急诊科手术咨询亟需改革Surgical Consultation in the ED Needs Reform | MedPage Today

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.medpagetoday.com美国 - 英语2025-10-01 13:41:22 - 阅读时长5分钟 - 2139字
本文深入分析美国急诊科因过度依赖手术咨询导致的系统性危机,指出非紧急手术咨询造成患者延误、资源浪费和医疗风险增加,核心问题源于分诊协议缺失、医法压力及沟通低效;作者提出通过人工智能驱动的分诊工具(如整合阿尔瓦拉多评分和脑损伤指南)与标准化流程优化咨询决策,可减少50%非必要转诊,政策建议包括将AI平台嵌入电子健康记录、建立临床治理框架及跨学科协作,从而提升急诊效率、保障患者安全并重建医疗系统韧性,最终实现更公平高效的医疗服务体系。
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急诊科手术咨询亟需改革

急诊科(ED)正面临双重压力:不仅新患者数量激增,还有大量已收治患者因缺乏住院床位而滞留("boarding")。滞留患者比及时转入住院部的患者更易出现不良后果。在美国及全球范围内,患者数量持续攀升,而医护人员短缺和住院容量缩减使系统不堪重负,相关报道屡见报端。

然而,一个更为隐蔽却同等重要的问题未获足够关注:对专科及手术咨询的日益依赖。手术咨询数量增长导致急诊决策延迟,阻碍患者流转并可能影响治疗效果。随着外科亚专科扩张,急诊医师往往需要更多专科意见——通过共同决策——而非独立判断。外科患者复杂度提升亦加剧此类瓶颈,甚至带来法律风险。等待专科评估的过程拉长决策时间,即便最终无需手术干预。

尽管手术急症理应优先处理,但非紧急手术咨询常造成长时间延误。此类咨询本意是保障患者安全,却也暴露系统深层问题:临床不确定性、医法顾虑、沟通碎片化及结构化分诊协议缺失。这些问题共同导致需手术患者延误救治、外科团队超负荷运转,并损害临床培训环境。优化手术咨询指征应从源头入手——即急诊科。若谨慎实施,人工智能(AI)驱动的分诊工具可帮助急诊医师更精准地发起咨询,缓解外科压力并提升资源利用率。

过度手术咨询的成本

急诊医师常需在信息有限下快速决策。美国医保和医助服务中心(CMS)数据显示,急诊科中位等待时间为2小时42分钟,部分地区高达5小时。高压环境下,医师可能因谨慎过度发起手术咨询。虽情有可原,但这导致急诊停留时间延长、流转效率下降。

一项全国性研究显示,仅28%的急诊手术咨询最终需要手术干预。骨科与神经外科领域亦呈现类似趋势。结果,真正急需手术评估的患者被延误,而住院医师被分流处理可能无需紧急手术的咨询。

专科间差异更使诊疗复杂化。例如,针对相似脊柱症状,神经外科团队比骨科脊柱服务更倾向收治并手术,部分源于其更强的住院部支持。此类差异凸显标准化分诊协议与清晰咨询指南的必要性。过度使用专科咨询导致确定性治疗延误、住院时间延长,并挤占急需资源者的名额。

脑损伤指南(BIG)对颅内出血的管理提供了范例:该协议将脑出血分为三类,对最低风险组直接免除咨询与收治。但合并症、损伤类型及社会因素限制其在创伤场景的适用性,这表明亟需数据驱动研究以平衡安全与效率的风险评估。

结构性与操作性动因

以下系统性问题加剧手术咨询依赖:

  1. 分诊协议缺失:阑尾炎的阿尔瓦拉多评分、胆囊炎的东京指南等验证工具未常规嵌入急诊流程,决策仍依赖个人经验。
  2. 医法压力与诊断不确定性:在诉讼高发环境,急诊医师倾向过度上报风险,缺乏共同决策路径导致责任过早转移至外科团队。
  3. 咨询偏见:一旦发起咨询,外科服务即承担全面评估责任(常含高级影像检查)。例如,颈部疼痛伴神经根病患者若启动脊柱咨询,通常立即接受MRI——源于医法顾虑及外科对影像的依赖。此类急性期不必要的住院MRI,本可延至门诊完成。
  4. 低效沟通系统:碎片化渠道的转诊导致重复与延误,标准化格式缺失进一步加剧瓶颈。

AI支持分诊的潜力

AI决策支持工具可通过分析生命体征、检验结果、影像及病历等实时数据,辅助风险分层。近期对大型语言模型的评估显示,其基于重症监护医学信息集市(MIMIC-IV)数据库2000余例急诊案例,能准确预测急诊严重指数等级、诊断及服务转诊。

模拟研究表明,AI引导的虚拟分诊平台可将急诊过度分诊率降低近50%且不牺牲安全性。真实世界平台如Mediktor已展现潜力,在44%的案例中安全建议转为急诊就诊。

在肯尼亚等资源有限地区,AI分诊移动应用通过优化初级与三级中心间患者转诊,显著降低误导向风险。若规模化推广,此类工具可通过辅助本地医师判断转诊必要性,实现医疗去中心化。

政策制定者与医疗系统行动建议

优化分诊与转诊实践需协同改革:

  • 嵌入工作流程:将AI平台与验证评分系统整合至电子健康记录,支持实时一致应用。
  • 训练多样化数据:采用代表性数据集减少偏见,提升临床相关性。
  • 建立治理框架:界定医师与AI角色,确保决策支持补充而非替代临床判断。
  • 标准化转诊协议:纳入阿尔瓦拉多评分等验证工具以降低差异。
  • 试点并推广AI分诊:聚焦开源、可适配平台,通过临床反馈持续优化。
  • 监测关键指标:追踪咨询-收治比、可避免收治率等评估影响。
  • 动员一线医师:让临床人员参与开发实施,保障易用性与信任度。

手术咨询依赖加剧实为系统承压而非医师失职。若谨慎实施,AI支持系统可在保障患者安全的同时减少非必要转诊,为患者提供更及时救治,为医师恢复循证诊疗能力,为医院重平衡资源。改革手术咨询流程不仅是效率问题,更是构建响应迅速、公平且有韧性的医疗体系的关键一步。

舒林尼克·昆杜(Shreenik Kundu)医学博士、理学硕士、哲学博士是蒙特利尔儿童医院基金会让-马丁儿科全球外科奖学金支持的外科研究员,同时为蒙特利尔麦吉尔大学博士学者。罗伯特·格拉特(Robert Glatter)医学博士任霍夫斯特拉/诺斯韦尔扎克医学院助理教授,供职于纽约伦诺克斯山医院及诺斯韦尔健康系统。鲁帕·朱塔尼(Rupa Juthani)医学博士任瓦利健康系统内镜垂体与颅底外科主任,兼任纽约大学朗格尼健康中心临床助理教授。

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