一项基于美国单一医疗中心的新研究发现，多达每14名住院患者中就可能有1人因诊断错误而受到伤害。研究还指出，这些错误中有高达85%可能是可以预防的，这突显了在医院环境中加强监控的必要性。
此前在美国发布的报告表明，现有的监控工具低估了医疗环境中诊断错误的发生率。为了探讨这一发现，由波士顿布里格姆妇女医院（Brigham and Women's Hospital）领导的研究团队随机选取了2019年7月至2021年9月期间入院的675名患者的记录。
“在大多数情况下，诊断过程运行良好，能够及时且准确地做出诊断，”哈佛医学院副教授、该研究的主要作者Anuj Dalal在接受《新闻周刊》采访时说。“但有时事情确实会出错。复杂的系统、复杂的过程和人为因素都可能导致诊断机会的错过。”
该研究发表在《BMJ质量与安全》杂志上，Dalal及其同事得出结论，在这个单一医疗中心的样本中，有害的诊断错误发生在7%的患者中，即每14名接受普通医疗护理的患者中就有1人。他们补充说，这些错误中的大多数是可以预防的。
“在我们的研究中，识别出的关键流程断裂包括初始评估和诊断测试中的问题，”Dalal说。“重要的是要指出，这不是某一个个人或流程的问题。”
这些发现补充了Dalal及其同事之前关于现有电子健康记录系统及其在医疗环境中监控诊断错误能力的研究工作。
“我们怀疑，我们看到的测试选择和临床评估问题背后存在多种潜在问题，”加州大学旧金山分校的医学教授Andrew Auerbach、这项先前研究的合著者告诉《新闻周刊》。“这些问题可能涉及系统上的缺口，如交接过程中出现的问题或电子健康记录如何显示数据，以及认知和工作量问题，例如同时处理许多任务。”
但这些新发现在全国范围内的医院中有多大的适用性呢？
“作为单一中心的研究，我们必须谨慎地将这些估计值外推到全国其他医院，”Dalal说。“由于各种原因，不同医院之间可能存在差异。没有通过严格进行的多中心研究，很难下结论。”
他继续说：“作为我们研究工作的一部分，我们正在其他医院使用类似的方法来测量诊断错误率。”
一旦收集到更多具有全国代表性的数据，我们可以采取哪些措施来减少医院环境中的诊断错误？
“将错误率的常规测量纳入医院的质量和安全计划是了解任何一家机构问题负担的第一步，”Dalal说。“解决这个问题需要跨学科的努力，以监控和解决导致这些错误的复杂系统和人为因素；在临床医生中营造诊断安全的文化；从成功实现及时和准确诊断的案例中学习。”
这些解决方案也可能借助人工智能得到改进。“人工智能方法将在改善我们检测病例和触发干预的方式中发挥重要作用，”Dalal说。“我需要指出的是，测试新的AI干预措施应在考虑AI引入的潜在风险的前提下，通过安全且严格进行的研究来进行，然后才能在医疗环境中安全部署。”
更好的诊断护理有助于医生和患者，该领域的研究对于公共卫生至关重要。“关注诊断和诊断思维不仅对改善患者护理至关重要，也有助于提高医生的表现和福祉，”Dalal说。“我们乐观地认为，像我们这样的项目将同时在这两个方向上推动领域的发展。”
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