Klinik Karar Destek Sistemleri: Tasarım ve Etkinlik
Klinik karar destek sistemi (KKDS), bireysel bir hastanın özelliklerini bilgisayarlı bir bilgi tabanıyla eşleştiren ve hastaya özgü değerlendirmeleri veya önerileri bir klinisyene, personele veya hastaya sunan bir yazılımdır. Bu konu, bu tür sistemlerin nasıl tasarlandığını, klinik iş akışına nasıl entegre edildiğini ve uygulamaları ile sonuçları değiştirip değiştirmediklerine dair kanıtların ne gösterdiğini kapsamaktadır.
Tanım
Klinik karar destek sistemi, vakaya özgü tavsiye oluşturmak için iki veya daha fazla hasta verisi öğesini kullanan aktif bir bilgi sistemidir; tipik olarak bir bilgi tabanı, bir çıkarım veya akıl yürütme motoru ve klinik iş akışı içinde kullanıcıyla iletişim kurmak için bir mekanizma içermektedir.
Kapsam
Bu madde, karar desteğinin mimarisini ve tasarım özelliklerini (bilgi tabanı, çıkarım mekanizması, iletişim arayüzü), bilgi tabanlı ve bilgi tabanlı olmayan sistemler arasındaki ayrımı, uyarılar, hatırlatıcılar, sipariş setleri ve bilgi düğmeleri (infobuttons) gibi yaygın müdahaleleri ve uyarı yorgunluğu ile iş akışı uyumunun tekrarlayan sorunlarını ele almaktadır. Etkinliğe ilişkin kontrollü çalışma kanıtlarını ve başarıyla ilişkilendirilen tasarım özelliklerini özetlemekte olup, klinik bir rehberlikten ziyade metodolojik bir konu olarak çerçevelenmektedir.
Anahtar kavramlar
- Bilgi tabanı ve çıkarım motoru
- Bilgi tabanlı ve bilgi tabanlı olmayan sistemler
- Uyarılar, hatırlatıcılar ve sipariş setleri
- Bilgi düğmeleri (infobuttons) ve bağlama duyarlı erişim
- Uyarı yorgunluğu ve geçersiz kılma oranları
- İş akışı entegrasyonu ve KKDS'nin beş hakkı
- Standart tabanlı birlikte çalışabilirlik (SMART on FHIR, CDS Hooks)
- Klinik karar desteğinin beş hakkı
Mekanizmalar
Çoğu karar desteği, derlenmiş bir bilgi tabanını, hasta verilerini kodlanmış kurallar veya modellere göre değerlendiren bir çıkarım mekanizmasıyla birleştirmekte ve ardından çıktıyı kullanıcı arayüzü aracılığıyla sunmaktadır; bu ideal olarak otomatik olarak ve ayrı bir arama gerektirmeksizin mevcut iş akışı içinde gerçekleşmektedir. Sistematik derlemeler, başarıyı güçlü bir şekilde öngören küçük bir özellik setini tanımlamıştır: klinisyen iş akışının bir parçası olarak karar desteğinin otomatik sağlanması, karar verme anında ve yerinde sağlanması, eyleme geçirilebilir öneriler ve bilgisayar tabanlı üretim (Kawamoto, 2005). SMART on FHIR gibi standartlar, karar destek uygulamalarının bir kez yazılıp elektronik sağlık kaydı platformlarında çalıştırılmasına olanak tanımaktadır (Mandel, 2016).
Klinik önem
Karar destek sistemleri, klinisyenlerin karşılaştığı birçok uyarıyı, ikazı ve varsayılan siparişi belirlemektedir; bu nedenle tasarımları, bilginin hasta başına nasıl ulaştığını ve klinisyenlerin ne kadar kesintili 'gürültü' ile karşılaştığını doğrudan etkilemektedir. Bu madde, bu tür sistemlerin nasıl tasarlandığını ve değerlendirildiğini açıklamaktadır; herhangi bir hasta için tanı eşikleri veya tedavi talimatları sağlamamaktadır.
Kanıt ve kılavuzlar
Büyük bir sistematik derleme, bilgisayarlı karar desteğinin değerlendirilen çoğu çalışmada uygulayıcı performansını iyileştirdiğini, ancak hasta sonuçları üzerindeki faydaya dair kanıtların daha seyrek ve daha az tutarlı olduğunu bulmuştur (Garg, 2005). Eşlik eden bir derleme, bir sistemin uygulamayı iyileştirip iyileştirmediğinin büyük ölçüde klinik alandan ziyade tasarım özellikleriyle açıklandığını ve otomatik, iş akışı içi, bakım noktasında sunumun belirleyici olduğunu göstermiştir (Kawamoto, 2005). 'On Emir' gibi pratik sentezler, bu bulguları tasarım sezgisellerine (heuristics) dönüştürmüştür (Bates, 2003).
Tarihçe
Klinik karar desteği, 1970'lerin kural tabanlı uzman sistemlerinden doğmuş ve 1990'lardan itibaren bilgisayarlı sağlayıcı sipariş girişi ve elektronik sağlık kayıtları aracılığıyla rutin bakıma girmiştir. 2000'li yılların ortalarındaki sistematik derlemeler, soruyu 'KKDS işe yarıyor mu?'dan 'KKDS'yi hangi tasarım özellikleri işe yarar hale getiriyor?'a dönüştürmüş ve 2010'lu yıllar, karar mantığını belirli satıcı sistemlerinden ayıran standart tabanlı, birlikte çalışabilir uygulama platformlarını eklemiştir.
Tartışmalar
- Uyarı yorgunluğu, güvenlik değerini kaybetmeden nasıl azaltılabilir?
- Kesintili uyarılar sıklıkla geçersiz kılınmakta, bu da önemli uyarıların göz ardı edilme riskini artırmaktadır; tasarımcılar, yüksek değerli uyarıların belirgin kalmasını sağlarken düşük değerli olanların bastırılması için özgüllüğü, katmanlamayı ve zamanlamayı nasıl ayarlayacaklarını tartışmaktadır.
- Karar desteği neden süreç ölçütlerini hasta sonuçlarından daha güvenilir bir şekilde iyileştirmektedir?
- Çalışmalar, klinisyen davranışlarındaki değişiklikleri klinik sonuçlardakinden daha tutarlı bir şekilde göstermekte, bu da yetersiz güçlü sonuç çalışmaları, hedeflenen süreçler ile sonuçlar arasındaki zayıf bağlantılar ve uygulama kalitesi üzerine tartışmaları tetiklemektedir.
Öne çıkan isimler
- David W. Bates
- Kensaku Kawamoto
- R. Brian Haynes
- Joshua C. Mandel
İlgili konular
Temel eserler
- garg-2005
- kawamoto-2005
- bates-2003
Sıkça sorulan sorular
- Klinik karar destek sisteminin bileşenleri nelerdir?
- Klasik olarak bir bilgi tabanı (kodlanmış klinik bilgi), bu bilgiyi hasta verilerine uygulayan bir çıkarım veya akıl yürütme motoru ve sonucu kullanıcının iş akışı içinde ileten bir iletişim arayüzüdür.
- Karar desteğini etkili kılan tasarım özellikleri nelerdir?
- Derlemeler, iş akışı içinde otomatik destek sağlanmasını, karar verme anında ve yerinde sunumu, eyleme geçirilebilir önerileri ve bilgisayar tabanlı üretimi, iyileştirilmiş uygulamayla en çok ilişkilendirilen özellikler olarak işaret etmektedir.