开发用于医疗信息系统中数据挖掘的压力损伤预测指标系统：一项顺序混合方法研究

《Advances in Skin & Wound Care》：Developing a Pressure Injury Predictive Indicator System for Data Mining in Health Care Information Systems: A Sequential Mixed-Methods Study

　　本研究通过德尔菲法和随机森林算法，构建了包含14项指标的压疮预测系统，可自动从医院信息系统（HIS）提取数据，预测准确率达95.26%。采用混合方法整合临床专家意见和文献分析，优化指标分类为活动受限、皮肤耐受性及低灌注，并通过SQL查询规则实现自动化特征提取。摘要分隔符：

　　医院获得性压疮（Pressure Injury, PI）是一种在医疗护理过程中常见的并发症，它不仅影响患者的康复过程，还增加了住院时间、再入院率和医疗成本。随着医疗信息化的发展，电子病历系统（Health Information System, HIS）在临床实践中的应用越来越广泛，为医疗数据的挖掘提供了新的可能性。因此，研究如何从HIS中自动提取与压疮发生相关的预测指标，成为提升医疗质量、优化护理流程和减少医疗负担的重要课题。本文旨在探讨如何通过综合多种方法，构建一个可用于自动预测压疮风险的预测指标系统，并评估其在医疗数据中的适用性和有效性。

### 研究背景与意义

压疮的发生通常与患者长时间保持同一姿势、皮肤脆弱性、血液循环不良等因素密切相关。然而，传统压疮风险评估工具在实际应用中并未展现出显著的预测效果，甚至在某些情况下，护理人员的临床判断优于标准化的评估工具。这一现象表明，传统的压疮风险评估方法在某些情况下存在局限性，无法全面覆盖所有潜在风险因素。此外，随着医疗数据的快速增长，如何高效地从海量数据中识别出关键预测指标，成为当前医疗数据挖掘的重要挑战。

因此，研究者提出了一种结合专家意见与数据挖掘技术的方法，以构建一个既符合临床实际，又能够自动从电子病历系统中提取预测指标的系统。该系统不仅能够帮助医疗人员提前识别高风险患者，还能为制定个性化的护理方案提供依据。同时，该系统还具备良好的可解释性，使得预测结果能够被临床人员理解和应用。

### 研究方法

为了构建这一预测指标系统，研究团队采用了“改良德尔菲法”与“随机森林算法”相结合的方法。首先，通过德尔菲法，研究者邀请了多位临床护理专家、医生及护理管理人员，结合他们的经验与建议，对压疮相关风险因素进行讨论和筛选。这一过程包括三个阶段：一是对临床护理人员进行深度访谈，以获取他们对压疮发生机制和风险因素的理解；二是对相关文献进行系统回顾，以识别出已有研究中提到的压疮风险因素；三是通过研究小组会议，对访谈和文献结果进行整合和讨论，最终形成初步的预测指标体系。

在德尔菲法的实施过程中，专家们对每个指标的重要性进行评分，使用5分制的李克特量表（1为非常不重要，5为非常重要）。评分结果用于判断哪些指标具有较高的临床相关性，并作为后续筛选的重要依据。研究团队通过多轮的德尔菲调查，不断调整指标的定义和分类，最终形成了包含三个主要类别、共14项指标的预测系统。

在完成指标开发后，研究团队进一步采用随机森林算法进行特征选择。这一算法能够有效处理复杂的数据结构，并在保证预测准确性的同时提供良好的可解释性。通过分析电子病历系统中的数据，研究者提取了与压疮发生相关的指标，并利用随机森林算法对这些指标的重要性进行排序，以确定哪些指标对预测结果具有最大的影响。同时，为了确保数据提取的准确性，研究者还采用了模糊查询和子查询等SQL技术，从HIS中提取相关数据，并与人工提取的结果进行对比，以验证其有效性。

### 研究结果

最终构建的预测指标系统由三个主要类别和14个具体指标组成，分别是“运动受限”、“皮肤易损性与耐受性”以及“组织灌注不足”。这些指标涵盖了压疮发生的主要风险因素，如长期卧床、使用物理约束、机械通气、意识障碍、使用辅助材料、水肿、高龄、使用侵入性医疗设备、排泄失禁、肢体功能障碍、手术时间长、皮肤状况差等。

在专家共识方面，所有指标均获得了较高的支持率，其平均得分为4.28±0.65至4.94±0.23，变异系数为4.63%至17.20%，一致性比例为83.30%至100%。这表明，专家对这些指标的接受度较高，且指标之间具有较强的协同作用。此外，研究者还对手动提取与计算机自动提取的指标进行比较，结果显示两者之间的一致性良好，Cohen κ值为0.64至1.00，表明该系统在数据提取方面具有较高的可靠性。

在预测模型的构建方面，研究团队采用随机森林算法，对20个候选指标进行筛选，并通过逐步删除对模型预测效果影响较小的指标，最终确定了一个包含14个指标的“良好简约预测模型”。该模型的预测准确率达到95.26%，表明其在实际应用中具有较高的可行性。此外，研究者还对不同数量的指标进行了比较，发现当模型包含14个指标时，其预测性能达到了最佳状态，即在增加指标数量后，模型的预测准确率并未显著提升。

### 系统的临床应用价值

该预测指标系统的一个重要特点是其能够自动从电子病历系统中提取相关数据，这为医院在日常护理工作中提供了一种高效、准确的风险评估工具。相比于传统的压疮风险评估工具，该系统能够更加全面地覆盖各种潜在风险因素，并且在数据提取过程中减少了人为误差，提高了预测的客观性。

此外，该系统还具备良好的可解释性，能够帮助护理人员理解哪些因素对压疮的发生具有显著影响。这种可解释性使得系统不仅适用于数据分析，还能够直接应用于临床决策，从而提升护理质量。例如，系统可以提示护理人员对高风险患者采取更积极的预防措施，如定期翻身、使用减压装置等，以降低压疮的发生率。

在实际应用中，该系统可以作为医院信息化管理的一部分，帮助护理人员快速识别高风险患者，并制定个性化的护理方案。同时，该系统还可以用于监测医院整体的压疮管理情况，为医院改进护理流程、优化资源配置提供数据支持。此外，该系统还可以与医院的其他信息系统（如护理记录、医疗订单等）进行集成，实现数据的自动化处理与分析。

### 系统的局限性与未来展望

尽管该预测指标系统在实验室环境中表现良好，但在实际应用中仍存在一定的局限性。首先，该系统目前仍处于初步开发阶段，需要进一步的临床验证和优化。其次，由于研究团队仅收集了368例压疮病例，样本量相对较小，这可能会影响系统的泛化能力。因此，未来研究应考虑扩大样本量，以提高系统的准确性和稳定性。

此外，该系统还需要在真实医疗环境中进行测试和调整。例如，不同医院的电子病历系统可能存在数据结构和字段名称的差异，这将影响系统的适用性。因此，未来的研究应关注如何提高系统的兼容性，使其能够在不同类型的HIS中顺利运行。

最后，该系统虽然在预测准确性方面表现优异，但其在实际护理中的应用效果仍需进一步评估。例如，护理人员是否愿意使用该系统，以及该系统是否能够有效改善压疮的预防和护理质量。因此，未来的研究还应关注系统的推广和应用，以及如何将其与现有的护理流程相结合，以实现最佳的临床效果。

### 总结

综上所述，本文提出了一种基于医疗大数据的压疮预测指标系统，该系统通过改良德尔菲法与随机森林算法相结合的方式，从电子病历系统中自动提取与压疮发生相关的预测指标，并对这些指标的重要性进行排序，以构建一个准确且可解释的预测模型。该系统不仅提高了压疮风险评估的效率和准确性，还为医院的信息化管理提供了新的思路和工具。尽管该系统在实验室环境中表现良好，但在实际应用中仍需进一步优化和验证，以确保其在真实医疗环境中的有效性。未来的研究应关注如何扩大样本量、提高系统的兼容性，并评估其在实际护理中的应用效果，以推动压疮预防工作的进一步发展。