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美国凯撒医疗集团用预测分析降低病人死亡率

美国凯撒医疗集团用预测分析降低病人死亡率

作者:新然

在医疗保健领域,早期干预可以有效降低死亡率。 医疗保健巨头美国凯撒医疗集团通过一个医院工作流程工具将这一原则付诸实施,该工具得到了预测分析医疗中心的支持,用于识别可能迅速恶化的非重症监护病房(ICU)患者。

总部位于加利福尼亚州奥克兰的综合管理护理联盟拥有1200多万健康计划成员,雇员超过21.7万人,其中包括近6万名护士和2.3万名医生。 它在8个州和哥伦比亚特区拥有39个医疗中心和690个医疗设施。

“那些在医院但在重症监护室之外的病人有时在医院情况恶化,不得不出人意料地被转移到 ICU。 这些病人比那些直接进入 ICU 的病人有更糟糕的结果,加布里埃尔 · 埃斯科巴博士说,他是研究部门的研究科学家,也是北加利福尼亚州美国凯撒医疗集团医院运营研究的区域主任。

埃斯科巴团队的科学文献和直接分析表明,需要意外转移到 ICU 的非 ICU 患者只占医院总人数的2% 至4% ,但占所有医院死亡人数的20% 。 他们的住院时间也比其他病人平均长10到12天。

积极照顾预测分析

2006年,美国凯撒医疗集团的研究部门开始更加密切地关注这个问题。 研究人员分析了该机构的综合模型及其电子健康系统产生的数十年的医学信息。

作为这个过程的一部分,这个团队(还包括 Permanente Medical Group Hospital Operations、 Kaiser Foundation Hospital Quality and Patient Care Services、美国凯撒医疗集团健康连接(HealthConnect)和护理交付技术服务(Care Delivery Technology Services)的成员)开发了一个专有的基于 linux 的系统,该系统应用算法来监控病人数据,并生成高恶化风险评分的警报ーー非 icu 病人在未来12小时内可能恶化。 该小组随后验证了这一概念,并开发了一个新的操作模型,并于2013年开始在其临床和操作工作流程中实施。 到2019年1月,这个被称为高级警报监测系统的工作流程已经在美国凯撒医疗集团北加利福尼亚地区的所有21家医疗机构完全投入使用。

该系统综合和分析生命统计数据,实验室结果和其他变量,以生成每小时恶化风险评分的成人医院患者的内科-外科和过渡护理单位,说: 迪克丹尼尔斯,执行副总裁和首席信息官美国凯撒医疗集团。 “远程医疗小组每小时评估一次风险评分,并在发现潜在恶化时通知医院的快速反应小组。 快速反应小组对患者进行床边评估,并与住院医师校准治疗过程

美国凯撒医疗集团因此获得了 IT 卓越的 CIO 100奖,AAM 利用3个预测性分析模型来分析给定病人电子健康记录中的70多个因素,从而生成一个综合风险评分。

“我们与我们的电子健康记录系统和 IT 人员合作,确定了我们第一个算法的性能特征,”埃斯科巴博士说。

然后,研究小组利用人口统计学信息、生命体征、最近入学期间收集的实验室结果以及电子记录中的其他数据建立模型。

“我们经历了严格的回应和验证。 我们研究了每个参数及其联系,”埃斯科巴说。 “我们让临床医生参与研究每个病例,然后进行特征回顾和阈值分析,以确保阈值是有意义的。”

丹尼尔斯说,埃斯科巴博士的研究小组综合了北加利福尼亚州650,000例住院病人和20,000例病情恶化的数据。 这个过程花了七到八年时间。

丹尼尔斯说: “我们花了大约五年的时间对电子医疗记录后端进行初始映射,并开发出预测模型。”他指出,在此之前,还没有人从他们的电子健康记录系统中提取出这些数据。 “然后,我们又花了两到三年时间,将这些模型转换成一个可以在操作上使用的实时 web 服务应用程序。”

丹尼尔斯补充说,预测分析工具只有在确保信息被使用的过程中才是好的,因此 AAM 团队花费了大量的时间开发和实现工作流程,使得医疗团队能够尽可能有效地响应警报。

病情恶化的早期预警使得美国凯撒医疗集团反应小组有足够的时间进行干预,以便在危机之外进行思考和行动,这反过来又使得他们能够以一种更加统一和综合的方式,从临床和医院两方面提供卫生保健服务。 在该项目开始运作的头两年,它帮助卫生系统降低了20% 的死亡率。 美国凯撒医疗集团说这个程序的未来迭代可能会整合人工智能。

本文为作者 新然 独立观点,并不代表 我是CIO 立场。

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