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急诊信息化：“狙击”急诊拥挤困境
发布时间：2015.09.02 浏览数：21810
医院急诊病人就医过程不同于门诊病人，也与住院病人有所不同。与门诊病人相比，急诊病人存在“持续诊疗”的现象，急诊患者就诊，患者一次急诊诊疗活动可能会持续数日，其责任医生会不断更改，直到患者伤病平稳，医生确定其本次急诊诊疗结束以及患者能够离院、住院或者转到门诊诊疗为止。我国综合性医院急诊普遍存在“急诊拥挤”现象，美国急诊医师协会将急诊科拥挤定义为：当急诊患者需求超过了急诊科和/或医院所能提供的急诊资源时所出现的拥挤现象，主要表现在等待就诊、检查、治疗和离院的患者数量超过了急诊科医务人员的容量，且病人在急诊科滞留时间超过8小时。实践表明，通过急诊信息化建设，能有效缓解急诊病人拥挤现象。
为了系统认识急诊拥挤的原因，需要从“院前-急救-院后”环节来分析，利用数学方法通过信息化模拟病人的就医过程，分析医院急诊拥挤的关键。我们在医院急诊信息系统建设中，通过“输入—过程—输出”的概念模型，来分析急诊拥挤的原因及解决方法。其中，输入是对急诊服务的需求；过程指急诊科分诊、诊断评估、治疗等过程；输出是指病人由急诊科转入其他科室或者离开医院。通过计算机仿真模型从输入因素、过程因素和输出因素三个方面来描述急诊科拥挤的缓解方案。
1、输入因素
主要通过分流“非急症患者”到门诊、社区医院就诊，建立院前院内衔接机制，加强救护车分流目的地来控制急诊科流量。通过信息共享机制，完善急诊预警机制可以动态检测急诊患者流动变化，为急诊患者分流、医院床位使用、救护车转运提供及时可靠的信息。完善的急诊预警系统可以准确预测急诊科病人数量，对制定策略防止急诊科拥挤至关重要。传统的预测方法大多是线性规划模型或者时间序列模型，线性规划模型往往是以病人数量为因变量，日期或天气因素等作为自变量，时间序列模型往往是病人数量作为时间序列，从以往的观测值预测未来值。由于实际情况复杂性，传统方法存在如下几个问题：预测结果不收敛、减少变量导致无法描述问题的处理过程、只识别原因而未对解决方案做分析。应用决策树方法，通过非线性关联分析，建立多层线性的智能模型来为急诊科拥挤提供应对策略，不仅能解决传统模型具有的自变量影响收敛的问题，而且也提供了更精确的急诊拥堵模型拟合以及应对策略。信息化综合模型能更好了解问题本质，为管理人员提供更好急诊床位管理方法，判断医院急诊拥堵的管理是积极应对还是不予干涉。
2、过程因素
造成急诊拥挤的过程因素包括分诊、诊断、治疗等过程，涉及急诊资源、床位管理、分诊制度、医务人员调度等。
通常医院急诊都有病人等待时间较长、就诊量无法提前预定等问题。传统的解决急诊拥挤的方法往往是单一的，即：控制病人就诊量或者调整医疗资源。传统方法已经不能满足需求。运用信息化技术，可以提供综合性整合方案，需要从病人和医疗资源两个方面来动态管理急诊就诊活动和急诊资源。通过改变传统的病人就诊优先次序来动态调整病人优先权以及动态调整医疗资源来提高就诊效率。该模型至少包括两个队列排队管理：1）动态的优先级排队来管理病人看病顺序；2）动态的医疗资源排队来管理医疗资源。最重要的是，这两个方面能完整地整合。仿真实验表明，整合队列管理能够使病患和医疗资源两方面协调配合、相互补充。动态安排医务人员排班能够在就诊病人减少时，降低需求和费用。这种综合性解决方案能使管理者在提供满意的服务质量和满足急诊需求进行平衡选择相关策略。
床位管理：急诊拥挤也是资源配置不合理的结果，因此，在建立的降低急诊拥挤智能模型中提出了三种床位管理策略，即：床位优先权，以提高急诊科病人住院率；床位灵活性，以提高床位在特殊病房的灵活性分配和使用；床位可获得性，即提高得到床位的可获得性，这样可使急诊床位得到有效利用。
预检分诊：急诊预检分诊是是根据疾病严重程度、治疗优先原则和合理利用急诊资源对急诊患者进行快速分类，以确定治疗或进一步处理的优先次序过程。急诊预检分诊对急诊的运行效率提高有重要意义。随着医院信息技术的发展，移动技术也开始应用于急诊预检分诊中。移动急诊预检分诊系统具有快速分类、支持多种类型终端接入等功能。该系统在某医院的应用效果表明，移动分诊系统对分诊工作具有明显的优化，大大提高了工作效能。
除了信息技术进步，急诊管理也在探索改善急诊分诊的新模式。国外实行了一种叫做Fast Tracks（FT）的模式。在急诊科建立一个对立的诊区，由医生或者护士对“非急症患者”和“轻症患者”做快速处理，以降低患者就诊时间和滞留时间，缓解急诊科拥挤，提高病人和医务人员的满意度。Sanchez等对美国某医院急诊科的研究表明，施行FT模式后病人等待就诊时间和滞留时间明显缩短、病人未就诊而离开急诊科的数量明显缩小。实行FT模式后，病人的平均等待时间从55min下降到32min，平均治疗时间从209min下降到191min，病人未就诊而离开急诊科的比率从6.2%下降到3.1%。同样，Paul Kwa等对澳大利亚某医院急诊科的数据统计表明，FT对于降低病人等待时间和未就诊而离开医院的比率都是有效的。因此，Fast Track模式有利于缓解急诊科拥挤。
医务人员调度：医务人员不足、医务人员超负荷工作也是造成急诊科拥挤的重要原因。在不增加医务人员的前提下，可以根据急诊拥挤时间规律，科学合理地安排医护人员班次，从而减少病人就诊时间，缓解急诊拥挤。Gunal等建立了MTF（Multitasking Factors）模型，通过计算机仿真，以病人在急诊科的就诊时间超过4h为目标，研究发现医务人员同时处理的病人人数及医生资历对病人就诊时间影响较大，而每减少一名护士，实验效果就会变差，因此护士人数可能具有及其重要的作用。此外，有研究者探索适用于急诊科医护人员排班的算法，以此优化急诊科工作效率。Chih-Chung Lo等利用一种基于粒子群算法的智能排班系统来解决急诊科医生排班问题，该算法用于医生排班具有不改变排版中软硬件约束条件、寻找最佳排班时间较短、参数设置较简单等特点。将遗传算法用于护士排班并与仿真模型相结合。该模型包括病人就诊的整个流程，包括分诊、医生诊断及检查时间，一旦病人的就诊时间样本创建，就开始做遗传算法搜索，以寻找最佳的护士排班方式。实验结果表明，在不增加护理人员的前提下，合理调整护士的排班方式可以提高急诊科的工作效率。
3、输出因素
影响急诊输出的重要因素是分流受阻（Access block）。所谓分流受阻，指需要住院治疗的急诊患者因住院困难而导致在急诊科滞留时间超过了合理值（不应大于8小时）。分流受阻主要与医院床位紧张、临床科室收治意愿、各科室间的信息传递有关。因此在病床位有限的前提下，提高床位周转率，加强各科室间交流以及患者分流数据的采集、获得和动态分析都可以改善分流受阻。例如，用马尔科夫链预测急诊病人流动。急诊拥挤的原因，一方面来源于较低的资源利用率或者对病人流动规律缺乏了解；另一方面来源于较低的病人流动率。因此，准确预测急诊科病人流动，对急诊科拥挤提供早期预警具有重要意义。该方法目的是预测病人从急诊科到其他专科的空间转移。
急诊因病人就诊量的不确定性、疾病种类繁多、病症危机等特点，决定了急诊工作量大，病人就诊信息共享模型复杂，信息系统设计困难，对医护人员要求较高。对急诊工作安排，不仅需要合理的制度及流程，也需要在信息技术支持多加关注，急诊分诊、排队以及电子病历应用，急诊临床决策支持系统建设是急诊信息化的重点，由于急诊涉及抢救室、重症监护、综合观察等部门，病人临床信息整合集成尤其重要，信息共享协同是急诊信息化建设尤其需要关注的问题。随着医学信息技术的发展，物联网、移动医疗、基于互联网的急救信息应用将会改善医院急诊信息化建设状况，将计算机技术融入急诊科工作流程，可以缓解急诊科拥挤现象，改善诊治效果，提高病人和医护人员的满意度。
为了系统认识急诊拥挤的原因，需要从“院前-急救-院后”环节来分析，利用数学方法通过信息化模拟病人的就医过程，分析医院急诊拥挤的关键。我们在医院急诊信息系统建设中，通过“输入—过程—输出”的概念模型，来分析急诊拥挤的原因及解决方法。其中，输入是对急诊服务的需求；过程指急诊科分诊、诊断评估、治疗等过程；输出是指病人由急诊科转入其他科室或者离开医院。通过计算机仿真模型从输入因素、过程因素和输出因素三个方面来描述急诊科拥挤的缓解方案。
1、输入因素
主要通过分流“非急症患者”到门诊、社区医院就诊，建立院前院内衔接机制，加强救护车分流目的地来控制急诊科流量。通过信息共享机制，完善急诊预警机制可以动态检测急诊患者流动变化，为急诊患者分流、医院床位使用、救护车转运提供及时可靠的信息。完善的急诊预警系统可以准确预测急诊科病人数量，对制定策略防止急诊科拥挤至关重要。传统的预测方法大多是线性规划模型或者时间序列模型，线性规划模型往往是以病人数量为因变量，日期或天气因素等作为自变量，时间序列模型往往是病人数量作为时间序列，从以往的观测值预测未来值。由于实际情况复杂性，传统方法存在如下几个问题：预测结果不收敛、减少变量导致无法描述问题的处理过程、只识别原因而未对解决方案做分析。应用决策树方法，通过非线性关联分析，建立多层线性的智能模型来为急诊科拥挤提供应对策略，不仅能解决传统模型具有的自变量影响收敛的问题，而且也提供了更精确的急诊拥堵模型拟合以及应对策略。信息化综合模型能更好了解问题本质，为管理人员提供更好急诊床位管理方法，判断医院急诊拥堵的管理是积极应对还是不予干涉。
2、过程因素
造成急诊拥挤的过程因素包括分诊、诊断、治疗等过程，涉及急诊资源、床位管理、分诊制度、医务人员调度等。
通常医院急诊都有病人等待时间较长、就诊量无法提前预定等问题。传统的解决急诊拥挤的方法往往是单一的，即：控制病人就诊量或者调整医疗资源。传统方法已经不能满足需求。运用信息化技术，可以提供综合性整合方案，需要从病人和医疗资源两个方面来动态管理急诊就诊活动和急诊资源。通过改变传统的病人就诊优先次序来动态调整病人优先权以及动态调整医疗资源来提高就诊效率。该模型至少包括两个队列排队管理：1）动态的优先级排队来管理病人看病顺序；2）动态的医疗资源排队来管理医疗资源。最重要的是，这两个方面能完整地整合。仿真实验表明，整合队列管理能够使病患和医疗资源两方面协调配合、相互补充。动态安排医务人员排班能够在就诊病人减少时，降低需求和费用。这种综合性解决方案能使管理者在提供满意的服务质量和满足急诊需求进行平衡选择相关策略。
床位管理：急诊拥挤也是资源配置不合理的结果，因此，在建立的降低急诊拥挤智能模型中提出了三种床位管理策略，即：床位优先权，以提高急诊科病人住院率；床位灵活性，以提高床位在特殊病房的灵活性分配和使用；床位可获得性，即提高得到床位的可获得性，这样可使急诊床位得到有效利用。
预检分诊：急诊预检分诊是是根据疾病严重程度、治疗优先原则和合理利用急诊资源对急诊患者进行快速分类，以确定治疗或进一步处理的优先次序过程。急诊预检分诊对急诊的运行效率提高有重要意义。随着医院信息技术的发展，移动技术也开始应用于急诊预检分诊中。移动急诊预检分诊系统具有快速分类、支持多种类型终端接入等功能。该系统在某医院的应用效果表明，移动分诊系统对分诊工作具有明显的优化，大大提高了工作效能。
除了信息技术进步，急诊管理也在探索改善急诊分诊的新模式。国外实行了一种叫做Fast Tracks（FT）的模式。在急诊科建立一个对立的诊区，由医生或者护士对“非急症患者”和“轻症患者”做快速处理，以降低患者就诊时间和滞留时间，缓解急诊科拥挤，提高病人和医务人员的满意度。Sanchez等对美国某医院急诊科的研究表明，施行FT模式后病人等待就诊时间和滞留时间明显缩短、病人未就诊而离开急诊科的数量明显缩小。实行FT模式后，病人的平均等待时间从55min下降到32min，平均治疗时间从209min下降到191min，病人未就诊而离开急诊科的比率从6.2%下降到3.1%。同样，Paul Kwa等对澳大利亚某医院急诊科的数据统计表明，FT对于降低病人等待时间和未就诊而离开医院的比率都是有效的。因此，Fast Track模式有利于缓解急诊科拥挤。
医务人员调度：医务人员不足、医务人员超负荷工作也是造成急诊科拥挤的重要原因。在不增加医务人员的前提下，可以根据急诊拥挤时间规律，科学合理地安排医护人员班次，从而减少病人就诊时间，缓解急诊拥挤。Gunal等建立了MTF（Multitasking Factors）模型，通过计算机仿真，以病人在急诊科的就诊时间超过4h为目标，研究发现医务人员同时处理的病人人数及医生资历对病人就诊时间影响较大，而每减少一名护士，实验效果就会变差，因此护士人数可能具有及其重要的作用。此外，有研究者探索适用于急诊科医护人员排班的算法，以此优化急诊科工作效率。Chih-Chung Lo等利用一种基于粒子群算法的智能排班系统来解决急诊科医生排班问题，该算法用于医生排班具有不改变排版中软硬件约束条件、寻找最佳排班时间较短、参数设置较简单等特点。将遗传算法用于护士排班并与仿真模型相结合。该模型包括病人就诊的整个流程，包括分诊、医生诊断及检查时间，一旦病人的就诊时间样本创建，就开始做遗传算法搜索，以寻找最佳的护士排班方式。实验结果表明，在不增加护理人员的前提下，合理调整护士的排班方式可以提高急诊科的工作效率。
3、输出因素
影响急诊输出的重要因素是分流受阻（Access block）。所谓分流受阻，指需要住院治疗的急诊患者因住院困难而导致在急诊科滞留时间超过了合理值（不应大于8小时）。分流受阻主要与医院床位紧张、临床科室收治意愿、各科室间的信息传递有关。因此在病床位有限的前提下，提高床位周转率，加强各科室间交流以及患者分流数据的采集、获得和动态分析都可以改善分流受阻。例如，用马尔科夫链预测急诊病人流动。急诊拥挤的原因，一方面来源于较低的资源利用率或者对病人流动规律缺乏了解；另一方面来源于较低的病人流动率。因此，准确预测急诊科病人流动，对急诊科拥挤提供早期预警具有重要意义。该方法目的是预测病人从急诊科到其他专科的空间转移。
急诊因病人就诊量的不确定性、疾病种类繁多、病症危机等特点，决定了急诊工作量大，病人就诊信息共享模型复杂，信息系统设计困难，对医护人员要求较高。对急诊工作安排，不仅需要合理的制度及流程，也需要在信息技术支持多加关注，急诊分诊、排队以及电子病历应用，急诊临床决策支持系统建设是急诊信息化的重点，由于急诊涉及抢救室、重症监护、综合观察等部门，病人临床信息整合集成尤其重要，信息共享协同是急诊信息化建设尤其需要关注的问题。随着医学信息技术的发展，物联网、移动医疗、基于互联网的急救信息应用将会改善医院急诊信息化建设状况，将计算机技术融入急诊科工作流程，可以缓解急诊科拥挤现象，改善诊治效果，提高病人和医护人员的满意度。
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