研究证实:在医院信息系统中整合BMJ Best Practice 临床实践可切实改善患者诊疗

国际知名的医疗信息化期刊JMRI Medical Informatics 近期发表了一项来自北京大学第三医院的研究,结果表明在医院临床决策支持系统中整合 BMJ Best Practice 临床实践,可增加诊断准确性,并缩短住院时间。

来自北京大学第三医院的研究人员表示,相信这一应用“有望改善医疗质量和效率”。

BMJ Best Practice 临床实践是 BMJ 出版集团研发的临床决策支持工具,可快速、便捷的为医疗卫生人士提供权威、综合并不断更新的诊疗知识,为临床决策提供即时支持。它综合全球最新的循证研究、指南和专家意见,为诊断、预后、治疗和预防等诊疗流程提供逐项指导。

为应对当前 COVID-19 疫情的巨大挑战,BMJ Best Practice 临床实践现对中国医学院校和教学医院免费开放(点击查看详情)。这亦是 BMJ 出版集团为实现“创造更健康的世界”这一愿景所做出的努力。

多年来,临床决策支持系统(Clinical Decision Support Systems, CDSS)一直被用于改善医疗质量和工作效率。近期,人工智能(AI-based)系统的发展,有望进一步改善诊断和治疗结局,但其在“真实世界”的临床应用尚存在争议。

因此,研究人员开始评估,将 BMJ Best Practice 临床实践整合到医院已有的基于人工智能的临床决策支持系统中,会对患者诊疗产生何种影响。

该项研究纳入 2016 年 12 月到 2019 年 2 月期间,来自北京大学第三医院 6 个临床科室的 34113 名患者诊断数据。

研究人员发现,整合后的 CDSS 投入使用后,入院和出院诊断的一致性得到提高(从 70%升至 73%),确诊时间缩短,平均住院时间缩短(从 7 天减至 6 天)。这些结果表明BMJ Best Practice临床实践的应用可切实改善患者临床结局。

对研究的进一步分析得到相似结果,表明该研究的发现真实可靠。

“CDSS 与 BMJ Best Practice 临床实践的整合改善了临床医生的诊断准确性,”作者诉称,“本项回顾性真实世界研究还发现,CDSS 的使用缩短了确诊和住院时间。”

作者总结道,这些发现“强调了基于人工智能的 CDSS 对于改善诊断效率的作用,但结果需要在进一步随机对照试验中加以验证”。

原文出处:
Accuracy and Effects of Clinical Decision Support Systems Integrated With BMJ Best Practice–Aided Diagnosis: Interrupted Time Series Study JMIR Med Inform 2020;8(1):e16912) doi: 10.2196/16912

作者信息:
詹思延,教授
北京大学第三医院临床流行病学研究中心
电话:01082265732
电子邮件:siyan-zhan@bjmu.edu.cn

计虹,教授
北京大学第三医院信息管理与大数据中心
电话:15611908189
电子邮件:puh3_imc@bjmu.edu.cn