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这项技术减少90%医疗差错致死的发生,未来可期!

 美中嘉和 2020-10-23

我的病理老师讲过一件事(不是故事)。他有位老病友,性格开朗,雷厉风行,三十年几岁就在北京某大型国企担任了中层领导,偶然发现个病灶,手术后病理显示是恶性肿瘤。他在同事的惋惜同情中办理了病退,出院后积极乐观的投入到公益事业和旅游中,二十多年了,每年复查,身体越来越好。不久前,老师回顾标本时才发现,按照新的病理分类,这位老病友的肿瘤是良性的。老师坦陈了真相,老病友听后哈哈大笑后说:“良性的好啊,以后不用担心了。如果当年我知道,这辈子……这辈子…………”

表情僵硬良久,竞无语凝噎。

“健康所系,性命相托”,誓言时刻不敢忘。人命关天的大事,怎么能出错呢?

现实情况如何呢?我们先看看国外的数据

触目惊心的数字,细思极恐的现状

美国梅奥诊所(Mayo Clinic,去年美国综合医院排名第一)在《Mayo Clinic Proceedings》发表了一项研究成果显示,疲劳的医生更可能出现医疗差错。

梅奥研究人员对于6695名全美执业医生进行了调查,发现55%的医生(3574/6695)存在倦怠症状,10%的医生承认在三个月内至少犯了一个重大的医疗错误。

最常见的医疗错误包括判断错误、错误诊断和技术错误。并且,过度疲劳的医生出现医疗差错的几率,比所报告的医疗差错还要高出一倍多

医疗差错是美国第三大死亡原因,每年全球院内医疗差错导致患者死亡4300万。参与梅奥此次研究的高级研究作者Tait Shanafelt 认为,“如果我们试图最大限度地提高医疗保健的安全性和质量,就必须解决工作环境中导致医务人员职业倦怠的因素。”

对于医疗差错,理智和感情的交锋无法回避

看到以上结果,我们不会因为这是美国的统计数据而感到庆幸。因为,虽然我国的医疗错误没有统计,但医生的疲劳程度绝对超过美国,在世界上也是名列前茅。对于医疗差错,理智和感情的交锋异常尖锐。总有人讲“人命关天,怎么能允许犯错?” 但问题是,错误总是客观存在,我们都知道考试中不能苛求总是拿到满分,经常丢分才是生活的真相,医生也不可能每一个判断都正确,这并非因为忽视而产生,也绝不会因为重视而杜绝。

根据保险公司对医疗事故索赔结果的分析,诊断错误是医疗纠纷诉讼最主要的原因,而且主要集中于癌症。患者因常见症状就诊,医生很容易被表面现象所迷惑,按照常见病治疗。我们有多篇文章提示大家要重视各种癌症信号,可是大部分症状都不是肿瘤所特有的,更常见的原因是良性疾病,如感染等。如果都按照肿瘤去检查,会消耗太多的医疗资源,而病人也会觉得这是过度检查。由此确实会导致一些误诊,甚至耽误了治疗。

面对医疗差错,我们该如何做

制度上可以有些办法,比如不要让医生疲劳工作,限制门诊数量,限制手术数量,限制加班数量,以及定期强制休假等。

还有就是增加复核,互相验证。比如MD安德森癌症中心倡导的多学科诊疗(MDT),多位不同专业的医生为同一个病人做出诊断和治疗意见,一定有助于得到更合理的建议。美中嘉和肿瘤门诊部每周也会安排多次多学科会诊,为每一位治疗病人讨论明确的诊疗方案。

多数医院面临的问题是,庞大的病人需求和紧俏的医疗资源,矛盾异常尖锐。简单的说,100个门诊病人找一位医生看病,那么医生该给50个人看,还是只给10个人看?那么排不上的病人就会抱怨看病难。为了满足人民日益增长的健康需要,甚至曾经有医院要求不限号,加班加点也要给所有病人看完才能下班。

结合上面的研究数据,问题就变成了:一位医生半天时间给10个人看病,可能出现1例差错,或者可以不出错;如果给50人看,恐怕至少5例差错;那么,给100个人看,会出现多少差错?还有个附带的结果是,医生自己离病倒也不远了……

我们的目标是多看病,少出错,在以前这是矛盾的。好在时代为我们提供了新的解决方案:人工智能

人工智能,可减少90%医疗差错致死的发生

所谓人工智能(AI)辅助决策工具,主要是应用计算机模仿医生的决策行为,或者通过机器学习,应用统计学方法和AI算法,不断改进解决问题方案,并使之更加精准和确定。

相信老病人对于之前进行血常规检测要等待很久记忆犹新,现在使用机器进行筛选、分类,可以做到立等可取。机器的计算能力远超人类,而且准确性更高。

病理是诊断癌症的金标准。可是国内的诊断长期徘徊在中等水平,通过我们帮助,前往美国MD安德森癌症中心的病人,有一半以上会做出不一样的病理诊断。这是为什么呢?

为此我们咨询了很多医生,主要还是工作量太大的问题。国内的病理医生非常紧缺,每个医生要给太多的病人出报告。可以想象同样的一张切片,放大后会有几千个视野,如果真的一个一个仔细看,那么每个镜下视野六秒,一小时才600个视野。这在目前国内的医疗环境内是非常不现实的。国外的情况会好一些,而人工智能就可以解决这个问题。

同样,人工智能在CT、MRI等诊断领域也大有可为。下一步,就是利用人工智能和大数据技术,使医生受益于海量、标准化的患者数据分析,根据完整信息做出正确的诊疗决策。

前文的例子,就变成了看病人越多,准确性越高。

麦肯锡的一项研究显示,利用人工智能辅助诊疗,可减少90%医疗差错致死

未来可期

临床医生看病的过程实际上是对病人信息进行综合分析处理的过程,而临床就诊病人多、看诊时间有限,无效的信息严重阻碍患者与医生交流。而这时的一点点疏忽都可能引发医生诊断和治疗的决策失误,导致医疗差错的发生。

而人工智能可以配备完整的信息收集系统,全面、标准化,也不会遗忘。相信有了这个好帮手,临床医生不那么“劳累”了,患者也可以获得更好的治疗效果!

参考文献

[1]https://www./quality/physician-burnout-may-cause-more-medical-errors-than-unsafe-care-settings.html

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