第29章
电子病历的结构
一、 概 述
临床医生已越来越意识到电子病历（CPR）的优点。电子病历数据主要用于以下方面：①直接面向病人的医疗护理；②医疗保健的质量评估；③管理和计划支持；④研究和教育。
而实际上只有当对病人数据进行适当的编码（参阅第6章）以及所有临床事件和处理措施适当地归档时，才能实现电子病历的以上目的。理想的电子病历应包含病人的历史信息、体检、诊断性检验以及对病人的治疗措施（参阅第8章）等所有数据。在医疗信息学研究中电子病历的实现是最为困难和极富挑战的一项工作。如果电子病历数据同时还要为上述②③④三个目标服务时，将变得更为困难。这些数据的各种不同要求在实际上常会产生冲突，进而威胁到病历的合理使用。
二、医疗卫生信息系统的四层次
医疗卫生信息系统通常用于四个层次：①个人层次，如内科医生、护士和病人；②临床部门，门诊部门或社区医疗层次；③医疗保健机构层次（提供医疗保健的医院或机构）；④区域性层次（国家、州或省）。
病人数据可以在同一层次的不同医疗卫生人员或单位之间进行交流，如在不同的全科医生之间交换，也可以在处于不同层次的医疗卫生人员或单位之间进行交换，如病人数据从全科医生传输到国家机构。病人数据的性质和需要的数据种类在同一层次可以不同，如整形科医生所需的数据一般不同于儿科医生所需的数据；不同层次也可以不同，如临床医生要求面向病人的处理，而决策者则要求获得全局性的数据。同一层次或不同层次上的数据交换都应遵守一定的法则或规则，不允许数据以不适当的或杂乱的形式互相传输，因此要求有适当的规则。这种监控数据使用的需要，对数据获取、编码、存储和处理等提出了额外的要求。
在以上所有四个层次上，用户都可以从电子病历数据中受益。病人医护偏重于使用单个病人的数据，而在部门或医院层次的用户则对更为广泛的信息感兴趣。可以根据电子病历中所包含的数据自动生成统计报表和帐单；更高层次的可以产生成本-效率报表，而这些数据可以作为管理和计划的输入数据。通过报表可以总览每个部门或专科的住院病人或门诊病人数、住院病人或门诊病人的疾病分布、每个病种的（如每个诊断相关组，参阅第6章）或每种处理的平均成本，以及资源和检查设备利用情况等。研究人员也可以提出一定的要求从CPR中对病人的信息进行电子化检索，进行有关的研究工作。通过统计分析程序对所检索的信息进行处理，并可以开展医疗保健质量的评估。
网络和通信技术已在信息技术领域中取得重要发展，并且对医疗保健产生了重大的影响（参阅第5章）。通过使用标准的通信网络技术和标准软件，可以在前面所述的四个层次之间实现更有效的数据交换，这种通过合理授权在系统之间实现病人数据完全交换的技术，是目前医疗保健发展的方向。
三、CPR的通用结构
如果CPR中所包含的数据必须用于前面所述的所有四个层次和四种用途，那么CPR就需要结构化。这样一种CPR才具有通用特征。
许多具有开发CPR系统经验的研究机构正在考虑未来的CPR系统应该如何构建。下文将阐述CPR的一些核心元素，还将简略地描述一个完整的用于医疗卫生的CPR系统应该达到的要求，包括：①CPR数据的结构化；②CPR数据中时间表达；③CPR系统的模型；④描述病人数据输入到CPR的方法。
在一些国家，尤其是欧洲国家拥有在社区医疗中应用CPR的丰富经验，从这些经验中所获得的主要教训是：如果CPR系统不是基于一种明确的模式，CPR数据不具备良好的结构化形式，那么这种CPR系统的数据将不可能用于各种目的，也不可能在各个医疗卫生服务机构之间进行数据交换以支持共享医疗。而我们知道CPR中的数据应被用于电子数据交换、研究和共享医疗。CPR在不同方面的使用暴露了原先一些CPR系统的局限性。通过积累的大量经验所得到的重要教训是：特别需要开发一种基于明确的概念模型的结构化病历。这也就是需要精心研究CPR结构化的主要原因。
（一）CPR数据的结构化
下面将简要地提及CPR中作为病人病历记录的医疗卫生事件、病人数据与临床医生治疗行为的关系、对CPR数据的不同观点，以及CPR数据用于不同目的时的可靠性。
1．事件（event） 一份病历描述作为一种时间函数的事件（图29-1），如一位病人就医或入院是事件；一个外科手术或一份X线报告的到达也是事件。每个事件包括不同的数据元素（component or elements）如病历数据、实验室检查结果、一份ECG报告、一幅X线片、一个处方或一个外科手术报告等，各种的数据元素都与内科医生、护理人员、实验室技术员或系统的活动有关。因此，作为这些活动的结果，若干数据元素又组成行为（action）。简而言之，事件包含一个或多个行为，行为可以包含不同的数据元素。在诊断-治疗过程中人们是按时间先后来采集不同数据的，以此对病历中的数据进行排序。
各种事件以及它们的数据元素、行为代表了临床医生的所观、所思和所为。因此，各种事件可以包含所谓的诊断-治疗周期（参阅图1-2）中观察、决策和治疗三个阶段所固有的数据元素。观察结果包括主诉、症状和化验结果，以及临床医生所看到或听到的（尽可能客观的）描述。决策则是诊断结果或进一步检查的诊断要求。治疗则包括化验规程、开药物处方、转院和治疗计划的其他部分。
2．关系（relationships） 以上三种类型的数据在病历中常常共同存在。例如，心脏病中往往有ECG显示局部缺血性的Ｓ-Ｔ段降低、血管紧张转换酶（ACE）抑制剂的应用及其副作用。
当病人数据用于医疗审核时，了解病历中的各种数据如何相关是非常重要的。这些关系往往不能自明，时间顺序只表明其部分情况。临床医生在对他们的病人进行治疗时，常能根据他们对病人的了解以及他们本身的医学知识和经验，推断出相关的关系。因此，即使病人数据不完整，临床医生还常常能从病人数据中得出正确结论。遗憾的是，当他们在治疗其他病人如转院病人或在共享医疗情况下处理病人，或者使用大型数据库中的病人数据时就并非如此。研究表明，模棱两可的描述和数据确实会妨碍医生对病人数据的合理解释。对于治疗和诊断检验的确切的信息记录是保证医护质量的根本。
数据元素间的关系不一定由它们具有相同的时间这一简单的事实来确定。例如，一份送交的实验室化验可能与病人以前（而不是当前）就诊时所提出的申请有关，而一张处方可以处理以前记录的一个病人问题（见图29-1）。此外，一位病人可能同时存在几种不同的疾病。因此，CPR系统应该支持病历中不同数据元素之间联接的定义。有关时间问题将在后面单独讨论。
应该允许用户定义不同的问题，并能说明为何要作此种治疗的原因。通过定义多种连接就可使行为与一个或多个问题相关。各种行为之间也可以彼此相互关联，例如：“由于病人表现心绞痛症状，因此作了运动ECG”。各种行为和病人问题的连接反映了临床医生的理解。为了使医护过程更为透明以及使这些数据用于多种目的，必须在CPR中确切地说明病人数据的前后语境（context）以及这些数据之间的可能关系。Weed的“面向问题的病历”是将语义学引入到病历中一个早期的例子（参阅第6章和第7章）。通过将“SOAP”标志与某个问题关联起来，使客观或主观观察（S和O）、评估或决策（A）以及计划或治疗（P）在问题的上下关系中彼此的相关性变得更为明显。
3．视点（views） 有些基本数据如一般档案数据、体征和症状、正在进行的药物治疗、化验结果、诊断估计和治疗计划等，存在于每份病历中。根据数据类型勾画出病历的结构，这称为宏观层次。在微观层次可再作内容分类，例如实际主诉和发现。也可以以获取病人数据的操作（检验室、X线检查、ECG等）来表征类别，此称面向数据来源的视点（source-oriented views）。
面向数据来源的视点与面向问题的视点在某种意义上呈正交关系。这两种观点对于临床医生而言都是重要的，但是这两种观点有实质性差异：面向数据来源的视点与内容无关，而面向问题的视点则不然，它取决于病历中数据之间的语义关系。例如，在面向数据来源的视点中，血清钾分析结果总是属于“实验室检测结果”类别，而无须考虑它的实际值。但在面向问题的视点中，它可能与开利尿剂的处方有关（利尿剂可导致血钾下降）。而且，它的结果可能提示药物疗法必须改变。因此，面向问题的视点对于每份病历互不相同的，而面向数据来源的视点则反映了一份病历更为通用的结构，因此易使CPR结构化。面向来源的数据分类是分层结构，附加检查可以从属于实验室检查和X线检查类别。这些信息还可以细分为病人历史信息和体检信息，分类细致性的差异取决于不同层次。
上面对数据视点的解释有一部分是基于Rector和他同事的工作，他们在病历中区分出两个层次：①围绕临床医生的观察、思维和行为所获得的事实；②为在层次①的数据元素之间提取连接，以明确它们如何更适合于做出决策或诊断。
关于检验和治疗指征确切的记录对应于层次②，此层次提供了能解释决策的连接。所记录的项目应该提供动态解释。当各种解释与其观察结果之间的关系被清晰地记录时，动态解释会变得较仅仅记录解释更为清晰。
4．可靠性（reliability） 如果计算机储存的病人数据要用于多种目的，并且供不同医疗保健专业人员所共用，那么，病人数据的可靠性就显得极其重要。CPR系统应该通过有效性检查（validity checks）来提高数据可靠性，并且鼓励在数据录入时尽可能保证其完整性。在临床实践中，临床医生往往并没有记录所发生的每件事情，而仅仅记录那些他们认为有关的数据。这种相关性是主观认定的。但遗憾的是，医生的理解只能在一系列事件发生之后，而不是在此之前。幸运的是，有经验的临床医生能够预先区分那些与以后病人医护有关的事件。然而，如果不是原来输入该数据的医生而是其他医生在以后应用这些数据（例如在共享医疗的情况下），那么，在录入数据时应该鼓励临床医生录入完整的数据，而CPR系统可以帮助检查数据的一致性和可靠性。
（二）CPR的时间表达
病历不仅包括不同的数据类别，而且是观察、解释、治疗的按时间顺序的积累。时间表达存在于医疗知识和事件中，它可以是绝对或相对的，而且在精确度方面可以相差很大。所以时间可用绝对法表达，如“1996年7月4日下午6：04”；或者用相对值表达，如“1个月以后”；或用持续时间表达，如“持续10秒钟”。相对时间用于医疗知识的连贯性表达，诸如对某种疾病或某种临床协议的描述。事实也可以涉及相对时间，尤其是某位病人或内科医生描述疾病的进展：“病情持续了2小时”，或者“我在吃完一个煎蛋卷后，过了1个小时便开始感到恶心”。绝对时间通常表达事件的来龙去脉（语境），例如，一例手术或一次心肌梗死的过程。时间的精度视情况而定。某位病人可能在1995年作过心脏手术，在1996年5月作了胸部Ｘ线检查，或者于1996年6月6日上午11：15因有心肌梗死危险而做了ECG记录。哪种时间尺度比较合适，取决于医疗的前后关系。对于冠心病医护部门，可能需用“分钟”或“秒”，而对于抗高血压药物疗效的评估，则使用“月”来描述较为合适。
为了便于计算机对病历数据之间的时间关系作自动解释，需要以标准格式记录时间。以往在病历中的时间标记常常是不准确或不完整。时间的不准确性往往意味着一个事件发生的真实时刻“位于一个间隔之内”。一个时间标记，例如“1996年3月5日”，代表了3月5日“整个24小时”。由于使用的目的不同，时间数据所需要的精确性可以不同。尽管内科医生对病情的理解随着时间可以不断增加和改变，但是病人数据一旦收集以后就不能改变，也不允许改写以前的决策。如果作了变更，那势必会产生严重的法律问题。如在医学鉴定中，确定某一事件是何时通知医生是至关重要的，这样才能判断他或她有没有把该事件纳入其医疗考虑范围。
然而，当临床医生后来根据新的证据或更好的理解而改变自己的见解时，CPR系统应允许他们将新的见解记录在病历中。因此，一个CPR系统应允许对一个事件有关的数据使用三个时间标记来标注，即①数据录入时间；②获得理解的时间；③该理解被应用时间。
例如，某位病人因为口干于4月1日到全科医生（GP）处就诊，由于该病人的血糖水平增高，GP怀疑他患了糖尿病（DM）。4月10日，检验部门对病人采集了一份血样，以测定激素水平。GP于4月20日由邮件收到了检验结果。现在GP便确切地诊断这位病人自4月10日（抽取血样那天）起患上了库欣病（Cushing's disease）。并且因为病人在第一次就诊时就可能患库欣病，因此GP在CPR中很可能就录入以下数据：初步认为该病人自4月1日起患了库欣病，但确诊日期为4月10日。这种事件发生的次序见图29-2所示。如果该病人在第一次就诊后医生把他作为糖尿病来冶疗，这并不能指责GP，因为那时GP还没有库欣病的诊断证据。因此不同时间标记对于建立循证医学（evidence-based medicine）的病历是很重要的。
（三）CPR数据表达模型
我们已指出，CPR中的病人数据必须结构化，以便它们可用于不同目的，而不是仅仅为负责治疗的临床医生对病人医护所用。简言之，病人数据必须满足如下条件。
（1）病人数据应该反映出诊断-治疗周期不同阶段（观察、决策和治疗）的事件。
（2）每一个事件包含不同行为，这些行为反映所有涉及病人医护的人或系统的一些活动。这些行为还包含不同的数据元素。
（3）行为可能属于病人的某一个或多个问题。不同数据元素之间的语义关系应以文档形式记录下来。
（4）所有数据应该有一个时间标记，因为在某一特定时刻的有关行为的文档不一定能提供足够的循证医学信息。
（5）数据收集应考虑其多种用途：病人医护、共享医疗以及由其他人进行的评估等，对于这些数据应允许从不同的视角来分析问题。
（6）在数据录入时，应该提倡保证其完整性并检查数据的可靠性。
多种目的的使用需要一个关于CPR的归档的总体研究，包括知识模型和操作实例，前者定义哪些数据和哪些表达方式可被采用，后者表示实际病人的数据。
CPR系统的结构对医生来讲是后台的。然而，一旦他们需要从不是他们直接维护的CPR系统调用某些功能时，CPR系统的优点和局限性便都显现了出来。最重要的一个问题就是用户与系统进行交互的操作方式；而结构化数据录入则是这种交互式操作的关键。鉴于这个原因，下文将讨论数据录入问题。
（四）数据录入
为了使一个CPR系统具有实际效益，病历中的数据至少在某种程度上做到结构化和代码化。然而，结构化和代码数据也面临很大的挑战：临床医生习惯于纸质病历。多项欧洲研究课题的调查表明，临床医生更多地使用计算机来查询病人数据，而在病人数据录入方面所做的工作则很少。这不足为奇：因为数据录入要求临床医生比查阅这些病历付出更多的努力。有些研究人员认为，由临床医生直接输入数据必须等到人机交互式对话有了根本性突破，例如使用语音输入之后才是可行的。
从各种方面对CPR数据所作的分析表明，不管是病人医护、决策支持、科学数据分析或者护理质量评估，都要求病人数据高度结构化和明确化，而使用叙述性或文本数据是很难满足这些需求的。因此，理想情况是，病人数据应以结构化格式直接从临床医生处获取，而且最好由临床医生自己录入这些数据。为此目的，必然涉及关于数据录入的两种不同的研究，即自然语言处理和结构化数据录入。
1．自然语言处理 自然语言处理（NLP）的目的是实现从自由文本中自动地提取代码化的医疗数据。这一领域的研究主要由欧洲的Baud和他的同事以及在美国的Sager和Friedman在进行。NLP的基本优点是：临床医生在表达临床发现和作出决策等方面不必改变他们习惯的记录方式。原则上，他们可以继续使用录音磁带或手写文本，尽管这两者都易于发生记录错误。如有条件，也可以采用计算机化的语音识别。NLP应用医学领域中文本句法、常用术语和语义学方面的知识。只有当严格限制应用领域时，NLP才能显示出其优点。NLP的不足之处是：不能影响或改善数据获得过程本身。临床医生未说或未写的数据仍然是未知的。自由文本的实质是表达自由，因此，对NLP的数据输入很难结构化。
2.结构化数据录入 另一种数据录入方式对数据内容的前后关系很敏感，而且可适应于不同临床领域，它被称为结构化数据录入（SDE）。它包括各种表格，而表格的内容是知识驱动性的（knowledge driven）。在有关研究结构化数据录入的欧洲项目中，表格是结构化的，但它们的内容则可不断地适应用户的需求及个人的爱好。除了知识模型外，系统还包含一个预定义的词汇表和关于这些词汇术语如何能结合成有医学意义的表达形式的规则。在数据输入时，随着用户的输入，系统根据模型所包含的知识，会生成需要询问的最合适的问题。表格的细化程度完全由用户决定。这种方法又被称为知识驱动的结构化数据录入（见Moorman等人的文献）。
结构化数据录入对于数据的完整性和测试数据的可靠性也是一种有效工具。然而，包括
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