使用預測分析識別高風險患者
NorthShore University HealthSystem 的急診部門應用資料與預測分析，協助判斷哪些胸腔疾病病人應該要住院觀察，而哪些病人則可以先離院返回家中。
(轉載自 CIO Taiwan 網站)
在醫療機構中的急診中，會面臨到許多挑戰之一，就是需要判斷什麼病人需要住院觀察，而哪些病人則可以返家。本文介紹一個應用了預測分析方法的健康照護系統，以協助處理這類的問題。
不必要的住院治療會產生許多問題──更長的等待時間、真正需要病床的病人需要候床、浪費急診醫療人員的時間，更不要說由病人、醫院與保險所產生的醫療費用；另外一方面，無法收治真正需要住院的病人，可能導致某些病人的死亡。
NorthShore University HealthSystem 是一個綜合醫療保健服務系統，為整個芝加哥大都市區的患者提供服務，在伊利諾州包含有四家醫院的他們，採用了資料與預測分析解決了一些醫療上的問題。他們這個使用於急診病人的專案名稱為「以科技為基礎的急診胸痛管理」，獲得美國百大CIO獎項IT卓越獎(CIO 100 Award in IT Excellence)的推薦。
實證醫學導向
對NorthShore的急診部門而言，胸痛是讓急診醫療人員必須選擇讓病人「留觀」最常見的原因，也就是讓病人待在急診室觀察情況而不給予積極性的治療。然而在2017年以前，NorthShore並沒有以實證醫學判斷胸痛病人是否應該住院的方法。胸痛可能是心臟疾病的癥兆，但也可能是胃食道逆流引起的胸口燒灼感，而不是急性需要處理的問題。
NorthShore臨床分析副總裁助理 Chad Konchak 指出：「醫院在處理醫療問題的挑戰是必須相當保守，因為某些病情的發展可能會相當嚴重。我們想法是這樣，能否開發某種工具，能夠幫助在急診室的醫療人員更能了解以及判斷病人是屬於需要進一步處理的高危險心臟疾病病人？」
NorthShore設計了交叉功能的團隊解決了這樣的問題，這個團隊有醫療系統品質與轉型主任、醫院的院長、兩位急診醫師、住院醫療資訊科技團隊以及臨床分析團隊。其中也包含了醫院的管理領導成員、護理主管、財務以及醫療系統的品質團隊成員。這個團隊根據HEART評估工具發展病人的預測模式，HEART是九家在荷蘭的醫院於2017年，根據病人的病史、心電圖、年齡、危險因子以及肌鈣蛋白檢驗值進行計分，而能判斷病人以心臟問題為主的急性危險程度。NorthShore使用HEART計分工具，發展出了他們的預測模式。
Chad Konchak 說：「這個心臟計分工具，是荷蘭發展出的臨床驗證工具，可以將病人以1到10分進行區分，表示病人罹患心臟病的可能性。所以，我們所做的第一件事情是將這個工具直接與電子病歷整合。」
成功的情形
得分會寫入病人的電子病歷(Electronic Medical Record, EMR)中，如有需要便會發出警告。不過這個工具一開始病並無法融入於工作中，因為醫師並不會輸入所有的判斷值，造成計算的結果差異過大。因此團隊後續修改了警示功能，並且強迫醫師必須在決定讓病人住院或是離開急診室之前，輸入必要的欄位，以便能夠計算出病人的完整結果。研發團隊在2017年三月推出了這個新流程的第一個版本，然後在那一年的六月以及七月加入了資料輸入控制。在後續流程協助的表現上，可以達到近乎百分之百的效果。
有一個重要的挑戰，同時也是這個專案的成功關鍵因素，就是將預測的危險得分與電子病歷系統的行動指引內容整合。NorthShore的資訊長(CIO) Steve Smith 表示，大部分的像這樣的解決方案，臨床人員都必須先離開電子病歷，然後切換到另外一個沒有整合好的系統外部工具上進行操作。告訴醫師必須切換到另外一個應用程式才能使用新的功能，或許是影響導入的最關鍵因素。
「我們的醫師與護理師都是使用電子病歷作為獲得病人資訊的主要來源，電子病歷是我們照顧病人的『駕駛艙』。」任何新的分析架構科技的整合，最終都必須存在於臨床病歷中，否則價值就會降低。Steve Smith 先生說：「如果我們必須要求臨床人停下手上的工作，離開系統，切換到另外一個系統，登入，然後使用新的工具開始輸入，那麼只會被毫不考慮地拒絕。」
專案執行後，不僅讓醫療系統中的「胸痛觀察」率降低，同時或許是更重要的，急診的返回率、死亡率或併發症並沒有增加。
Smith說：「我們不僅希望降低急診觀察的天數，同時也想要避免非自願性再急診的比率。除了急診的返回率沒有增加之外，我們還確定降低了10%的急診觀察天數，這對病人、費用成本、品質，以及不需要留在醫院想要回到家裡的病人都是好的。」
轉載自 CIO Taiwan 網站
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