4.8 Заключения и эпикризы
Автоматизированное ведение истории болезни позволяет представлять важные компоненты истории болезни в виде подборки компактных и более обозримых документов. Обычно для этого выбираются специфические классы данных о пациенте, например активные аллергии, активные проблемы, активное лечение и результаты последних осмотров. Хорошим примером может служить заключительный эпикриз, сформированный системой COSTAR. В будущем можно ожидать появления более сложных стратегий составления заключений и эпикризов, связанных, например, с выявлением значительных отклонений в параметрах состояния пациента или с агрегированием в одном диагностическом заключении аномальных значений параметров близкой природы (например, повышенного содержания трансаминазы (SGOT), повышенного содержания щелочной фосфатазы и билирубина, каждый из которых является индикатором нарушений функций печени). Можно будет встретить заключения, в которых различаются аномальные значения параметров, на которые направлено лечение, от тех параметров, которые данным лечением не улучшаются. При этом могут динамически предоставляться возможные объяснения наблюдаемых аномалий. В будущем компьютеры должны приобрести способность формировать точные и содержательные документы, подобные выписным эпикризам, составляемым опытными больничными врачами.
4.9 Оборотные документы
Оборотные документы представляют собой выданные компьютером отчеты, в которых дается определенная информация и задаются дополнительные вопросы. Они являются бумажными эквивалентами экранных форм, выдаваемых на видеотерминалы. Формы регистрации визитов, а также суперсчета являются примерами оборотных документов, выдаваемых большинством автоматизированных систем ведения истории болезни.
Наличие хорошо формализованных оборотных документов позволяет обеспечить получение информации непосредственно от врачей, работающих в различных условиях. Бумажные оборотные документы являются хорошо известным средством; люди могут пользоваться ими при минимальной подготовке. Обычно оборотные документы больше всего используются в учреждениях, обеспечивающих амбулаторное обслуживание пациентов, поскольку в этом случае есть время заготовить такой документ до прихода пациента. Они также использовались на постах медсестер в больницах, например для сбора медицинскими сестрами информации о приеме лекарств и других сведений об уходе за пациентами, а также как бланки заказов на диагностические исследования.
4.10 Динамическое предоставление информации
Каждый, кто пытался анализировать историю болезни пациента, знает, что бывает очень трудно найти требуемую часть информации, например интерпретацию последнего исследования на компьютерном томографе (КТ) или установить сам факт, что таковое было сделано. (Исследования, подобные КТ, выполняются очень редко, но их результаты могут быть критичными для постановки диагноза.) Врачи могут задаваться сотнями таких вопросов, листая взад-вперед историю болезни в поисках фактов, которые подтверждают или опровергают одну из возникших у них гипотез. Наличие медицинских записей в памяти компьютера не исключает работу по поиску необходимого факта, но зато позволяет пользователю получить данные в хорошо структурированной форме (например в виде отчетов о течении заболевания), позволяющей облегчить извлечение необходимой информации. Еще важнее то, что некоторые программы берут на себя часть работы по поиску данных и могут предоставлять данные, имеющие отношение к конкретной проблеме пациента. Например, в системе COSTAR выдаются свои формы отчетов для гипертензии, гематологических, эндокринологических и других областей проблем пациентов. На более сложном уровне компьютер мог бы выдавать перечни аномалий, которые не могут быть объяснены известными проблемами пациента, или указывать побочные действия лекарств, которые могли бы объяснить последние изменения, например повышение концентрации печеночных ферментов. Обеспечивая поиск данных и распределяя их по отдельным группам в соответствии с контекстом конкретной медицинской проблемы, программа может ускорить сопоставление данных пациента и эволюцию диагностических гипотез. В конце концов компьютерная система может стать настолько разумной, что будет самостоятельно выбирать из контекста истории болезни необходимые врачам виды данных.
4.11 Графические терминалы
Во многих ситуациях человек может усваивать графическую информацию гораздо быстрее, чем ее текстовые или числовые эквиваленты. Графические представления сведений из истории болезни можно подразделить на следующие три класса:
1. Представительская графика. Существуют типичные графики или гистограммы, которые используются в публикуемых отчетах для того, чтобы ясно показать временные зависимости между клиническими событиями и корреляции между значениями параметров.
2. Диаграммные отчеты. В этих отчетах диаграммы используются в сочетании с числами или традиционными графиками. Хорошим примером могут служить экранные формы, выдаваемые системой хирургического блока интенсивной терапии Медицинского центра Cedars-Sinai.
3. Непрерывные кривые и изображения. Электрокардиограммы, радиографические изображения и даже фотографии пациентов могут храниться в электронном виде и выдаваться на графические терминалы. Компьютерные изображения электрокардиограмм и графиков изменения артериального давления стали обычным явлением в системах, предназначенных для автоматизации блоков интенсивной терапии. Более сложные системы обработки радиологических изображений позволяют показывать на графическом терминале оцифрованные радиограммы. Как только цены на устройства, обеспечивающие хранение и обработку изображений и кривых, станут достаточно умеренными, эти методы изображений начнут широко использоваться в автоматизированных системах ведения истории болезни.
4.12 Повествовательные отчеты
Автоматизированные системы ведения истории болезни нередко предлагают средства формирования специализированных отчетов, например по нагрузочным тестам или спирометрии (оценке дыхательного объема легких). В этом случае врачи сначала заполняют формализованный входной бланк (часть полей которого надо отметить, часть заполнить текстом). Когда эта информация будет введена в компьютер, последний может представить ее в виде связного повествовательного текста. Специализированные системы для обработки электрокардиограмм и спирометрических исследований включают в такие отчеты еще и графические изображения.
Компьютеры могут использовать два основных способа обработки текста для формирования таких повествовательных отчетов:
1. Компоновка заготовок фраз. Существуют распространенные фразы и абзацы, которые можно вводить при наборе надиктованных или рукописных текстов с помощью нажатия нескольких клавиш. Этот метод часто используется в системах отделений радиологии и рентгенологии для составления заключений по нормальным результатам и по выявленным типичным патологиям. Он может также применяться для формирования повествовательных заключений, интерпретирующих показания медицинских измерительных приборов, например спирометров и электроэнцефалографов, а также для формирования заключений по хирургическим патологиям.
2. Заполнение шаблонов. Многие текстовые процессоры предлагают средства создания шаблонов стандартных писем или документов, в которые потом можно вставлять индивидуальные отклонения. Текст шаблона состоит из постоянных и переменных компонентов; для получения окончательного документа пользователь заполняет переменную часть шаблона данными конкретного пациента. Примером могут служить талоны приема; переменными компонентами талона являются фамилия пациента и его адрес, дата и время приема, а также врач, который должен принять пациента.
5. Системы выполнения запросов и ведения контроля
Возможности обработки запросов и ведения контроля, обеспечиваемые при хранении медицинских записей в памяти компьютера, не имеют аналогов в системах ручного ведения истории болезни. Медицинский персонал и администраторы могут использовать эти возможности для формирования предупреждений о грядущих важных клинических событиях, для извлечения сведений о медицинских или административных характеристиках пациентов, а также для статистической обработки данных. Запрос означает выборку и агрегирование данные о группах аналогичных пациентов. Контроль означает выявление и пометку состояний пациента, требующих повышенного внимания со стороны медицинского персонала.
Хотя эти функции и являются различными, их внутренняя логика похожа. В обоих случаях центральная процедура анализирует записи из истории болезни пациента и, если эти записи удовлетворяют заранее заданным критериям, формируют соответствующий выходной документ. Выполнение запроса обычно связано с обработкой больших подмножеств пациентов или всей популяции; выходным документом является таблица, строки которой содержат либо исходные данные, извлеченные из медицинских записей, либо итоговую статистическую характеристику этих данных. Контроль обычно используется только для пациентов, находящихся на активном лечении; выходным документом является предупреждение или напоминание.
Системы выполнения запросов и ведения контроля могут быть использованы для обеспечения клинического лечения и для ведения научно-исследовательской работы, проведения ретроспективных исследований, решения управленческих задач.
Клиническое лечение. Напоминания, выдаваемые компьютерами, значительно расширяют возможности врачей организовать профилактические мероприятия в отношении избранных пациентов. Системы контроля могут идентифицировать пациентов, нуждающихся в периодических профилактических осмотрах и других мероприятиях, например иммунизации, маммографии, исследованиях соскоба цервикального канала, и могут напоминать врачам, что эти мероприятия надо выполнить при очередном визите пациента. К примеру, врачи, получавшие такие напоминания, вчетверо увеличивали определенные виды вакцинации пациентов по сравнению с теми врачами, кто таких напоминаний не получал. Если при заказе лабораторных тестов или при назначении лечения врачи ведут непосредственный диалог с системами контроля, например с системой HELP, это обеспечивает еще большие возможности улучшения качества лечения и снижения затрат на лечение. Системы запросов особенно полезны при проведении исследований ad hoc, например для идентификации пациентов, получающих лекарство, отозванное с рынка. Эти системы могут облегчить выполнение мероприятий по оценке качества, например составление рефератов по применению лекарств, требуемых органами аккредитации. Они могут идентифицировать пациентов, которые будут рассматриваться как кандидаты для ретроспективного клинического аудита, и могут собрать большую часть данных, необходимых для проведения аудита.