电子健康档案（EHR）和临床决策支持

电子健康记录 (EHR) 提供了大量患者数据和临床信息用于临床决策支持 (CDS)，并允许患者直接访问大部分相同信息，从而改变了医疗保健服务的方式。

在美国，立法已经为采用 EHR 提供了经济激励，更重要的是，从中获得有意义的用途。尽管 EHR 在美国的应用十分迅速，但其对患者护理、医生健康和职业满意度的最终影响尚不明确，而且随着新用途和新挑战的发现，它很可能还会持续发展很多年。

即使EHR仅仅作为一个可供搜索、查看和比较的信息与图像存储库，在单一的、通常可进行数字搜索的电子位置（而不是大量纸质文件）中提供的大量患者信息也能辅助临床决策。

以下是电子健康记录（EHR）的一些潜在好处：

• EHR 消除了手写记录的易读性问题（尽管可能会引入语音识别软件的错误）。

• EHR使多名医疗服务提供者能够从不同位置同时查看记录。

• 药物相互作用和过敏自动警示以及剂量错误检测可以减少用药错误。

• EHR中嵌入的与临床相关的链接提供了有关疾病、适当筛查、免疫接种和治疗的信息，可以鼓励临床医生实时访问有关患者问题集的最新信息。

• 与EHR链接或嵌入其中的临床评分工具和检验前概率计算器可以从特定患者的医疗记录中提取信息，以帮助临床医生做出诊断和治疗决策，并在疾病早期进行干预。通过人工智能算法对医生输入的真实语言筛选可以提供诊断参考，并促进临床研究的开展。

• EHR中包含的临床参数（如生命体征、检测结果）可用于创建警报，通知临床医生，甚至触发预定的医嘱或医嘱集、诊断和治疗集束化方案，或临床路径。例如，在最近的一项研究中，10至17岁的儿科患者在每次就诊均测量血压的门诊期间，被随机分配接受常规护理或由EHR关联的临床决策支持（CDS）加强的护理。CDS工具显示血压和百分位数，识别新发高血压，并提供量身定制的医嘱集。两年时间里，31,579名患者中有1.7％的人被诊断高血压。当使用CDS时，有17.1%的高血压患者被推荐进行减肥和运动咨询；9.4%的人进行了额外的高血压检测。但是，在提供常规护理时，仅3.9%的高血压患者被推荐进行咨询，而4.2%的患者接受了其他检查。作者得出的结论是，与EHR相关的临床决策支持对小儿高血压的识别具有重要而有益的作用（1）。

• 在开具诊断测试医嘱时提供与EHR关联的CDS可能会减少对低收益或不合适的诊断测试的使用。在最近一项研究中，临床医生在开具医嘱时若看到由美国放射学会（ACR）发布的影像学检查适宜性标准，其开具低效用 MRI、CT、核医学、PET 和超声检查的数量较少。临床医生被提示为所需的测试选择一个结构化的适应症。所选的适应症通过市售CDS工具（ACR Select）映射到ACR标准，该标准将所选检查分类为：低效用或通常不合理，有限或中等效用，以及指征明确或通常合理。这种CDS支持将低效用测试的频率从11％降低到5.4％，高效用测试的频率从64.5％增加到84％。在主治医师、住院医师和高级实践提供者（执业护士和医师助理）中看到了改善，其中住院医师的改善最明显（2）。

总的来说，这些措施旨在通过指导临床医生遵循专家小组、专业协会、保险提供商或医疗机构确定的最佳实践，来减少临床实践中的差异。因为EHR记录了何时将此类触发器或提示提供给临床医生，所以可以衡量对规程或指南的遵守情况。这些示例说明了EHR在CDS中尚未实现的潜力。日趋成熟的EHR系统和完善的EHR-CDS将在未来增强传统的医学决策能力。此外，尽管人工智能软件和机器学习融入EHR仍处于早期阶段，但有可能改变临床医生收集和分析患者信息的方式（3）。现有AI工具可实时记录和编辑医患就诊过程，并生成电子健康记录（EHR）中的初步结构化病历记录（包括为患者撰写的摘要），临床医生可对其进行全面编辑。这有望带来与患者之间更高质量的共享决策，从而增加临床决策成功实施的可能性。

另一方面，EHR 的潜在不利影响也已被注意到：

• 医护人员在文档记录和键盘输入上花费的时间显著增加（包括在与患者接触期间，显著改变了互动的社交性质）；使用 EHR 是导致医生倦怠的一个众所周知的因素。（AI生成的门诊记录节省了初步输入记录的时间，并允许与患者有更多面对面的时间。然而，这些记录随后需进行准确性和细微差别的编辑，且临床医生已指出对使用该技术所带来的组织层面后果的担忧[4]。）

• 病历中文档数量的增加使得识别相关信息变得更加困难（例如，为了方便或证明计费水平，将早期记录的内容复制并粘贴到当前就诊记录中且未注明日期，这会造成混乱，并令人对病历其余部分的准确性产生怀疑）

• 医嘱输入的下拉菜单增加了错误选择的可能性 (5)