Исследователи Kaiser Permanente обнаружили, что сложная система, которая анализирует электронные данные о пациентах больниц, выявляет тех, у кого есть риск ухудшения состояния, и выдает предупреждение для централизованной команды специально обученных медсестер, привела к снижению уровня смертности.
Оценка системы Advance Alert Monitor, или AAM, используемой в 21 больнице Kaiser Permanente в Северной Калифорнии, была опубликована в Медицинском журнале Новой Англии.
В исследовании описаны результаты поэтапного развертывания в больницах Kaiser Permanente в Северной Калифорнии в период с августа 2016 года по февраль 2019 года. Авторы сравнили результаты для 15 487 пациентов, которые достигли порога оповещения, и 28 462 пациентов для сравнения, которые инициировали бы оповещение, если бы система была активна. Анализ показал снижение смертности пациентов в когорте вмешательства на 16%.
"Помимо спасения жизней, Advance Alert Monitor продемонстрировал, что можно интегрировать прогностические модели в повседневную работу наших медицинских центров," сказал ведущий автор Габриэль Эскобар, доктор медицины, научный сотрудник отдела исследований Kaiser Permanente и региональный директор по исследованиям деятельности больниц Kaiser Permanente в Северной Калифорнии.
AAM предсказывает вероятность того, что количество госпитализированных пациентов, вероятно, снизится, потребуется перевод в отделение интенсивной терапии или неотложной реанимации, и что вмешательство принесет пользу. Ранние предупреждения могут быть полезны для пациентов с риском ухудшения состояния, когда раннее вмешательство может улучшить результаты.
"Прогнозная аналитика и машинное обучение открывают новые горизонты в использовании сложных данных о пациентах для улучшения качества обслуживания в режиме реального времени. Они расширяют практику наших врачей, обнаруживая сигналы, скрытые в электронной медицинской карте," сказал соавтор Винсент Лю, доктор медицинских наук, практикующий специалист по интенсивной терапии и научный сотрудник Отдела исследований и региональный директор больницы Kaiser Permanente в Северной Калифорнии, занимающейся продвинутой аналитикой.
В прогнозной модели используются алгоритмы, созданные на основе машинного обучения и данных из более чем 1.5 миллионов пациентов. В нем используются показатели тяжести заболевания и продольной коморбидности, показатели жизненно важных функций и тенденции жизненно важных функций, проверки неврологического статуса и лабораторные тесты.
Система оповещений ежечасно сканирует электронные медицинские карты больниц. Если оценка пациента превышает пороговое значение, что указывает на значительный риск снижения в течение следующих 12 часов, выдается предупреждение. Это предупреждение первоначально просматривается региональной группой специально обученных зарегистрированных медсестер, которая оценивает предупреждение, используя информацию из медицинской карты пациента, чтобы определить, требуется ли вмешательство на месте. Медсестры связываются с группой быстрого реагирования в этом отделении больницы, которая выполняет структурированную оценку, а затем работает с врачом пациента, чтобы определить дальнейшие действия.
Система была протестирована в 2013 году и развернута во всех 21 больницах Kaiser Permanente в Северной Калифорнии в период с 2016 по 2019 год. Это исследование, в котором сравнивали пациентов с ААМ и без него, показало, что система была связана с лучшими результатами в течение 30 дней после предупреждения.
Пациенты в когорте вмешательства имели более низкую частоту госпитализаций в ОИТ (17.7% против 20.9%), более короткая продолжительность пребывания в больнице (6.7 дней против 7.5 дней), а также снижение смертности в течение 30 дней после предупреждения (15.8% против 20.4%). Пациенты, у которых было предупреждение о AAM, также имели меньше шансов умереть без направления на паллиативную помощь. Улучшение результатов стало результатом не только использования электронных инструментов, как завершился в недавнем отчете о внедрении AAM, но и системной интеграции, развития рабочего процесса и тесного сотрудничества между врачами, медсестрами и другими лицами, осуществляющими уход.
Предупреждения не являются чем-то новым для больниц и фактически стали вызывать "тревожная усталость" для медсестер, но система AAM отличается от других систем оповещения во многих отношениях, сказал Эскобар. Обладает мощным аналитическим механизмом, учитывающим множество факторов состояния пациента. Он автоматизирован, поэтому не требует ручного расчета риска персоналом больницы. И, что немаловажно, предупреждения обрабатываются обученными медсестрами за пределами офиса, поэтому у прикроватных сиделок не будет ненужных перерывов.
"Программа Advance Alert Monitor – прекрасный пример того, как мы сочетаем высокие технологии и внимательность в уходе за госпитализированными пациентами," сказал Стивен Пароди, доктор медицины, национальный руководитель отдела инфекционных заболеваний Kaiser Permanente. "Результаты этого исследования подтверждают вмешательство, в котором используются как новейший анализ данных, так и оценка нашего первоклассного профессионального медперсонала для выявления пациентов, которым требуется немедленная помощь."