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从实验室到临床,智慧检验助力绩效管理和临床决策

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近年来,随着临床检验技术的不断发展,计算机科学以及信息技术的飞速进步,给检验医学带来了新的发展契机。检验人可以通过大数据将检验数据有效再利用,为提升日常工作质量和绩效管理带来便利;同时借助人工智能技术开发疾病诊疗、预测模型。为增进智慧检验的学术交流,为体外诊断智能化搭建一个交流平台,从而全力推进智慧实验室在中国的发展,由中国医学装备协会、中国医学装备协会检验医学分会、中国医学装备人工智能联盟检验医学委员会主办的“2021智慧检验未来峰会-武汉站”于2021年5月21日至23日在湖北省武汉市召开。

 
 
本次会议主题是“智慧检验助力绩效管理和临床决策”,会议邀请了国内检验医学界和人工智能领域的专家,就学术交流、科研创新、应用创新等问题进行了深度交流。
 
会议首先由中国医学装备人工智能联盟检验医学委员会名誉主任委员丛玉隆教授、中国医学装备人工智能联盟检验医学委员会主任委员徐英春教授、中国医学装备人工智能联盟检验医学委员会常务副主任委员郝晓柯教授、武汉大学人民医院检验科主任李艳教授作大会致辞。
 
中国医学装备人工智能联盟检验医学委员会名誉主任委员 丛玉隆教授致辞
 
中国医学装备人工智能联盟检验医学委员会主任委员 徐英春教授致辞
 
中国医学装备人工智能联盟检验医学委员会常务副主任委员 郝晓柯教授致辞
 
湖北省医学会检验分会主任委员、武汉大学人民医院检验科主任 李艳教授致辞
 
一、智慧检验与绩效管理
 
中国卫生信息学会健康医疗大数据基层应用专业委员会主任委员许速教授
 
专家热情洋溢的致辞之后,大会学术报告拉开帷幕。首先由中国卫生信息学会健康医疗大数据基层应用专业委员会主任委员许速教授作题为《医保支付方式改革和公立医院高质量发展》的报告。
 
许速教授指出,经过这些年的高速发展,目前中国的每千人医生数和每千人病床数已经逐渐接近发达国家的水平,中国的医疗资源开始向供大于求的相对过剩局面转变。随着医疗资源的不断丰富,医保支付方式也必将随之发生转变。
 
在精准医学的时代,对于疾病的诊断越来越细致,目前已经深入到基因水平,如果仍固守原来的医保支付方式,将不利于新技术在临床上的快速广泛应用。许速教授比较了按DRGs付费和按病种分值付费两种模式,指出按病种分值付费是在总额预算下按病种点数赋值结算,有利于控制床日等指标,有效降低医疗成本,控制医疗费用增长。未来医保额度由按医院分配改为按区域分配之后,也有利于将医院与医保部门之间的博弈转变为同区域医院之间的博弈,有助于降低医疗成本,提升诊疗水平。
 
广东省人民医院医保处副处长陈维雄教授
 
接下来,广东省人民医院医保处副处长陈维雄教授带来报告《基于大数据的DIP医院管理策略》。
 
陈维雄教授指出DIP政策有5个要点:一、实行区域总额管理:不再细化明确各医疗机构的总额控制指标;二、实现住院病例全覆盖:国家层面统一确定病种分值目录库、核心与综合病种的划分标准等;三、目录库总体框架;四、分值组合;五、分值方式。
 
他将DIP付费的特点归纳为以下几点:数据驱动,标准先行;尊重客观,科学测算;医保局定工分,医院挣工分;支付分值高低与疾病复杂程度、消耗的医疗资源一致;与病案首页质量密切相关;费率年终才能明确,未知因素较多;合理超额分担,结余留用。陈维雄教授建议医院从体系建设、测算、宣传、提高病案质量、建设信息系统、控费和绩效考核7个方面入手,应对DIP带来的挑战。
 
第一场学术报告由河南省人民医院检验科主任李刚教授主持
 
二、智慧检验与质量管理
 
Westgard QC公司的客户服务和技术总监Dr. Sten Westgard
 
接着,Westgard QC公司的客户服务和技术总监Dr. Sten Westgard带来了题为《患者移动均值的应用和发展》的报告。Dr. Sten Westgard对比了简单平均值,Xbar B(Bull算法)Hem、RBC、MCV,移动平均值,加权平均值,指数加权移动平均值等各种类型的法向量平均值,指出移动平均值的优点是计算简单,缺点是不能将近期的数值与以前的数值放在一起加权。
 
具有易于定义且信息支持技术成熟等特点。他对比了移动平均值和Bull算法,指出移动平均值并不是新指标,是参考范围内结果的平均值(正常患者),绘制在质控图上,不是基于质控材料而是基于真实的患者数据。
 
它不是像传统的质控方式那样按部就班进行,而是连续运行,有时可被称为“实时的”QC。而Bull算法也不是新方法,因传统的质控品的保质期较短、稳定性较差,且存在与血液学参数密切相关的生物学变异问题,故在血液学中已经普遍应用了数十年。
 
福建省人民医院检验科主任林青教授
 
福建省人民医院检验科主任林青教授就《应用移动均值助力提升实验室质控管理》做了详细介绍。林青教授指出,患者移动平均值的应用,有助于将检测系统性能趋势性变化从回顾性分析变为实时性监测,把失控发生后的补救变为前瞻性的预防。
 
指出影响检测系统稳定性的因素包括仪器状态、试剂有效性、校准材料、质量控制材料、操作程序、工作人员熟练程度和环境因素等。移动均值作为一些特定项目患者的检测结果和之前n个患者检测结果的平均值,利用患者数据连续监控检测系统的变化,是室内质控的有益补充,且不需要质控品并可实现实时报警。她以福建省人民医院检验科为例,介绍了应用移动均值助力提升实验室质控管理的经验。
 
第二场学术报告由湖北省妇幼保健院检验科主任、输血科主任夏剑波教授主持
 
 
中国医药质量管理协会医学检验质量管理专业委员会第一届委员会副主任委员程黎明教授
 
中国医药质量管理协会医学检验质量管理专业委员会第一届委员会副主任委员程黎明教授加入有关“智慧质量管理”的讨论中,与上午学术会议的专家们就临床实验室的质量控制和成本控制、移动均值在实验室质控中的应用等问题进行了更深层次的探讨。
 
三、智慧检验与临床决策
 
武汉大学人民医院检验科主任李艳教授
 
下午会议开始,武汉大学人民医院检验科主任李艳教授首先以《智能化糖尿病慢病管理策略》为题进行了发言。李艳教授指出,目前检验科的工作主要集中在诊断、治疗领域,范围相对局限。未来应该向预防保健、疾病谱分析等方向适度转移,对学科发展很有裨益。她从慢病的定义及疾病谱、糖尿病慢病的流行病学、糖尿病慢病管理的意义和糖尿病慢病临床智能化的应用建议等方面做了论述,对国内较为成熟的智能化糖尿病管理系统进行了分析介绍。
 
上海长征医院风湿免疫科副主任医师姜磊博士
 
上海长征医院风湿免疫科副主任医师姜磊博士作了主题为《从数据工厂到临床决策引擎》的讲解。姜磊博士以临床医生的视角论述了检验结果内涵延伸和深度解析的必要性,拉斯维加斯电子直营网:并与病理科和影像科在病理诊断书和影像学报告上的诊断意见相对比,提出检验科如果要想争取在医院内较大的话语权,对于检验报告单不能只报数字,应发挥自己优势,为临床医生提供详细的检验结果分析解读。检验科积累的海量数据,经过人工智能的分析有望发挥最大化的作用。
 
中山大学附属第一医院呼吸与危重症医学科副主任周燕斌教授
 
中山大学附属第一医院呼吸与危重症医学科副主任周燕斌教授作了题为《信息化助力全新肺癌早筛早诊路径-LCBP模型有效提升医疗绩效》的报告。周燕斌教授指出,随着肺癌发病率、死亡率的不断增高,我国肺癌高危人群的筛查越来越得到重视。随着体检中肺结节检出率的增加,临床上利用肿瘤标志物检测等手段对肺结节的良恶性进行更加精准的判断受到广泛关注。
 
LCBP模型是结合患者病史、CT影像学信息、雅培肺癌4项标志物(ProGRp(胃泌素释放肽前体)、CEA(癌胚抗原)、SCC(鳞状上皮细胞癌抗原)和CYRFRA21-1(细胞角蛋白19片段))来评估肺癌风险的模型,具有减少有创检查、降低医疗费用、改善预后等优势,较ACCP更适合中国人群。
 
第三场学术报告由中国医学装备人工智能联盟检验医学委员会常务副主任委员郝晓柯教授主持
 
最后在郝晓柯教授的主持下,开展了关于“智慧检验,打破壁垒与临床协同共赢”的热烈讨论。
   
本次大会,既有针对最新医保支付方式推动检验科管理的探讨,又有新的数据指标应用于临床实验室质控的经验分享,更有智能化在慢病管理、癌症早筛等领域应用的分析展望,专家学者云集一堂,线上线下热烈交流,令听众收获满满,意犹未尽。
 

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