研究证实：在医院信息系统中整合BMJ Best Practice 临床实践可切实改善患者诊疗

• 来源：未知
• 作者：bmjchina
• 日期：2020-03-19
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国际知名的医疗信息化期刊JMRI Medical Informatics 近期发表了一项来自北京大学第三医院的研究，结果表明在医院临床决策支持系统中整合 BMJ Best Practice 临床实践，可增加诊断准确性，并缩短住院时间。

来自北京大学第三医院的研究人员表示，相信这一应用“有望改善医疗质量和效率”。

BMJ Best Practice 临床实践是 BMJ 出版集团研发的临床决策支持工具，可快速、便捷的为医疗卫生人士提供权威、综合并不断更新的诊疗知识，为临床决策提供即时支持。它综合全球最新的循证研究、指南和专家意见，为诊断、预后、治疗和预防等诊疗流程提供逐项指导。

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多年来，临床决策支持系统（Clinical Decision Support Systems, CDSS）一直被用于改善医疗质量和工作效率。近期，人工智能（AI-based）系统的发展，有望进一步改善诊断和治疗结局，但其在“真实世界”的临床应用尚存在争议。

因此，研究人员开始评估，将 BMJ Best Practice 临床实践整合到医院已有的基于人工智能的临床决策支持系统中，会对患者诊疗产生何种影响。

该项研究纳入 2016 年 12 月到 2019 年 2 月期间，来自北京大学第三医院 6 个临床科室的 34113 名患者诊断数据。

研究人员发现，整合后的 CDSS 投入使用后，入院和出院诊断的一致性得到提高（从 70%升至 73%），确诊时间缩短，平均住院时间缩短（从 7 天减至 6 天）。这些结果表明BMJ Best Practice临床实践的应用可切实改善患者临床结局。

对研究的进一步分析得到相似结果，表明该研究的发现真实可靠。

“CDSS 与 BMJ Best Practice 临床实践的整合改善了临床医生的诊断准确性，”作者诉称，“本项回顾性真实世界研究还发现，CDSS 的使用缩短了确诊和住院时间。”

作者总结道，这些发现“强调了基于人工智能的 CDSS 对于改善诊断效率的作用，但结果需要在进一步随机对照试验中加以验证”。

原文出处:
Accuracy and Effects of Clinical Decision Support Systems Integrated With BMJ Best Practice–Aided Diagnosis: Interrupted Time Series Study JMIR Med Inform 2020;8(1):e16912) doi: 10.2196/16912

作者信息：
詹思延，教授
北京大学第三医院临床流行病学研究中心
电话：01082265732
电子邮件：siyan-zhan@bjmu.edu.cn

计虹，教授
北京大学第三医院信息管理与大数据中心
电话：15611908189
电子邮件：puh3_imc@bjmu.edu.cn