हमने चिकित्सा त्रुटि के संकेतों की खोज कैसे की

2006 में, मेरे ससुर के सिर में एक एन्यूरिज्म विस्फोट हो गया और एक आघात लगा। उस दिन की शाम तक वह मजाक कर रहा था और अस्पताल के वार्ड में घूमने की कोशिश कर रहा था। दूसरा स्ट्रोक, जो डॉक्टरों की देखरेख में हुआ, उसका मस्तिष्क इसे बर्दाश्त नहीं कर सका - उसके ससुर ने रिश्तेदारों से बात करना, चलना और पहचानना बंद कर दिया। एक अन्य अस्पताल में, उन्हें अपने पैरों पर रखा गया था, लेकिन प्रारंभिक उपचार के दौरान एक चिकित्सा त्रुटि के कारण, वह हमेशा के लिए अवाक रह गए, और उनका व्यक्तित्व पहचान से परे बदल गया।

उनके साथ जो हुआ, उसे नोसोकोमियल स्ट्रोक कहा जाता है और यह एक चिकित्सा संगठन में प्रणालीगत समस्याओं के मार्कर (या अन्यथा - ट्रिगर) में से एक है। अस्पतालों में रोकथाम योग्य चिकित्सा त्रुटियों की संख्या को कम करने और रोगी देखभाल की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए उनका विश्लेषण करने की आवश्यकता है।

यूएसए में, 2000 के दशक की शुरुआत में वे इस मुद्दे से हैरान थे। मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट फॉर हेल्थकेयर इंप्रूवमेंट (IHI) ने मापने की प्रतिकूल घटनाओं के लिए IHI ग्लोबल ट्रिगर टूल विकसित किया, जिसे तब अमेरिका और यूरोपीय क्लीनिकों द्वारा लागू किया गया था।

2016 में, हमने (एसएएस के रूसी कार्यालय) ने रूस में IHI पद्धति का उपयोग करके चिकित्सा ट्रिगर्स के विश्लेषण के लिए एक प्रणाली बनाने की कोशिश की। मैं आपको बताता हूँ कि इसका क्या हुआ।

कहाँ से शुरू किया

सबसे पहले, हम समान विचारधारा वाले डॉक्टरों की तलाश करने लगे जो चिकित्सा देखभाल की गुणवत्ता का विश्लेषण करने का विचार साझा करते हैं। हमने मास्को के कई अस्पतालों के प्रमुखों, हमारे यूरोपीय कार्यालय के सहयोगियों और डेनिश अस्पताल लिलेबेल्ट के प्रतिनिधियों को एसएएस फोरम रूस 2016 में आमंत्रित किया, जिन्होंने 2015 में एसएएस विश्लेषणात्मक मंच के आधार पर एक आईएचआई ट्रिगर डिटेक्शन सिस्टम बनाया।

दानेस की कहानी में एक बड़े मास्को बहु-विषयक अस्पताल के मुख्य चिकित्सक की रुचि थी, और हम मेडिकल रिकॉर्ड का विश्लेषण करने के लिए एक प्रयोग करने के लिए सहमत हुए। एनडीए की शर्तों के तहत, हम परियोजना के विवरण का खुलासा नहीं कर सकते, इसलिए मैं अस्पताल को बस क्लिनिक, और इसके प्रमुख - मुख्य चिकित्सक कहना जारी रखूंगा।

जून - जुलाई 2016 में, हमने क्लिनिक के प्रबंधन के साथ परियोजना की सामग्री और कार्यक्षेत्र पर चर्चा की, अगस्त में हमने संदर्भ की शर्तों का मसौदा तैयार किया और सितंबर में काम शुरू किया। एसएएस से टीम की रीढ़ अलेक्जेंडर ज़ूकोव ( अल_ंडिफ़ाइंड ) और दिमित्री काएतनेंको शामिल थे।

IHI तकनीक में 51 ट्रिगर होते हैं। क्लिनिक प्रबंधन के साथ, हमने परियोजना के लिए निम्नलिखित का चयन किया:

• रक्त ल्यूकोसाइट्स <3,000 x 10 ^ 6 / μl (कीमोथेरेपी से गुजरने वाले रोगियों को छोड़कर)
• रक्त प्लेटलेट्स <50,000 × 10 ^ 6 / μl (कीमोथेरेपी रोगियों को छोड़कर)
• नोसोकोमियल स्ट्रोक
• नोसोकोमियल रोधगलन
• 24 घंटे के भीतर गहन देखभाल इकाई (आईसीयू) में अनियोजित ट्रांसफर
• सर्जरी के बाद 24 घंटों के भीतर पुनर्जीवन
• बिस्तर विभागों में पुनर्जीवन उपाय

जैसा कि अक्सर एनालिटिक्स में होता है, उस समय का शेर का हिस्सा प्रारंभिक डेटा की तैयारी और उनमें महत्वपूर्ण जानकारी के आवंटन से लिया गया था।

कैसे रिकॉर्ड पुनर्प्राप्त किए गए

क्लिनिक के चिकित्सा सूचना प्रणाली (एमआईएस) के डेटा को एक जटिल संरचना के साथ एक ओरेकल डेटाबेस में रखा गया था। योजनाओं के विवरण नहीं मिल सके, इसलिए मुझे एमआईएस ग्राफिकल इंटरफेस की जानकारी के साथ डेटाबेस की जानकारी की तुलना करके डेटा संरचना और इकाई संबंधों को पुनर्स्थापित करना पड़ा।

परियोजना के लिए, हमें निम्न प्रकार के मेडिकल रिकॉर्ड की आवश्यकता थी:

• डॉक्टर का परीक्षा डेटा
• निदान तालिका
• डायरी एंट्री
• ट्रांजेक्शन प्रोटोकॉल और प्रीऑपरेटिव अवधारणाएं
• नियुक्ति और प्रदर्शन की जानकारी
• स्टेज और डिस्चार्ज एपिक्रेसिस
• अनूदित महाकाव्य
• मरणोपरांत एपिक्रेसिस

यह डेटा (निदान तालिका के अलावा) CLOBs में XML में निहित है। क्लिनिक में एक्सएमएल संरचना का कोई विवरण नहीं था, इसलिए लंबी चर्चाओं के दौरान उनकी सामग्री को अनुभवजन्य रूप से स्थापित किया जाना था।

XML दस्तावेजों के अंदर एक गड़बड़ थी। उदाहरण के लिए, "सामान्य स्थिति" नोड में रोगी की शिकायतों के बारे में जानकारी हो सकती है, और "शिकायतें" नोड स्वयं खाली रह गई हैं। अक्सर, डॉक्टरों ने रोगी के बारे में सभी डेटा (शिकायतें, परीक्षा परिणाम, आगे के उपचार के लिए सिफारिशें और दवाओं के पर्चे, आदि) एक क्षेत्र में, उदाहरण के लिए, कमेंट्री में लिखे।

फ्लैट टेबल में एक्सएमएल का विकास मानक एसएएस एक्सएमएल मैपर द्वारा किया गया था। घोंसले के विभिन्न स्तरों पर आवश्यक जानकारी के साथ सबसे जटिल दस्तावेज, पायथन पार्सर का उपयोग करके पार्स किए गए थे। इसे एसएएस से लॉन्च किया गया था और इसे एसएएस एंटरप्राइज गाइड की एकल निष्पादन प्रक्रिया में एकीकृत किया गया था:



एपिक्रैसिस के पाठ से प्रयोगशाला परीक्षणों के परिणामों को खींचने के लिए नहीं (यह अभी भी एक खुशी है, कुछ डॉक्टरों को दस्तावेज़ों को सचेत करने की आदत को देखते हुए), हमने प्रयोगशाला सूचना प्रणाली (एलआईएस) से उन पर डेटा लिया। वे एक्सएमएल में भी लिपटे हुए थे, लेकिन एक सरल रूप - "विश्लेषण", "संकेतक", "मूल्य"।

कैसे डेटा पर शोध किया गया

जब हमने मेडिकल रिकॉर्ड को प्रसंस्करण के लिए समझने योग्य और उपयुक्त रूप में लाया, तो यह पता चला कि 7 में से केवल 2 ट्रिगर्स को औपचारिक रूप दिया गया था - "श्वेत रक्त कोशिकाओं" और "प्लेटलेट्स" की सामग्री। उन्हें उन संख्याओं में व्यक्त किया गया था जिनकी तुलना थ्रेशोल्ड मान से की जा सकती है।

हमें इस तरह के एक ट्रिगर के विश्लेषण को "24 घंटे के भीतर आईसीयू में बार-बार अनियोजित स्थानांतरण" के रूप में छोड़ना पड़ा। यह मार्कर डेट-टाइम स्टैम्प्स पर निर्भर करता है, और उन्हें क्लिनिक के IIA में प्रवेश किया गया था क्योंकि भगवान चाहेंगे कि यह एकदम सही हो - वे कुछ दिनों तक याद कर सकते हैं या भविष्य से एक तारीख भी निर्धारित कर सकते हैं।

नोसोकोमियल स्ट्रोक, दिल के दौरे और पुनर्जीवन उपायों को किसी भी तरह से एन्कोड नहीं किया गया था और रोगी आईडी के संबंध में तालिका में दर्ज नहीं किया गया था। उन्हें महाकाव्य और डायरी प्रविष्टियों में मांगा जाना चाहिए था। इसलिए, शेष 4 ट्रिगर्स अनौपचारिक थे, अर्थात्, उन्होंने असंरचित पाठ के विश्लेषण की मांग की थी।

ऐसा करने के लिए, हमने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण उपकरण - एसएएस प्रासंगिक विश्लेषण का उपयोग किया । यह एक विज़ुअल इंटरफ़ेस वाला एक वेब-आधारित समाधान है, जो आपको प्रोग्रामिंग कौशल और भाषाविज्ञान में ज्ञान की अनुपस्थिति में भी टेक्स्ट प्रोसेसिंग मॉडल बनाने की अनुमति देता है (हालांकि, आप अभी भी विषय क्षेत्र और उस भाषा के ज्ञान के बिना नहीं कर सकते हैं जिसमें पाठ लिखा गया है)।

अब तंत्रिका नेटवर्क की मदद से ऐसे मुद्दों को हल करना फैशनेबल हो गया है। लेकिन हमने जानबूझकर उन्हें छोड़ दिया और भाषाई नियमों के तंत्र को लागू किया, क्योंकि:

• तंत्रिका नेटवर्क में एक अच्छा परिणाम केवल उच्च-गुणवत्ता पर संभव है, डॉक्टरों द्वारा पूर्व-चिह्नित, दसियों हजारों रिकॉर्ड का नमूना, लेकिन हमारे पास शब्द से बिल्कुल भी नहीं था
• तंत्रिका नेटवर्क अपने निर्णय की स्पष्ट व्याख्या नहीं देता है (इसकी व्याख्या नहीं की जा सकती है), और डॉक्टर ब्लैक बॉक्स के साथ काम नहीं कर सकते हैं - उन्हें यह समझना चाहिए कि कौन से लक्षण, संकेतक या कार्य प्रतिकूल घटनाओं का संकेत देते हैं

सिस्टम को कैसे प्रशिक्षित किया जाए

यद्यपि हम सूची से सभी ट्रिगर से निपटते हैं, लेकिन मुख्य प्रयासों को नोसोकोमियल स्ट्रोक और दिल के दौरे का पता लगाने पर ध्यान केंद्रित किया गया था (हम संक्षिप्तता के लिए नोसोकोमियल संक्रमण कहेंगे)। ये कुछ सबसे खतरनाक ट्रिगर हैं, जो मरीजों के स्वास्थ्य को नुकसान पहुंचाने के अलावा, भयानक हैं क्योंकि वे चिकित्सा कर्मचारियों द्वारा विज्ञापित नहीं हैं। और अगर प्रबंधन समस्या के बारे में नहीं जानता है, तो वह इससे निपट नहीं सकता है।

NSI के साथ सब कुछ आसान नहीं था। कोई मानक या विनियमन नहीं था जो एक समान रूप में स्ट्रोक या दिल के दौरे के तथ्यों को दस्तावेज करने के लिए बाध्य करता था: कुछ डॉक्टरों ने स्ट्रोक को "मस्तिष्क परिसंचरण के तीव्र उल्लंघन" के रूप में वर्णित किया, दूसरों को (ओह, हाँ!) "स्ट्रोक" और अन्य को "ओएनएमके" के रूप में वर्णित किया। "। कभी-कभी, नोसोकोमियल संक्रमण केवल निर्धारित उपचार के साथ दिखाई देते थे।

असल में, हम कर सकते हैं:

1. सभी डॉक्टरों का साक्षात्कार करें कि वे स्ट्रोक और दिल के दौरे का वर्णन कैसे करते हैं। हालांकि, कुछ गायब होने का जोखिम था - कोई भी एक बार किए गए रिकॉर्ड की सूची और संक्षिप्तिकरण की निर्देशिका को ध्यान में नहीं रखता है। और इस विषय पर बोलने के इच्छुक कुछ ही लोग थे।
2. डॉक्टरों के साथ मिलकर, सभी एपिक्रिसिस के माध्यम से जाएं और विश्लेषण करें कि क्या उनके पास नोसोकोमियल संक्रमण के संकेत हैं या नहीं। लेकिन न तो हमारे पास और न ही उनके पास इतना समय था।

हमने अलग तरीके से काम किया: हमने प्रासंगिक विश्लेषण में ग्रंथों का एक संग्रह अपलोड किया और विषयगत मॉडल बनाए जो प्रत्येक प्रविष्टि के लिए महत्वपूर्ण विचारों को उजागर करते थे। दस्तावेज़ के पाठ में रेंगने के बिना (उदाहरण के लिए, एक महाकाव्य), विषय "स्ट्रोक" या "एनएमसी" के साथ केवल रिकॉर्ड का चयन करना संभव था और पाठ में वीबीआई का वर्णन कैसे किया जाता है इसके लिए अलग से उनकी जांच करें: क्या शब्द उपयोग किए जाते हैं, एक दूसरे से कितनी दूरी पर पाया, आदि, मॉडल ने खुद प्रमुख विचारों का वर्णन करने के लिए संभावित योगों का सुझाव दिया।

दस्तावेजों के विषयगत मार्कअप के बाद, हमने डॉक्टरों के साथ बात की, ट्रिगर को इंगित करने वाली घटनाओं की पहचान करने के लिए भाषाई नियमों को स्पष्ट और विकसित किया। नियमों ने शब्दों के व्याकरणिक रूपों, उनके बीच की दूरी, उनके अनुक्रम का क्रम, स्थिति (एक वाक्य, पैराग्राफ, पाठ की शुरुआत / अंत), आदि को ध्यान में रखा।

इसलिए हम पुनर्जीवन उपायों की तलाश कर रहे थे:



और इसलिए - स्ट्रोक:



पाठ का विश्लेषण करते समय, आपको हमेशा कीवर्ड और उनके क्रम के बीच की दूरी का मूल्यांकन करने की आवश्यकता होती है, ताकि बहुत अधिक कैप्चर न करें। यहाँ एक उदाहरण है जब सभी आवश्यक शब्द ("तीव्र", "उल्लंघन", "मस्तिष्क", "रक्त परिसंचरण") वाक्यांश में हैं, लेकिन नोसोकोमियल स्ट्रोक नहीं है:



एक पिछले स्ट्रोक के परिणामों के विवरण से एक नोसोकोमियल स्ट्रोक के तथ्य को अलग करना बहुत महत्वपूर्ण था, जिसमें समान कीवर्ड का उपयोग किया गया था:



बहिष्कृत नियम "एक स्ट्रोक के परिणाम" (Remove_item में):



डॉक्टरों के साथ मिलकर, हमने लगभग 30 भाषाई नियमों को विकसित किया, जो निर्धारित करते थे कि क्या एपिक्रिसिस में ट्रिगर के संकेत थे। उन्हें स्कोरिंग कोड के रूप में प्रासंगिक विश्लेषण से डाउनलोड किया गया था, जो एसएएस एंटरप्राइज गाइड में रिकॉर्ड के मूल्यांकन के लिए निष्पादन योग्य प्रक्रिया से जुड़ा था।

हालांकि, नोसोकोमियल स्ट्रोक और दिल के दौरे के लिए, ट्रिगर की उपस्थिति पर निर्णय लेने की प्रक्रिया वहां समाप्त नहीं हुई। हमें उन मामलों के ट्रिगर के लिए उम्मीदवारों की सूची से हटा दिया जाना चाहिए जिन्हें रोगी के प्रवेश पर भविष्यवाणी की जा सकती थी। ऐसा करने के लिए, हमने निदान की तालिका के साथ नियमों को काम करने के परिणामों की तुलना की।

मुझे आपको याद दिलाना है कि एक ट्रिगर एक घटना है (रोगी की स्थिति बिगड़ती है), प्रवेश पर निदान के संदर्भ में अप्रत्याशित है। यह एक चिकित्सा त्रुटि या अस्पताल की समस्या का संकेत है जो भविष्य में जटिलताओं को बाहर करने के लिए व्यवस्थित उपायों की आवश्यकता होती है, और न केवल रोगी के स्वास्थ्य में कोई गिरावट।

मान लीजिए कि प्रासंगिक विश्लेषण ने कुछ रिकॉर्ड के लिए "नोसोकोमियल रोधगलन" लेबल सौंपा है। हम निदान की जांच करते हैं: यदि रोगी को कोरोनरी हृदय रोग के साथ भर्ती कराया गया था, तो मायोकार्डियल रोधगलन का खतरा पहले से ही अधिक था। यह घटना, हालांकि अनुकूल नहीं है, लेकिन, अफसोस, अपेक्षित है। रिकॉर्ड ट्रिगर विशेषता असाइन नहीं की गई है।

यदि रोगी को एपेंडिसाइटिस के साथ भर्ती किया गया था और उपचार के दौरान स्ट्रोक हुआ था, तो यह एक चिकित्सा त्रुटि हो सकती है। उदाहरण के लिए, उन्होंने दबाव का पालन नहीं किया या कुछ दवाओं या कार्यों के साथ इसमें कूदने के लिए उकसाया। अभिलेख "ट्रिगर" विशेषता निर्दिष्ट करते हैं।

परिणाम एक व्यावसायिक प्रक्रिया है:



यह डॉक्टरों के लिए सुविधाजनक था - वे एप्रीट्रिसिस के विश्लेषण के लिए स्वतंत्र रूप से भाषाई नियमों को पूरक कर सकते थे, जो तब स्कोरिंग कोड में अपलोड किए गए थे और विश्लेषणात्मक प्रणाली द्वारा उठाए गए थे।

कैसे डेटा की कल्पना की गई थी

अंतिम चरण में, हम एसएएस विज़ुअल एनालिटिक्स में रिपोर्ट सेट करते हैं - यह विज़ुअलाइज़ेशन और बीआई कार्यों के लिए हमारा वेब-आधारित उत्पाद है। इसे हर 5 मिनट में अपडेट किया गया और विभागों, डॉक्टरों और रोगियों के संदर्भ में ट्रिगर्स की घटना के आंकड़े दिखाए गए। जिम्मेदार चिकित्सक (उदाहरण के लिए, कार्डियोलॉजी विभाग के प्रमुख) ने रिपोर्ट में जाकर देखा कि अंतिम घंटे, दिन, सप्ताह में कौन से ट्रिगर का पता चला था। विभाग में "विफल" हो सकता है, अवधि आदि के लिए ट्रिगर की गतिशीलता देखें:



स्क्रीनशॉट के साथ लेख को लोड नहीं करने के लिए (सभी और अधिक "स्मीयर"), हमने प्रतिरूपण डेटा पर एक छोटा प्रदर्शन दर्ज किया:


हम ट्रिगर्स की स्वचालित अधिसूचना भी स्थापित करना चाहते थे - यह विश्लेषणात्मक प्रणालियों के लिए एक अच्छा स्वर है जो महत्वपूर्ण संकेतकों की निगरानी करते हैं। इसके अलावा, मेलिंग सूची कार्यक्षमता एसएएस विज़ुअल एनालिटिक्स में बनाई गई है। लेकिन क्लिनिक मेल सर्वर तक पहुंच नहीं देना चाहता था, जैसे उसने बाहरी सेवाओं के साथ जोड़कर एसएमएस मेलिंग को व्यवस्थित करने से इनकार कर दिया था।

यह सब कैसे समाप्त हुआ

अस्पताल प्रबंधन ने चिकित्सा विशेषज्ञों की एक टीम द्वारा प्रतिकूल घटनाओं के ट्रिगर का पता लगाने और एसएएस प्रणाली द्वारा किए गए एक स्वचालित विश्लेषण के परिणामों की तुलना करते हुए एक प्रयोग किया। परिणाम लोगों के पक्ष में नहीं था: एसएएस प्रणाली का पता मेडिकल बोर्ड से अधिक था। कुछ ट्रिगर्स के लिए - कई गुना अधिक:



लेकिन बढ़ी हुई सटीकता मुख्य बात नहीं है जो ट्रिगर डिटेक्शन सिस्टम ने दी। सबसे महत्वपूर्ण बात, उसने अनुमति दी:

1. सभी मेडिकल रिकॉर्ड की निरंतर निगरानी सुनिश्चित करें। संयोग से चयनित या सबसे अहंकारी मामलों से नहीं, बल्कि इसके द्वारा और इसके द्वारा। न केवल एक बार एक चौथाई, बल्कि वास्तविक समय के करीब एक मोड में।
2. मुख्य गतिविधियों में संलग्न होने के लिए उच्च योग्य कर्मियों के लिए समय खाली करना। केवल प्रयोग के ढांचे के भीतर ही चिकित्सा कर्मचारियों को पूर्ण-स्तरीय मैनुअल ऑडिट द्वारा हैरान किया जा सकता है। सामान्य मोड में, ऐसा करने का कोई समय नहीं है - यदि डॉक्टर नोटों में व्यस्त हैं, तो लोगों का इलाज करने वाला कोई नहीं होगा।

परियोजना की सफलता के लिए महत्वपूर्ण था प्रशासन का पूर्ण समर्थन - मुख्य चिकित्सक, उनके कर्तव्य और विभाग प्रमुख। क्लिनिक के प्रमुख को संयुक्त राज्य अमेरिका में शिक्षित किया गया था, इसलिए गुणवत्ता प्रबंधन और स्वचालित डेटा विश्लेषण के आधार पर प्रबंधन का विचार उनके करीब और स्पष्ट हो गया।

काश, शीघ्र ही विश्लेषणात्मक प्रणाली के पूर्ण पैमाने पर कार्यान्वयन से पहले, मुख्य चिकित्सक ने इस्तीफा दे दिया। उनके उत्तराधिकारी स्पष्ट रूप से रूढ़िवादी थे और सार्वजनिक रूप से गंदे लिनन बनाना पसंद नहीं करते थे। क्लिनिक ने होनहार परियोजना के परिणामों को "टेबल पर" लिखा और अभ्यास के वर्षों द्वारा परीक्षण किए गए काम के तरीकों पर लौट आया।

हालांकि एक लावारिस उत्पाद बनाने के लिए यह सुखद नहीं है, क्लिनिक में प्रयोग का अनुभव हमारे लिए अगले प्रोजेक्ट में अनिवार्य चिकित्सा बीमा प्रणाली में मेडिकल रिकॉर्ड के ऑडिट पर बहुत उपयोगी था। लेकिन उस समय के बारे में अधिक।