临床医生与信息系统的“爱恨情愁”：知人知面不知“心”

当IT技术与临床需求真正融合贯通时，才能发挥医学信息系统的最大作用。...

作者说：着手书写“临床医生与信息系统的‘爱恨情愁’”系列文章的初衷是，希望从终端用户的视角阐述我们所期待的信息系统，为医学信息工作者提供参考，助力医学信息系统不断改进，最终迎来医疗品质的完美提升。在这个系列中，笔者会以临床常见疾病为例，用真实的临床场景说明亲身经历过的信息系统的优势和不足。其中肯定有思虑不周全或逻辑不严谨之处，望各位读者按需审阅，取其精华、弃其糟粕。同时，文中不涉及机构管理、收银财务、耗材库管等环节对临床工作的影响。此外，本系列更多在于探讨信息系统在临床应用场景中的“可能性”，而非“可行性”；文中部分图片尚处于设想模拟阶段，并非真实系统图片，请知悉。

心脑血管疾病已连续20年“荣登”人类死亡原因榜首，且其引起的总死亡人数令上榜的其他死亡原因“望尘莫及”，每年因心脑血管疾病耗费的医疗资源和费用也是“名列前茅”。随着医学科学的进步，对心脑血管疾病进行预测和筛查的手段愈发丰富。虽然医务人员作为疾病预测和诊疗的第一决策人的地位不可动摇，但是来自医学信息系统的支持和建议，将为做出这些决策提供极大的便捷性。

本文以“10年心血管疾病风险预测”为例，具体描述医学信息系统如何辅助医务人员快速做出精准决策。背景知识

动脉粥样硬化性冠心病和脑卒中（Atherosclerotic cardiovascular disease，ASCVD）是人类健康的首要威胁，防治ASCVD已经成为全球公共卫生和临床医学面临的重大挑战。目前，关于ASCVD风险的预测模型主要有4个：Framingham预测模型[1]、AHA/ACC预测模型[2]、SCORE预测模型[3]、Chnia-PAR预测模型[4]。

Framingham预测模型是最早的ASCVD预测模型，由于时间久远，其结果可能高估某些地区人们的心血管疾病风险，因此目前应用较少。

AHA/ACC预测模型专门针对40-79岁的美国人群制定，分类涵盖非西班牙裔白人男性、非西班牙裔白人女性、非西班牙裔黑人男性和非西班牙裔黑人女性。必要预测因子包括：年龄、性别、种族、总胆固醇含量、高密度脂蛋白含量、收缩压、是否接受降压治疗、是否吸烟、是否合并糖尿病；次要预测因子包括：舒张压、低密度脂蛋白含量、是否应用他汀类药物、是否应用阿斯匹林。是2018年AHA/ACC血脂管理指南[5]推荐的心血管疾病一级预防预测模型。图1 SCORE预测模型

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SCORE预测模型（上图1）专门针对40-65岁的欧洲人群制定，分类涵盖欧洲高风险国家／地区男性、欧洲高风险国家／地区女性、欧洲低风险国家／地区男性和欧洲低风险国家／地区女性。预测因子包括：性别、年龄、是否吸烟和总胆固醇含量。是2016年欧洲心血管疾病预防指南[6]推荐的心血管疾病一级预防预测模型。因其方法简便，也是被世界上最多非欧洲国家使用的预测模型。换句话说，是目前全球应用最广泛的心血管疾病预测模型。

China-PAR预测模型是首个中国心血管疾病风险预测模型，建立于四项前瞻性队列随访数据基础之上，采用严格的统计学方法，为中国男性和女性分别构建了10年ASCVD风险预测模型。该模型不仅容纳了欧美模型中涉及到的危险因素，还根据中国南北方地域差别，纳入了腰围、家族史等新的预测因子。由于此模型发布时间尚短、应用数量较小，尚无法得知确切使用情况和预测准确度。

无论应用上述哪个预测模型，凭借医务人员人工计算都是不切实际的，因为即便是预测因子最少的SCORE评分（仅4个预测因子），也有极其复杂的后台逻辑支撑。因此，目前医务人员多是应用各大医学协会或厂商提供的网页计算器（下图2）完成预测。这种方法的弊端在于医务人员需要打开不同网页，并手工输入每个预测因子数值，在紧张高强度的临床场景下，并非一种简便易行的方案。图2 AHA/ACC预测模型网页计算器

*点击查看大图医学信息系统助力10年ASCVD风险预测

尽管上文提到ASCVD风险预测的重要性和迫切度，但是在我国的实际临床工作中，应用却并不普遍。究其原因，大多数在心脑血管科就诊的患者已经诊断为ASCVD或存在明确ASCVD的危险因素，无需进行预测；在其他科室就诊的患者如无心脑血管疾病相关症状和体征，医务人员也很少主动对其进行ASCVD预测；社区医院等承担特定区域内人群健康管理的医疗机构，虽然有义务对所管辖居民进行ASCVD预测，但由于区域内各层级医疗机构之间的医疗数据并不联通，很难获取各类预测模型所需预测因子数值，因此也无法做到全民预测。

近年来，医学信息系统在实现了流程和管理功能之后，越来越多地关注到临床决策支持功能。如果能在医务人员使用电子病历系统的过程中，由系统自动完成10年ASCVD风险预测，并在页面进行醒目标识，则会大幅度提升工作效率和预测模型使用量。根据医疗机构选择的预测模型不同以及应用方式不同，通常有以下两种方法可以实现系统ASCVD风险预测功能。根据上述预测模型文献中提供的预测因子和计算逻辑，医疗机构信息科可以自行创建所选中的预测模型。医务人员可以有多种方式开启预测模型：

（1）将“10年ASCVD风险预测”在系统中设置为图标“10ASCVD”，并显示于患者信息栏（下图3），点击该图标，系统自动进入风险预测页面，且所有预测因子数值均从系统中调用并填充到相应字段。这种方式的优势在于，医务人员无论在哪个页面，只要该页面包含患者信息栏，即可完成风险预测。图3 通过图标计算10年ASCVD风险

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（2）将“10年ASCVD风险预测”在系统中设置为医嘱项目（下图4），该医嘱项目可以单独开具，也可以作为某个医嘱组套的一部分进行开具（医嘱组套的详细介绍请参阅本系列文章第2篇，点击

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