Системы поддержки принятия клинических решений: разработка и эффективность

Система поддержки принятия клинических решений (СППКР) — это программное обеспечение, которое сопоставляет характеристики отдельного пациента с компьютеризированной базой знаний и предоставляет специфичные для пациента оценки или рекомендации клиницисту, сотруднику или пациенту. Эта тема охватывает вопросы проектирования таких систем, их интеграции в клинический рабочий процесс, а также данные об их влиянии на практику и результаты.

Definition

Система поддержки принятия клинических решений — это активная система знаний, которая использует два или более элемента данных о пациенте для генерации конкретных рекомендаций, обычно включающая базу знаний, механизм вывода или рассуждения и механизм связи с пользователем в рамках клинического рабочего процесса.

Scope

В статье рассматриваются архитектура и особенности проектирования систем поддержки принятия решений (база знаний, механизм вывода, интерфейс связи), различие между системами, основанными на знаниях, и системами, не основанными на знаниях, распространенные вмешательства, такие как оповещения, напоминания, наборы назначений и инфо-кнопки, а также повторяющиеся проблемы усталости от оповещений и соответствия рабочему процессу. В ней обобщаются данные контролируемых исследований об эффективности и особенностях дизайна, связанных с успехом, что рассматривается как методологическая тема, а не как клиническое руководство.

Key concepts

• База знаний и механизм вывода
• Системы, основанные на знаниях, и системы, не основанные на знаниях
• Оповещения, напоминания и наборы назначений
• Инфо-кнопки и контекстно-зависимый поиск
• Усталость от оповещений и частота их игнорирования
• Интеграция в рабочий процесс и «пять прав» СППКР
• Стандартизированная интероперабельность (SMART on FHIR, CDS Hooks)
• Пять прав поддержки принятия клинических решений

Mechanisms

Большинство систем поддержки принятия решений связывают курируемую базу знаний с механизмом вывода, который оценивает данные пациента по закодированным правилам или моделям, а затем выдает результат через пользовательский интерфейс, в идеале автоматически и в рамках существующего рабочего процесса, а не требуя отдельного поиска. Систематические обзоры выявили небольшой набор функций, которые сильно предсказывают успех: автоматическое предоставление поддержки принятия решений как часть рабочего процесса клинициста, предоставление в момент и месте принятия решения, действенные рекомендации и компьютерная генерация (Kawamoto, 2005). Стандарты, такие как SMART on FHIR, позволяют разрабатывать приложения поддержки принятия решений один раз и запускать их на различных платформах электронных медицинских карт (Mandel, 2016).

Clinical relevance

Системы поддержки принятия решений определяют многие подсказки, предупреждения и стандартные назначения, с которыми сталкиваются клиницисты, поэтому их дизайн напрямую влияет на то, как знания достигают пациента, и на то, какой объем прерывистого «шума» испытывают клиницисты. Эта статья описывает, как такие системы разрабатываются и оцениваются; она не предоставляет диагностических порогов или инструкций по лечению для какого-либо пациента.

Evidence & guidelines

Крупный систематический обзор показал, что компьютеризированная поддержка принятия решений улучшала производительность практикующих врачей в большинстве оцененных исследований, в то время как доказательства пользы для результатов лечения пациентов были более скудными и менее последовательными (Garg, 2005). Сопутствующий обзор показал, что улучшение практики системой в значительной степени объясняется особенностями дизайна, а не клинической областью, при этом решающее значение имеет автоматическая, встроенная в рабочий процесс, доставка в точке оказания медицинской помощи (Kawamoto, 2005). Практические обобщения, такие как «Десять заповедей», перевели эти выводы в эвристику дизайна (Bates, 2003).

History

Поддержка принятия клинических решений развилась из экспертных систем, основанных на правилах, в 1970-х годах и вошла в рутинную практику через компьютеризированный ввод назначений врачом и электронные медицинские карты с 1990-х годов. Систематические обзоры середины 2000-х годов переформулировали вопрос с «работает ли СППР?» на «какие особенности дизайна заставляют СППР работать?», а в 2010-х годах добавились стандартизированные, интероперабельные платформы приложений, которые отделили логику принятия решений от конкретных систем поставщиков.

Debates

Как можно уменьшить усталость от оповещений без потери ценности для безопасности?

Прерывающие оповещения часто игнорируются, что повышает риск того, что важные предупреждения будут пропущены; разработчики обсуждают, как настроить специфичность, уровни и время, чтобы высокоценные оповещения оставались заметными, а низкоценные подавлялись.

Почему поддержка принятия решений улучшает показатели процесса более надежно, чем результаты лечения пациентов?

Исследования более последовательно показывают изменения в поведении клиницистов, чем в клинических исходах, что вызывает дискуссии о недостаточно мощных исследованиях исходов, слабых связях между целевыми процессами и исходами, а также качестве реализации.

Key figures

• David W. Bates
• Kensaku Kawamoto
• R. Brian Haynes
• Joshua C. Mandel

Seminal works

• garg-2005
• kawamoto-2005
• bates-2003

Frequently asked questions

Каковы компоненты системы поддержки принятия клинических решений?

Классически это база знаний (закодированные клинические знания), механизм вывода или рассуждения, который применяет эти знания к данным пациента, и коммуникационный интерфейс, который доставляет результат пользователю в рамках его рабочего процесса.

Какие особенности дизайна делают поддержку принятия решений эффективной?

Обзоры указывают на автоматическое предоставление поддержки в рамках рабочего процесса, доставку в момент и месте принятия решения, действенные рекомендации и компьютерную генерацию как на особенности, наиболее связанные с улучшением практики.