王旭星,冯丽群,凌 华
南昌大学第一附属医院，江西330000
静脉血栓栓塞症(venous thromboemblism，VTE)是世界上仅次于心肌梗死和脑卒中的第三大心血管死亡原因[1]，在欧洲每年约有50万人死于静脉血栓栓塞或相关并发症[2]。国内外研究数据显示,40%～60%的手术或非手术病人都存在着发生VTE的风险,但是在国内对VTE高危人群采取有效预防措施的占比很低,在亚洲国家的VTE预防占比则更低[3-6]，所以早期识别VTE高危人群并及时采取相应预防措施,对减少院内VTE发生有重要意义[7]。近年来互联网新一代信息技术不断涌现与发展，“互联网+”在医疗领域得到广泛应用，互联网结合疾病管理的新型模式也随之出现，卫生管理部门出台了“互联网+”护理的发展相关政策以支持﹐如《关于促进“互联网+”医疗健康发展的意见》《国家卫生健康委办公厅关于开展“互联网+护理服务”试点工作的通知》等[8]。因此，通过“互联网+”的形式对VTE疾病进行有效的防治管理成为近年来学者共同关注的问题，本研究对国内外互联网技术在VTE管理中应用现状进行综述，分析国内外互联网技术在VTE管理中的应用现状及存在问题，包括对人工智能、网络信息系统、移动应用程序等技术应用现状进行梳理和回顾，旨在为我国“互联网+”与VTE疾病防治管理进一步结合提供参考。
1.1 人工智能系统
20世纪70年代，人工智能技术在国外医疗健康领域投入应用，到21世纪初，人工智能技术在辅助诊疗、疾病早期预测、健康管理等领域取得了突破性成就[9]。朱一新等[10]将电子病历系统与人工智能系统结合，通过人工智能技术对VTE风险的自动评估，将评估结果自动计算分值后推送到医生工作站，实时提醒医生并引导医生进行预防。Zhou等[11]开发的人工智能系统则对此进行了更加详细的设计。该研究基于人工智能开发了一个临床决策支持系统(AI-CDSS)，与电子病历系统相连接，每6 h或当医生进入病人的电子病历系统时，AI-CDSS系统自动收集病人信息，对VTE出血风险进行评分，并推送给医生相应的预防提醒。除了对人工智能系统进行优化，在另一项回顾性研究中，Martins等[12]利用人工神经网络(ANN)预测复发性VTE的发生率，ANN是人工智能领域内一种新兴的运算模型，近年来，国外ANN已成功地应用于预测血栓，包括对门脾肠系膜静脉血栓和门静脉血栓等[13]的预测，Martins等[12]运用了3种ANN模型对VTE病人的复发率进行预测，结果显示3种ANN模型都具有较高的精确度，说明ANN模型可以应用到临床复发性VTE的管理中。
1.2 移动应用程序APP
智能手机的普及带动了移动应用程序的发展，移动应用程序(APP)在疾病预防与出院随访等方面广泛应用，吴琼等[14]研究表明移动应用程序已应用到糖尿病病人延续护理中，并取得了良好的干预效果，倪惠等[15]将“消防栓”APP应用到VTE病人出院随访管理中，对45例膝髋关节置换术病人进行分组观察，对照组采取分发健康教育手册、电话随访的方式随访，干预组利用APP移动程序为病人实时推送预防深静脉血栓信息，相比对照组，干预组病人出院1个月后对VTE的认知情况和采取VTE预防的依从性均明显提高。这与Cao等[16]结论一致，VTE病人出院后需要继续接受抗凝治疗，华法林是常用的口服抗凝剂，但华法林剂量过大可能导致出血，华法林剂量不足可能导致血栓形成，Cao等[16]开发了一款“Alfalfa”APP来进行华法林剂量管理以提高VTE病人院外抗凝治疗的有效性和安全性。一项国家康复中心2016年发布的国外指南[17]中也建议将智能手机移动应用程序作为癌症病人预防血栓的措施之一，把移动应用程序应用到VTE病人从初步治疗到出院随访全程的疾病管理中，以减少癌症病人血栓发生。
1.3 各类社交媒体平台
社交媒体的兴起也为VTE病人术后随访提供了新途径。廖黎黎等[18]对100例下肢深静脉血栓术后病人进行基于微信平台随访的干预试验，创立公众号“DVT 平台”，由责任护士在出院前指导病人及家属使用方法，管理小组在平台内录入健康指导信息，并每周二推送1次健康调查问卷，通过问卷得分情况，针对性提供意见。结果显示，基于微信平台的随访方式能够提高VTE病人的自我管理依从性以及降低其并发症发生率。除了微信平台，视频网站也是病人通过社交媒体获取健康知识的一种重要方式。YouTube作为全球最大视频网站之一。Bademci等[19]以“深静脉血栓”和“腿部静脉血栓”为关键词检索了YouTube中关于深静脉血栓科学内容的1 200个视频内容，从观看次数上显示，从视频网站上传的视频被观看的频率远高于电视节目等形式，从视频内容上来看，有51.80%是医疗视频，10.30%是手术视频，15.30%视频是关于压缩治疗，其余25.20%是包含疾病的动画视频，没有视频讨论DVT治疗方法的并发症或疾病康复的内容，这也提示相关医务人员在制作或上传VTE内容视频时，针对性上传更多以上方面的内容，便于受众更全面地了解疾病知识。
1.4 网络信息系统
美国胸科医师协会(American College of Chest Physicians，ACCP)2012年发布的第9版指南，明确推荐使用计算机决策系统、医嘱、定期审查和反馈等方法[20]。近年来，网络信息化系统的建设成为近年热点之一，目前网络信息系统的建设分为风险预警、风险上报以及出院随访方面。在风险预警方面赵红乐等[21]以医院信息系统为基础，开发了静脉血栓栓塞风险管理信息系统，该系统在护理电子病历中加入VTE风险评估模块，入院当天护士对病人进行VTE风险评估，系统根据评估结果自动生成预防措施，高风险病人信息会被推送到责任医生、护士处并在系统内进行预警，研究结果显示，风险管理信息系统的应用减少了护士评估VTE风险的时间，提高了医院内VTE风险评估率和上报率。但这种风险预警系统在不同医院的应用效果目前还不明确,Woller等[22]将风险预警系统应用到社区医院，对3所社区医院开展了一项前瞻性研究，通过对95 236例病人进行3年的数据追踪，已证实风险预警系统在社区医院也有良好的应用效果。
在风险上报方面，陈亚萍等[23]建立了VTE上报表，建立了更完善的VTE风险上报系统，通过在院内进行试运行，研究显示，风险上报系统的运行有助于提升护理人员VTE防治意识，动态检测院内住院病人VTE发生现状，这也与徐园等[24]的研究结论一致。Turrentine等[25]在此基础上基于医院信息系统开发了一种VTE风险分层上报系统，将病人的VTE风险水平分为低危、中危、高危、非常高危等级，并与特定的VTE预防治疗措施联系起来，医护能根据风险等级给予病人恰当的VTE预防措施，降低VTE的发生。
在出院随访方面，柳小琳等[26]收集VTE病人出院后护理需求，结合随访人员在既往随访过程中出现较多的问题设计结构化随访表单，根据评估、健康教育、随访意见等模块搭建护理随访信息系统，并于2018年1月—2018年6月在院内试运行，通过对3 417例VTE病人进行随访，结果表明随访信息系统可以有效提高医务人员的随访工作效率和服务质量，降低VTE病人30 d内再入院率。
2.1 人工智能等新兴技术应用较少
我国人工智能技术在VTE疾病防治管理中的应用尚处于探索阶段，主要应用在改善和提高辅助诊疗效率方面[27]在护理领域中的应用较为少见，未来在护理领域内应加强对人工智能技术的探索，目前国内外对于VTE出院病人的随访方式以电话随访为主[28]，未来可以采用通过人工智能(AI)进行出院后随访，减轻随访人员的工作负担，提高随访效率。
2.2 社交媒体利用度低
我国目前VTE领域临床健康教育主要以出院前口头宣教、微信平台形式为主，对视频网站等社交媒体平台的利用较缺乏，因此，未来医务人员要提高对社交平台的利用，更多地制作和上传VTE相关内容的健康教育视频，增加病人对VTE健康知识的了解。
2.3 网络信息系统存在安全隐患
当前有关信息安全的法律法规尚未完善,网络安全监管难度大,病人的个人信息和医疗数据均有可能发生泄露[29]，未来应加强网络安全制度的建设和完善，解决网络信息系统的安全问题。
2.4 医务人员参与度不高
国外一项研究发现大部分护理院校并没有护理信息方向的课程教育[30]，这也导致大部分护理人员信息化能力和水平偏低，无法参与到VTE网络信息平台的建设中去，因此，未来应加强对护理人员网络信息化方面的相关培训，促进更多护理人员参与到VTE网络信息平台的建设与应用。
随着互联网技术的高速发展，我国已开始探索“互联网”技术在VTE疾病防治管理中的应用，目前的应用形式以人工智能、网络信息平台、社交媒体以及移动应用系统为主，在VTE风险上报、风险预警、风险评估取得了良好的效果。“互联网+”医疗领域是潜力巨大的市场，但现在我国处于孕育阶段，面临诸多问题和挑战，未来应加强“互联网+”新技术的在VTE防治管理中的开发与利用，以提高VTE的防治效率。
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