚类分析等方法建立了基于循证医学的基线调查方法，提出了制定、实施、监控和持续改进的全过程学习型临床路径模型。杨小宁[9]提出了基于模糊聚类分析方法的用于临床路径优化决策，同时模糊聚类与模糊神经网络的结合，提高了基于减法聚类FCM算法的运算速度，有助于临床路径优化决策，便于快速为患者选择最优的质量方案。王道[10]针对医院的电子病历和电子医嘱数据，采用聚类分析等算法建立学习型路径的开发模型，实现卫生部临床路径标准的细化、改进以及院内路径的定义。王珏[11]利用数据挖掘的方法对医疗数据进行序列挖掘，发现隐含的合法临床行为模式结构及片段，从医疗行为发生的时间序列中挖掘相应的治疗路径。周建文[12]通过关联规则挖掘方法从临床数据中挖掘出合法的行为模式。王宁[13]利用数据挖掘技术建立慢病决策模型，运用C4.5决策树算法、BCTree算法和MRC4.5算法对海量的高血压和2型糖尿病数据进行挖掘，辅助医生进行慢病的诊断和临床指导。刘燕峰[14]利用BP神经网络对胆囊炎患者的住院天数进行分类的预测，辅助医生制定和选择治疗方案，为临床路径的制定提供依据。阮莹[2]提出了将流程挖掘（Process Mining）应用于临床诊疗流程日志的挖掘，并对得出诊疗流程模型进行评价，辅助临床路径的制定。Gartner D[15]等使用序列模式挖掘方法学习最有可能的临床路径，并提供一个数学模型用于全院患者的调度决策。Miyasaka KW[16]等提出了基于仿真训练的前肠手术临床路径制定与实施方法。Huang Z[17-18]等采用流程挖掘（或过程挖掘）的方法进行临床路径分析，提出了一个新的流程挖掘算法，通过特定的临床工作流日志和最小支持度发现临床路径模式。

1.2.2 数据挖掘方法在临床路径变异中的研究 临床路径在实际执行过程中受各种因素的影响会出现偏离标准临床路径的现象称为临床路径的变异。临床路径变异的原因可能来自患者自身主观因素、疾病本身变化、医务人员、医院本身/社区系统[19-20]，可以是正性变异，也可以是负性变异[21]。韩冰宁[22]基于医疗信息系统的事件日志，使用流程挖掘技术提出了临床路径集模型，并给出了临床路径集的数据元模型定义。结合一致性检测与孤立聚簇检测进程临床路径实例的异常检测。郑甜[23]提出了基于编辑距离的临床序列相似关系挖掘算法，研究和设计一个临床序列异常检测的挖掘模型，通过对临床异常情况的甄别，起到预防欺诈的目的。史洪飞[24]采用基于过程日志的流程挖掘方法，通过分析临床路径事件日志，挖掘事件间的关系和诊疗流程模型，分析了临床路径的实际执行状况，发现路径表达和执行中不规范、不合理的地方，验证真实诊疗过程行为与临床路径模型之间的一致性，为临床路径的优化和改进提供了参考依据。Huang Z等[25]使用概率主题模型来发现潜在的医疗模式，假设无法由派生模式推测的且无法解释的行为都是异常行为。用这种方法发现本地的异常行为以及它们之间的关联，并提供本地异常的诊断信息。

3 结语

目前我国各大医院都在积极开展临床路径工作。国家卫生计生委制定的临床路径标准起到一个指导作用，而临床路径的制定需要根据不同医院的具体情况进行适当调整和细化，并能制定适合自己医院工作需要的院级临床路径。确保患者在正确的时间和地点，得到正确的诊疗服务，以期达到最佳治疗效果，从而提高医疗服务质量、减少资源的浪费。

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（收稿日期：2018-04-16）