董兰;胡娟娟;吕君;彭飞
【摘 要】甲基化学式目的 探讨基于智能语言云的急诊预检分诊信息化系统的应用效果.方法 选取某院急诊患者,根据入院时间将其分为对照组(常规预检分诊组,2017年1月至2017年2月,12 000例)和观察组(基于语言云的预检分诊组,2018年1月至2018年2月,11 980例),比较两组患者预检分诊准确率、分诊时间及与期望分诊时间差,以及抽取5％患者对分诊工作进行满意度调查.结果 与对照组相比,观察组急诊预检分诊准确率明显增高(P＜0.05);分诊时间明显缩短,与期望分诊时间差较小(P＜0.05);抽取5％的患者对分诊工作满意度明显提升(P＜0.05).结论 基于语言云的急诊预检分诊信息化系统应用于急诊预检分诊中,能够提高预检分诊准确率,缩短分诊时间,提升患者满意度. 【期刊名称】《解放军医院管理杂志》
【年(卷),期】2019(026)001
【总页数】4页(P69-71,93)
【关键词】智能;急诊预检分诊;信息化系统;预检分诊时间;预检分诊准确率
【作 者】董兰;胡娟娟;吕君;彭飞
【作者单位】海军军医大学附属长征医院急诊室,上海200003;海军军医大学附属长征医院急诊室,上海200003;海军军医大学附属长征医院急诊室,上海200003;海军军医大学附属长征医院护理部,上海200003
【正文语种】中 文
【中图分类】R197.32
预检分诊是根据患者病情严重程度,对急诊患者进行快速分类,继而确定的优先次序,是急诊护理工作的首要程序,其效率直接关系到急诊医护质量[1-3]。我国预检分诊的临床经验相对较少、急诊分诊护士的培训相对滞后、急诊分诊护士的预检分诊能力相对不足,这些都会相应地影响着急诊预检分诊工作的质量[4-6]。国务院办公厅2015年3月印发的《全国医疗卫生服务体系规划纲要(2015—2020年)》提出推动健康大数据的应用,逐步转变服务模式,提高服务能力和管理水平。相比近几年门诊信息化建设的大力探索和推广,急诊科引入信
息化的进度相对落后[1]。智能语言云急诊预检分诊信息化系统,是运用数据库技术和计算机软件辅助设计,通过智能语音将患者的主诉传输到Nuance的语音识别系统中、实现智能语音及人工智能技术之间相互转换,从而构建标准化的预检分级指标电子档案库,开发基于智能语言云的急诊预检分诊信息化系统分级控制软件模块。进一步实现对急诊患者快速、科学地评估,达到智能判断分诊级别,避免分诊护士临床经验不足所致的分诊失误,有利于急诊预检分诊系统的科学管理。本研究针对2018年1—2月急诊患者,采用基于智能语言云的预检分诊,取得较好的临床效果,现汇报如下。
1 资料与方法
物理除垢1.1 一般资料 选取本院急诊患者,根据入院时间将其分为对照组(常规预检分诊,2017年1月至2017年2月,12 000例)和观察组(基于语言云的预检分诊,2018年1月至2018年2月,11 980例)。所有和护理均得到伦理委员会批准,并签署知情同意书,排除转院患者、突发公共事件的患者体。12 000例对照组中,男性6 450例、女性5 550例,年龄19～86岁,平均年龄(52.4±6.7)岁,就诊次数1～3次,平均就诊(1.5±0.4)次,其中初中及以下4 500例、高中或中专6 750例、大专及以上750例;12 000例观察组中,男性6 360例、女性 5 640例,年龄 20～85岁,
平均年龄(52.5±6.3)岁,就诊次数 1～3次,平均就诊(1.4±0.5)次,其中初中及以下4 290例、高中或中专6 810例、大专及以上900例。两组性别、年龄、就诊次数、文化程度比较,差异没有统计学意义(P＞0.05),具有可比性。纳入标准及排除标准：所有研究对象均年龄超过14岁,发病至进入急诊科时间小于24h的患者,排除自动离院或放弃的患者。
1.2 方 法
玻璃模具设计
1.2.1 就诊及分诊模式
1.2.1.1 传统就诊及分诊模式 患者到达急诊预检台,护士采用常规预检分诊,急诊护士通过“一问、二看、三检查、四分诊”方式,根据纸质版急诊患者病情评估单进行血压、脉搏、呼吸、氧饱和、疼痛等测量,综合评分分析收集的临床资料,初步判断患者病情,将患者划分至相应的抢救区域或普通诊室进行流水诊治[7]。
余热制冷
1.2.1.2 智能急诊预检分诊模式 患者到达急诊预检台,采用基于智能语言云的急诊预检分诊信息化系统：分诊评估工具,包括患者一般信息和分诊相关信息评估。一般资料通过就诊卡自动导入,包括患者编号、姓名、性别、年龄、身份证号、等。分诊相关信息包括
发病时间、主诉/症状、个人史、既往史、手术史等,通过语音信息传入。另外预检台备有体温计、便携式多功能监护仪,对患者的心率、呼吸、血压和血氧饱和度测量,同时进行疼痛评分、意识评估并输入信息系统,同时录入入院途径、分诊级别、患者去向等。该语音系统主要依据全球语音龙头Nuance研发,主要通过建立一个试验云平台,配置专业的拾音设备和平板显示器,建立无线语音传输网,连接各相关医务人员和部门。其信息化管理软件模块包括基于语言云的患者基本信息录入模块、生命体征自动导入模块(分诊仪与监护仪端口连接,自动同步监护生命体征)、基于语言云的患者主诉录入模块(该模块包括三部分,第一部分为系统分类,第二部分为症状描述,包括十大类系统的症状描述;第三部分为严重程度描述,分别描述各系统各种症状的不同严重程度,严重程度使用轻、中、重度等词语或短句描述)、评估工具模块(包括GCS评分表、疼痛评分表、创伤评分表、快速病情评分表,均以勾选形式完成,根据不同病种需要使用不同的评分表)、智能分级模块(系统自动根据患者年龄、症状、严重程度、各类评分表结果、生命体征等数据进行整合分析,智能给出分级及分区)、统计模块、质控模块(电脑自动生成各类报表,如各时段急诊患者人数、各级别患者人数、护士分诊时间、患者等候时间、患者年龄分布、患者疾病谱分布等)。根据初步构建的预检分诊信息化系统的实施流程,完善患者信息录入、信息查询等资料。另外,系统内还设置脑出血、
心血管、急性心梗、创伤等一些特殊人的绿通道模块。患者到达急诊室,预检护士对其进行相关评估,同时进行信息录入,电脑自动进行分诊标准和分诊级别的确定,从而提高预检分诊的工作质量,加强急诊患者的安全保障。
1.3 观察指标 比较两组预检分诊准确率、分诊时间及与期望分诊时间差,以及抽取5%患者对预检分诊工作的满意度。分诊准确率=准确分诊患者数量/分诊患者数量×100%[8];分诊时间及急诊患者分诊开始时间至分诊结束时间,由预检分诊护士使用秒表计时[9];与预期分诊时间差是指急诊患者分诊时间与期望分诊时间差=急诊患者分诊时间-期望分诊时间,由预检分诊护士进行评估[10];从病情分级、等待分诊时间、等待看诊时间等方面,评估和比较两组医师和患者对分诊工作满意度,将其分为非常满意、满意、不满意,满意度=(非常满意+满意)/总数×100%[11]。
1.4 统计学方法 采用SPSS 18.0统计学软件,计量资料以(均数±标准差)表示,正态分布且方差齐,两两比较采用t检验,如不符合正态分布则应用秩和检验,计数资料以百分率表示,采用卡方检验,P＜0.05,认为差异存在统计学意义。
2 结 果
2.1 两组预检分诊准确率、分诊时间及与期望分诊时间差比较 与对照组相比,观察组急诊预检分诊准确率明显增高,分诊时间明显缩短,与期望分诊时间差较小(P＜0.05)(表1)。
2.2 两组各抽取5%的患者对预检分诊工作的满意度比较 满意度测评表共三个维度10个条目,包括预检分诊维度方面的流程便捷、语音云服务有效、分诊分级合理3个条目,护士服务态度维度方面的服务态度好、及时给予指导、及时监测生命体征、与医师沟通及时4个条目,分诊结果维度等待时间合理、危重患者优先、分诊准确率3个条目,每个条目以3级评定,非常满意3分,满意2分,不满意1分,与对照组相比,观察组患者对分诊工作满意度明显提升(P＜0.05)(表2)。
表1 两组预检分诊准确率、分诊时间及与期望分诊时间差比较组别 例数 预检分诊准确率(n,%)分诊时间(min)与期望分诊时间(min)观察组 11 980 11 830(98.75%) 1.3±0.4 0.1±0.1对照组 12 000 11 070(92.25%) 2.5±0.7 1.1±0.3卡方值/t值19.66 4.39 4.87 P值 ＜0.05 ＜0.05 ＜0.05
表2 两组患者对预检分诊工作的满意度比较[n(%)]组别 例数 非常满意 满意 不满意 满意度观察组 600 445 145 10 547(98.30%)对照组 600 300 184 77 484(80.66%)卡方值 18.31 P
值 ＜0.05
3 讨 论
3.1 基于智能急诊预检分诊信息化系统使用的意义急诊预检分诊是根据急诊患者主诉、临床症状及体征,划分患者疾病的严重程度及归属科室,给予患者及时、有效的临床救治。有报道称[12],国内大部分医院急诊科根据护士的临床经验进行病情分级,护士的分诊培训较滞后,继而不同程度地影响着预检分诊质量,从而影响着病情分级及准确性,影响医疗质量和护理安全。基于语言云的急诊预检分诊信息化系统的构建,通过语音及时转换为文字,快速、有效地输入电脑,避免人工输入时的录入错误等问题,同时,能够很大程度上避免常规预检分诊的主观判断性,全球语音云龙头Nuance在2011年将语音技术应用于医疗行业,不仅为临床专业人士提供语音导航文件系统,还可以帮助医师建立患者的电子病历,极大地提高医师诊断的工作效率,使患者病情采集工作快速、灵活而准确。本科室采用的智能预检分诊系统主要与国内语音公司合力研发。通过语音云转化成的信息能够及时保存,客观数据能够及时采集,结合主诉自动完成的病情分级,能够有效排除干扰因素,从而进一步规范急诊预检分诊工作,提高预检分诊的准确率。本研究与对照组相比,观察组急诊预检分诊准确率明显增高(P＜0.05),结果充分证实上述观点。
3.2 基于智能急诊预检分诊信息化系统的使用提高工作效率 常规预检分诊是通过人工进行急诊患者的病情分级,手工登记,耗时较多,信息登记不全面,其工作效率较低[13-14]。基于语言云的急诊预检分诊信息化系统的构建,通过预检分诊系统与监护仪、信息化系统对接,与院内的HIS系统全面衔接,将采集的生命体征一键录入分诊系统,并自动提取到医生工作站,大幅节省录入分诊系统、分诊登记时间及医师问诊时间,确保急诊患者得到及时、有效的救治,提高急诊预检分诊的临床工作效率。另外,该信息系统的质控模块,包括各时段急诊患者人数、各级别患者人数、护士分诊时间、患者等候时间、患者年龄分布、患者疾病谱分布等,能够自动生成图表,有利于各时段、各类患者的信息收集和查询,避免以前采用纸质版进行数据登记,存在遗漏、丢失、查询不全或无法查询的情况,大幅度提高医护人员的工作效率。对患者来说,本研究中观察组分诊时间较对照组明显缩短,与期望分诊时间差较小(P＜0.05),也充分证实基于智能急诊预检分诊信息化系统的优越性。
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