王一敏++梁治鋼

摘 要

目的：通過信息化手段規(guī)范抗菌藥物用藥行為，遏制抗菌藥物的不合理應(yīng)用。方法：基于BI設(shè)計(jì)抗菌藥物用藥的閉環(huán)控制體系，提供智能擇藥的新思路。用數(shù)字資源整合等技術(shù)對大數(shù)據(jù)挖掘，得到最優(yōu)療效的排名，指導(dǎo)臨床用藥。用智能算法對抗菌藥物自動實(shí)時指導(dǎo)，分析其效果，建立抗菌藥物用藥知識庫。結(jié)果：完善抗菌藥物管理的效能，對抗菌藥物使用的全過程進(jìn)行實(shí)時指導(dǎo)和監(jiān)控。結(jié)論：提高醫(yī)生用藥的盲目性和準(zhǔn)確性。

【關(guān)鍵詞】抗菌藥物 用藥知識庫 閉環(huán)控制體系 BI 數(shù)字資源整合

1 引言

合理用藥系統(tǒng)軟件采集信息過于單一，主要圍繞藥品部分信息，對臨床的局部環(huán)節(jié)進(jìn)行控制。缺乏用藥源頭的限制和指導(dǎo)，用藥后的自動分析。這些僅憑制度、人工干預(yù)和醫(yī)師自身學(xué)習(xí)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。必須利用信息化手段建立一個智能個性化的抗菌藥物監(jiān)管體系，來監(jiān)管用藥全過程，提高我國抗菌藥物臨床應(yīng)用水平，規(guī)范用藥行為。

2 建立智能化抗菌藥物用藥知識體系

基于BI技術(shù)，對醫(yī)院海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，建立智能化抗菌藥物用藥知識體系（如圖1所示）。

對不同疾病、人群、檢查等重要指標(biāo)的融合，組合出個性化自動輔助用藥模型，制定最佳給藥方案。通過用藥分析監(jiān)管和公眾服務(wù)系統(tǒng)，建立監(jiān)管和互動平臺，形成抗菌藥物質(zhì)量自動監(jiān)管體系。

2.1 構(gòu)建抗菌藥物用藥知識庫

建立疾病診斷本體模型、藥品個體特征模型、病人生命體征監(jiān)測模型和經(jīng)濟(jì)用藥評價模型四大模型（如圖2所示）。

2.1.1 疾病診斷本體模型

按照標(biāo)準(zhǔn)的ICD-10國際疾病代碼庫劃分疾病名稱，與住院科室、基本信息、醫(yī)囑相連，對某一疾病的病人使用抗生素的用量、用法、頻次等元素進(jìn)行分析。

2.1.2 藥品個體特征模型

挖掘抗菌藥物相關(guān)元素，如名稱、規(guī)格、劑型、劑量、用量、頻次、級別、單價等信息，結(jié)合《中國藥典》等規(guī)范，建立抗菌藥物結(jié)構(gòu)化知識庫，把藥品基本元素與醫(yī)囑關(guān)聯(lián)，對抗菌素適應(yīng)癥、適用人群、用法與用量、療程、強(qiáng)度、濃度、中西藥結(jié)合等元素進(jìn)行聯(lián)動，各維度展示抗菌藥物的用藥信息。

2.1.3 病人生命體征監(jiān)測模型

以病人的基本信息為基點(diǎn)，映射每個體征、檢查結(jié)果等元素，根據(jù)抗生素使用，動態(tài)監(jiān)測病人呼吸、血壓、脈搏等生命體征和重要檢驗(yàn)指標(biāo)的變化規(guī)律。

2.1.4 經(jīng)濟(jì)用藥評價模型

通過抗生素的金額、用量等指標(biāo)，對每種抗生素用法和費(fèi)用比較，產(chǎn)生最小成本元素。以盡可能少的藥費(fèi)支出換取盡可能大的治療收益，減輕病人及社會的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。

2.2 知識體系的建立規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)

構(gòu)建的抗菌藥物用藥知識體系需要對疾病診斷、抗菌藥物、病人生命體征、檢查、化驗(yàn)和信息交換等內(nèi)容建立統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。

2.2.1 疾病診斷庫的規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)

采用國際疾病分類（ICD-10）中的疾病代碼和名稱，作為庫元素的標(biāo)準(zhǔn)。大致分為神經(jīng)系統(tǒng)、眼和附器、循環(huán)系統(tǒng)、呼吸系統(tǒng)、消化系統(tǒng)、皮膚和皮下組織、泌尿生殖系統(tǒng)等20多個大類疾病。

2.2.2 抗菌藥物特征庫的規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)

采用《中國醫(yī)師藥師臨床用藥指南》、《中華人民共和國藥典》、藥物教科書及國家正式批準(zhǔn)的藥品說明書中抗菌藥物的名稱，依據(jù)《抗菌藥物臨床應(yīng)用指導(dǎo)原則》、《衛(wèi)生部抗菌藥物整治活動方案》和《衛(wèi)生部抗菌藥物臨床應(yīng)用監(jiān)測網(wǎng)的工作方案》中對抗菌藥物的要求，作為建庫的規(guī)范與準(zhǔn)則。

2.2.3 檢驗(yàn)本體庫的規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)

采用中文醫(yī)學(xué)主題詞表中各個診斷代碼和名稱，來描述和規(guī)定各檢驗(yàn)項(xiàng)目。

2.2.4 系統(tǒng)之間信息交換標(biāo)準(zhǔn)

采用國際組織的衛(wèi)生信息標(biāo)準(zhǔn)HL7，用于醫(yī)院信息系統(tǒng)與知識庫體系之間的信息交換。

2.3 通過數(shù)字資源整合等技術(shù)，形成知識庫的數(shù)據(jù)倉庫

醫(yī)療數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)量大、結(jié)構(gòu)繁雜，很難直接分析出抗菌藥物的使用情況。通過數(shù)字資源整合技術(shù)，對醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、采集、清洗、轉(zhuǎn)換、加工、整合等步驟，形成標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，裝載到數(shù)據(jù)倉庫中，形成有效數(shù)據(jù)集市。（如圖3）。

2.3.1 數(shù)據(jù)采集

采用面向主題信息采集技術(shù)，主要是提取、分類和采集工作。對于海量的醫(yī)療數(shù)字醫(yī)院，從中選取主題存入主題表，提取區(qū)域內(nèi)所有主題相關(guān)信息存入采集表，進(jìn)行判斷分類采集。

2.3.2 數(shù)據(jù)清洗，轉(zhuǎn)換，加工

采集到的數(shù)據(jù)，按照各種主題模型需求，清洗、消噪，過濾掉那些不完整的、錯誤的、重復(fù)的、模糊不清的數(shù)字。對數(shù)據(jù)存儲形式不一致的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，對雜亂無序的數(shù)據(jù)根據(jù)需要進(jìn)行正確排序、篩選，產(chǎn)生標(biāo)準(zhǔn)有效的數(shù)據(jù)。將這些分散在各個“信息孤島”中的有效數(shù)據(jù)共享融合。

2.3.3 數(shù)據(jù)整合

主要是對異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合，運(yùn)用XML、消息中間件等技術(shù)進(jìn)行異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合。根據(jù)XML數(shù)據(jù)映射規(guī)則，通過數(shù)據(jù)交換平臺，對數(shù)據(jù)元素、元素屬性等信息一一映射到多維數(shù)據(jù)模型中去，在各個模型之間建立數(shù)據(jù)元素的對應(yīng)關(guān)系（如圖4），形成異構(gòu)平臺的信息交互。

2.3.4 聯(lián)機(jī)分析（OLAP）

對多維數(shù)據(jù)進(jìn)行快速交互性的存取，通過多數(shù)據(jù)模型，快速獲取各角度數(shù)據(jù)，動態(tài)綜合分析。

3 建立閉環(huán)的抗菌藥物臨床用藥體系

從決策、醫(yī)囑下達(dá)、執(zhí)行情況、療效和用藥評估等各個環(huán)節(jié)著手，對抗菌藥物使用的全過程監(jiān)管，建立閉環(huán)式的管理模式（如圖5所示），完成閉環(huán)數(shù)據(jù)流，形成預(yù)警指標(biāo)庫。

4 結(jié)果

4.1 智能給藥方案

知識庫海量數(shù)據(jù)整合聯(lián)動，智能推薦最佳用藥方案（如圖6）。

4.2 多維度的用藥分析

針對疾病人群等多維度對抗菌藥物使用的全過程進(jìn)行智能化測算（如圖7）。

4.3 智能用藥輔助系統(tǒng)的實(shí)用性驗(yàn)證

通過對抗菌藥物使用量、適應(yīng)癥、不良反應(yīng)、毒副作用、用藥強(qiáng)度、用藥濃度、療程、療效、生命體征和檢查化驗(yàn)指標(biāo)變化、費(fèi)用金額比率等多種指標(biāo)，驗(yàn)證用藥的合理性。

5 總結(jié)

本文討論了運(yùn)用BI和數(shù)字資源整合等熱門技術(shù)，構(gòu)建抗菌藥物用藥智能化監(jiān)管體系，對臨床擇藥進(jìn)行精細(xì)化、個性化研究，形成智能用藥閉環(huán)管理新模式，改善信息系統(tǒng)的交互設(shè)計(jì)，為醫(yī)生提供第一手的用藥信息和經(jīng)驗(yàn)方案。

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