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300亿美元砸下无果!医疗记录之乱谁能拯救?
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2019-03-30 300亿美元砸下无果!医疗记录之乱谁能拯救?

这种混杂是美国分散式医疗体系的一个症状。

【猎云网(微信号:ilieyun)】3月30日报道(编译:圈圈)

两天后, Keely Aarnes接到了医院打来的通知乳腺x光检查结果的电话,医院要求她到影像中心再做一次乳腺x光检查和超声波检查,她想过要带一位家人同去。“我真的被吓坏了,”Aarnes说。

Aarnes回到影像中心,再次接受了检查。放射科医生提出了一个潜在的异常情况——也许情况并不严重,但是没有一个基准图像做比较,就很难做出判断。Aarnes抗议说,自己几年前在那家影像中心接受过两次乳腺x光检查。但那位医生表示,放射科此前没有任何Keely Aarnes的医疗记录。

“那一刻,我清楚地知道发生了什么,”Aarnes说。没有完整的医疗检查记录,那位放射科医生就无法确定检查结果所显示的良性异常,而这在她之前的检查中有所记录。Aarnes根本没想到需要自己提及之前检查结果,医生这里查不到记录。

好在Aarnes及时发现了问题所在,从而避免了其他更为严重的事情发生。至少她没有失去一个健康的肾脏。

这是2016年发生在马萨诸塞州伍斯特市圣文森特医院的一名病人身上的事情。两位同名患者在同一天接受了肾脏扫描;但他们的医疗记录搞混了,导致其中一名病人被误诊为需要切除肾脏的巨大肿瘤。

看似荒唐,但这样的事情在医疗保健行业着实不少。患者医疗信息匹配困扰着每家医院、医生办公室、实验室和其他医疗机构,这不仅危及患者的安全,还在不必要的测试和程序上浪费金钱。有两种医疗信息匹配问题:最危险的一种是把不同病人的记录被错误地放在一起时,例如,两位病人有相似的名字,导致不必要的肾脏切除和或其他更为严重的医学事故。较为常见的一种是给同一位病人创建所谓的“重复”记录。例如,初级保健医生在电子健康档案中使用的名字是Johnathan Michael Smith(他的朋友们都叫他Mike);心脏病学家记录中使用的是Mike Smith;过敏症专科医生使用的名字是Jonathan M. Smithe;而在实验室使用的名字是Johna Smith,但其实都是同一位患者。

这种混杂是美国分散式医疗体系的一个症状,在这种体系中,医疗机构使用各自的方式来对病人进行人口数据统计,比如姓名、出生日期和地址。随着电子健康记录(或“EHRs”)的出现,病人医疗信息匹配问题的严重性已经成为人们关注的焦点。理论上,任何医生都可以在电脑屏幕上看到Smith的全部病史。要解决这个问题,需要数千家医院、医生办公室、实验室和其他机构就如何识别Johnathan Michael Smith达成一致。就目前来看,没有一个集权的中心,这件事很难办成。

根据2009年的《健康信息技术促进经济和临床健康法案》,联邦政府斥资300多亿美元鼓励医生和医院采用电子病历。每个机构选择了自己的EHR供应商,而供应商未被要求使用统一的标准格式来收集患者信息,也没有统一每个医院或医生办公室需要收集哪些信息。

自EHR技术进入医疗保健领域以来的半个世纪里,医院和医生已经使用了数百家供应商,每家供应商都在不断更新自己的技术,从而为不一致性创造了新的机会。据Black Book Market Research(黑皮书市场研究公司)在2018年进行的一项调查显示,如今,机构内平均有18%的患者记录是重复的。机构之间的医疗信息匹配率——例如,医生办公室和医院之间的匹配率——可能非常低。即使有些机构的EHR供应商相同,机构之间的可变数据输入协议也会将匹配率降低到50%。

这意味着医生常常不知道病人的信息(病人却以为医生知晓):测试结果、诊断详情、药方等。当Pew Charitable Trusts(皮尤慈善信托基金)招募消费者参与患者医疗信息配对的焦点小组时,大多数人都不知道这个问题的存在。但皮尤研究中心健康信息技术项目主任Ben Moscovitch(本·莫斯科维奇)说,他们很快就意识到这种情况的危险性了。

他说:“我们在焦点小组中采访的患者表示,他们希望这个问题得到解决。”

若不仔细研究,大都认为患者医疗信息匹配似乎是一个很简单的问题。

一个根本问题在于,医疗行业多年来一直在整合,但也只不过是机构或医院合并的步伐在加快而已。以Northwell Health(美国犹太保健集团)为例。Northwell Health已经是纽约州最大的医疗服务提供商,但它仍在不断通过收购来实现快速增长。每增加一家新医院,他们的医疗记录就会被整合,重复的记录就会激增。在新收购医院里接受的治疗Raj Patel(拉杰·帕特尔)和在Northwell Health已经备案的Raj Patel是同一个人吗?

与此同时,Northwell的23家医院和700多家诊所每天都在创造新的重复记录。每个月都有7万到10万人到医院就诊,登记员们十分忙碌。 “当你遇到一个非常常见的名字,比如Smith, Gonzalez,Rodriguez和Miller,你就需要给系统里的那个病人打电话确认,而事实上这样看起来差不多的名字系统里有50个。”该医疗系统的收入周期管理高级副总裁Frank Danza(弗兰克·丹扎)说,“知道以后会有办法解决,登记员就不会试图找出这50人中哪一个是正确,而是继续完成手上其他的工作。”

鉴于上述情况,医疗信息管理学院的高管、行类专业机构的首席信息官在2015年发起了一项全国患者ID挑战赛(National Patient ID Challenge),期待一款能100%正确记录病人信息的软件出现,该赛事奖金为100万美元。报名参赛的个人和团体超过350个;两年多后,这项挑战因没有赢家而被放弃。

Moscovitch说,虽然100%的准确率不太可能,但有一些方法可以显著提高患者医疗信息匹配率。例如,医院可以使用外部来源的数据——例如邮局地址变更表单——来帮助整理那些看起来是重复的记录。或者可以让患者收到一条需要回复的短信,从而验证医疗记录是否正确。

皮尤研究中心深入研究了上面提到的这些方法和其他潜在的解决方案,但发现这些方法并不如表面看起来这么简单。

Moscovitch说:“我们研究过的所有有望解决患者医疗信息匹配问题的方法的确有优点,但也存在缺点;也没有哪一种方法是能单独解决这个问题。”

皮尤最喜欢的想法是一个经常被提出但从未在全国范围内实施的想法:数据标准化。如果所有医疗机构都以统一的方式收集特定的人口统计数据,那么患者匹配率将显著提高。皮尤的研究显示,只要实现一点点的标准化就可以解决很多问题。例如,如果每个机构都按照美国邮政服务标准记录病人的姓氏和地址(AVE而不是AV或AVENUE;LN而不是LANE),那么病患的匹配率将提高10%以上。

皮尤中心还在深入研究另一个想法:虹膜扫描或其他一些独特的识别码。这是一个更为复杂的修复,需要花费大量时间来研究和实现,但它值得付出努力。Moscovitch说:“我们的焦点小组中的患者基本都表示,生物识别技术将是他们首选用于匹配医疗记录的方法。”

事实上,一个独特的病人识别码——一个可能与虹膜扫描或其他生物特征有关的数字——可能是区分同名患者的最合乎逻辑的解决方案。Beth Israel Deaconess Medical Center(贝斯以色列女执事医疗中心)的首席信息官John Halamka(约翰·哈拉姆卡)博士列举了一些已经找到解决办法的国家:印度、以色列、南非等

在挪威,每个人出生时都会被分配一个11位的数字。例如,01-12-99-551-31指定了1899年1月12日出生的男子,他是当天在挪威出生的第55个人。这个数字有很多用途,比如缴税、开立银行账户或者记录个人一生中所有的医疗诊断、医疗程序以及与医疗系统的互动。

“在世界其他地方,人们会问,‘如果每个病人没有独特的识别码,你怎么可能管理和安排病人的护理呢?’”他说。

然而在美国,政府若是投资独特的健康识别码本质上是违法的。尽管《健康保险携性与责任法案》(HIPAA)要求采用这样的识别码,但国会后来否决了这一想法,称这对患者的隐私有风险。

现在,这一禁令仍然存在。但在2017年的两党开支法案中,国会承认患者医疗信息匹配是一个严重的问题,并鼓励美国卫生及公众服务部(Department of Health and Human Services)与私营部门合作,找出解决办法。一些国会议员表达了对识别码的支持,政府正在深入研究这个想法。然而,考虑到目前的政治气候,Halamka并没有抱太大希望。

“在美国,让选民相信政府可以用某一个确定的号码来记录你生活的想法在政治上站不住脚,”他说。“我们对自己的自由太执着了。”

当然,也并不是整个美国都是如此。内华达州和明尼苏达州这两个州都有法律允许在本州境内使用病人识别码。Halamka认为,对于那些想要确保医疗信息记录是完全匹配的人们来说,一个采取自愿原则的识别码程序是值得探索的。

在他看来,下一个最好的想法是实现全国性的患者医疗信息匹配,让医院、医生、信息技术供应商和其他所有人以同样的方式处理这个问题。

当他们在等待开展一项全国性的行动时,各个医疗卫生系统正试图解决他们自己的患者医疗信息匹配问题。

一年多以前,Northwell有一份清单,上面有22万条可能重复的记录,而且每天可能新产生约700条重复的记录。 Keely Aarnes表示:“这个问题也关乎我们自己的利益。”(没错,Aarnes本人就是放射科患者医疗信息匹配失败的受害者。所以,从个人和专业的角度来说,她对这个问题都很有发言权。)

2016年,她带领大家对这些重复记录进行审查;首先是对那些不需要花费太大精力的重复记录进行了手工审查——这些记录很明显都是同一位病人,但在按下“合并”键之前需要有人仔细查看。为了顺利完成之前积压的工作,医疗卫生系统引入了“概率匹配”,对Northwell600万名病人新建的记录进行检查。比如,住在Crest Wood Ave 231号的Mary Smith和住在Crestwood 231号的Mary Smith是同一个吗?

接下来,Northwell介绍了“参照匹配”,在这个过程中,病人的医疗记录与一个专有数据库进行匹配,该数据库包括30年里3.5亿人在购买有线电视公司或使用美国邮政服务所留下的身份信息。

最近,Northwell开始测试一种人工智能技术,这种技术可以拍摄病人的照片,并使用虹膜识别技术实现患者医疗记录匹配。Harris Health System也引进了生物识别技术,其形式是手掌静脉扫描。理想情况下,这将有助于确保所有Maria Garcias都能与她们的医疗记录相匹配——至少在她们需要访问下一个不同的卫生系统之前是这样。

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