基层医疗嵌入式临床智能辅助应用研究*

吴结凤 沈明辉 李科威 甘华平 丁智刚 江顺权 付 鹏 姚 歆

(四川省卫生健康信息中心成都 610041) (成都康域科技有限公司成都 610000) (四川天府健康产业研究院成都 610041)(四川省卫生健康信息中心 成都 610041)

1 引言

基层医生在临床治疗过程中都有可能面临以下困境：直接面对患者需即时判断，法律责任风险重大；个人知识有限，若患者病情时常变化，没有求助途径；基层诊断设备较少，临床常常需要单从症状和体征完成判断；医疗处置手段较少，又缺乏足够的知识，难以实现因地制宜；若采取中医处置需执行中西医双重规范要求，造成工作量倍增。对于以上存在的问题，政府采取“强基层”的措施来解决，包括国家资金改善服务条件；政策向基层人才倾斜；人员奖励办法；开展培训提高基层人员素质；解决基层医疗信息化问题；大医院医生到基层坐诊等。然而效果不尽人意，存在以下问题：未直接提高基层医生临床能力；取得的成果显现周期较长；涉及医疗的问题触动范围较小；“输血式”的帮扶造成基层医生和患者心理依赖，易导致后续问题等。为了广泛而长期地解决基层医生临床能力问题，应开发出适用于基层医生的临床辅助工具。本研究基于全医学语义网的人工智能技术，开发服务于基层医生的临床工具。

2 系统实现

2.1 目标

利用医学人工智能技术建立基于语义网知识库的智能化基础医疗体系，围绕患者疾病状况，辅助基层医生的临床诊疗并嵌入到当前基层医生的信息化流程中。主要实现目标包括：以中西医多专科并行推导方式辅助医生诊断和处置，在一定程度上起到防范误诊和漏诊、误治和漏治的作用；鉴于基础医疗体系的知识库中已经融入诊疗常规等，在临床使用过程中能起到实训作用，从而提高医生技能；基层医生操作智能系统，系统自动记录医生临床过程，获得病历大数据的精准记录；若开展基层电子病历评级，智能系统提供的高等级知识库评级条件和其他功能为此奠定基础。

2.2 主要研究内容

2.2.1 嵌入关系 四川省基层系统在嵌入智能系统后，两个系统配合共同运行：医生具有属于个人的思维性临床业务流程。这将使基层医生在医院信息系统(Hospital Information System，HIS)中的角色发生改变，从隐性主角变成显性主角，但操作流程容易发生重复交叉情况。接口方式的设计将决定医生用户的角色体验，见图1。

图1 智能系统嵌入基层系统

2.2.2 基础医疗系统共享 建立基础医疗体系，在98%的基层环境下弥补不同医生在临床过程中的知识缺陷，而一个巨大的专业知识平台能够实现这个目标。将每位医生头脑中的知识框架分解为知识元，按诊疗常规构建为语义网，外化为知识库，再由医生共享，既能描述患者疾病的个性化特征，也能描述医生个性化的诊疗方式，见图2。全医学知识库是本研究核心构成部分[1]。

图2 基于语义网的知识共享

图3 知识元字典与语义网

2.3 技术实现

2.3.1 系统性对接嵌入关系 将基层医疗临床智能辅助系统嵌入到四川省基层医疗卫生机构管理信息系统之中,智能系统的专用服务器放置在四川省基层医疗的云端(县级业务平台)，通过接口接入。智能辅助系统需有或大或小的客户端，可以从服务端下载，使客户端的计算机能够分担一部分智能运算的资源消耗，见图4。

2.3.2 智能辅助系统在工作流程中的嵌入位置 以往HIS对于医生来说，都是外围性的辅助工具，如收集资料、传递报告单、调用文本模板、给处方签等。而智能辅助系统直接介入医生临床思维过程并进行记录，见图5。

图4 智能辅助系统嵌入基层医疗系统拓扑

图5 智能辅助系统嵌入位置

2.3.3 智能辅助技术路线 由3个层次构成。顶层为系统的知识依据，来自外部，又称为外部知识源，主要收集医疗方面的国家标准、诊疗常规、疾病指南、规定教材等。中层将上层的知识源通过有经验的知识工程师转化为基于字典的语义网，提交给有临床经验的应用工程师。底层由临床应用工程师进行程序化，仿真临床过程，实现对临床的辅助，包括对症状、体征、检验数据等各种诊断要素采集、判断、处置、自动记录等，见图6。

图6 智能辅助技术路线

2.3.4 对接嵌入技术路线 智能辅助系统通过接口对接到四川省基层系统。基层系统是当前正在运行的既有系统，操作功能的对接方式应该是功能嵌入，即从四川基层系统调用智能系统，在完成临床辅助工作后返回基层系统，见图7。这种嵌入的实现从技术原理方面难度不大，但技术方面需要考虑周详，接口涉及操作风格、习惯、要素方式、思维方式等。操作主体需要去适应，更重要的是系统要适应操作主体。智能辅助系统需要传递的关键数据用应用程序接口或其他函数封装，以XML格式传递给基层系统。图7的基层系统只列出相关部分。

图7 对接嵌入技术路线

2.3.5 过程操作层面对接 从四川省基层系统调用智能辅助系统，其应用场景的对接是基层系统通过应用程序接口调用智能辅助系统的诊疗过程，完成后将结果返回应用程序接口。返回的结果不仅仅是判断、选择、记录，还需要启动基层系统的后续功能，一般情况下多涉及结果与药房和收费的对接问题。药房与收费都会有大量要素需要处理，因此必须通过中间表进行对接规范，见图8。

图8 过程操作层面对接

3 创新性分析

3.1 应用创新

四川基层医疗系统是单一系统中覆盖面最大的HIS软件之一，此前国内各种基层医院信息系统包括电子病历系统，从未有过辅助医生临床的全病域基础医疗体系介入，更没有医学人工智能临床仿真系统，而这正是基层医疗一线最需要的。本研究创新运用人工智能技术实现医生的临床思维模式，直接进入基层医疗的最关键业务流程。

3.2 理论创新

医学人工智能是一种手段，属于技术范畴，具有线性的工具特征。医学人工智能辅助医生，所面对的患者状态和病情转归属于生命范畴，具有非线性过程特征。线性工具与非线性生命过程之间必定不能自然接续，其断裂状态只能通过创新理论去融合。为使智能技术直接用于临床需要耗费大量时间进行理论创新，建立生态动力学理论体系，其中包括：疾病是一种生命形态，生命形态是一个集群共生状态，疾病诊不准、诊疗即试错，病态全系统关联特性，过程不可逆或重复，涨落分岔随机，机体容错特性等一系列适应医学人工智能技术应用的理论[2]。

3.3 技术创新

当前医学人工智能最成功的应用是IBM Watson，但其基于深度学习的案例搜索模式不适合一般条件下全科医学的普遍应用。本研究是基于全医学知识库的临床决策技术，具有难度大、门槛高的技术特点[3]。

3.4 模式创新

4 应用效果

四川省基层医疗嵌入式临床智能辅助应用于2018年8月起正式在内江市东兴区20余家乡镇卫生院/社区卫生服务中心试用。截至2018年9月底共为基层临床医生提供医疗知识库查询服务20 188次，包括诊疗指南、药品指南、临床路径等权威资料和文献查询；提供疾病鉴别服务11 935次，根据基层医生输入的疾病症状关键字从疾病知识库中过滤出包含该症状的疾病，根据算法模型及疾病是否为常见病、危急重程度、误漏诊率进行排序，从而形成类比推理的疾病假设列表，供基层医生进行参考，同时将所列疾病的阳性体征等关键内容展示给基层医生；提供诊断推理服务8 122次，以患者的初步诊断为输入内容或根据医生从假设列表中选定的疾病为参数，进行疾病的演绎推理，系统提供该诊断的详细症状、阳性体征、相关查体以及必要的检验检查等相关信息，同时包括该诊断的查体结果和检验检查指标，医生可根据指标项进行疾病演绎，成功后系统提供针对性的治疗方案。通过与基层医生交流访谈，普遍反馈临床智能辅助应用将诊疗活动进行深度结构化，引导医生从症状出发建立诊断假设，再指导医生提供证据(症状和检查)证明所选的诊断假设直至最终确诊，可以有效防止误诊和漏诊，对于不能确诊的患者转诊到高级别综合医院。对于确诊的患者，按患者组别给出明确的治疗方案供医生参考，同时系统还会引导医生在处方中增加个人意见(药品或其他处置意见)。如果是错误或无价值的意见，系统会提醒医生，避免其再犯类似错误，既可以帮助医生提高诊疗水平，又培养医生的循证医学思维，训练规范的诊疗流程。

5 结语

整个社会医疗保障网的薄弱之处是基层医疗，基层医疗的薄弱之处是医生资源，而医生资源的薄弱之处是医生能力。本研究运用医学人工智能技术直接对基层医生进行临床赋能，同时因为人工智能技术的可复制性，方便普遍推广，社会价值潜力巨大。本研究可在基层临床中实现中西医并行推导，在多种专科的意义上相当于以会诊方式辅助医生临床诊疗，从而在基层实现对误诊和漏诊的防范。基于本研究的基础医疗体系，医生能够方便地利用语义网的特性对疾病的发育不全、重叠交叉等多种形态进行描述，帮助医生梳理不同疾病可能性的思路，从而具备实践训练的功能，帮助医生提高能力。基层医生在临床过程中使用本系统自动产生病历记录，记录素材来自知识元字典，使所得到病历成为精准描述。本研究还可为基层电子病历评级提供高等级知识库这一基本条件。