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设计研究新冠肺炎的医院门诊预检筛查功能

2020-07-07 242 上传者：管理员

摘要：为改进医院门诊测温预检新冠肺炎的效率问题，设计开发了一套预检筛查告警功能的医院信息系统。该系统与红外测温设备对接，实现体温数据的自动接收与传输；根据患者的体温和病史，建立怀疑病例辅助决策数学模型，提供测温安检员参考，判断患者是否属于怀疑病例；运用Message Queue消息队列功能向网络中相关科室派发信息，并及时启动怀疑病例联动处理机制，迅速决策，对该病例进行预检把关或实施其他医疗救治。系统能提高测温预检筛查新冠肺炎怀疑病例的速率，使用的编程语言具有广泛性和通用性。

关键词：
医院信息系统
新型冠状肺炎
系统设计
红外测温
辅助决策
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1、概述

2020年年初，新型冠状病毒疫情爆发，形势严峻。

面对疫情，科研人员和医务工作者紧急研制抗病毒药物，从根本上治愈病患，与此同时，医院的预防预检工作尤其急迫，以便及时发现并控制疫情。

新型冠状病毒以发热、咳嗽为主要前期临床表现，各家医院对于出入医院人员均严格采取“戴口罩，测体温”的预检措施，一旦发现有发热高烧或是咳嗽的怀疑病人，则将患者送至发热门诊或呼吸科门诊进行问诊[1,2]。

对来医院就诊患者的体温测量，一般都采用手持式红外测温仪，对小流量的人群，这种检测方案有效、快捷，但对于某些重症疫区的医疗单位，或新冠肺炎定点医院，或人员密集地方，这种排查方法存在一定的缺陷，主要体现在以下几个方面：

(1）手持红外测温仪对患者逐一进行测温排查，效率低下。若医院采用单出入口封闭式管理办法，每个入口仅有两名测温工作人员，面对大流量病患将会造成人员排长队、门口拥堵现象，潜在地提高了交叉传染的风险。

(2）测温工作人员需与患者近距离接触，也无形中增加了医护人员交叉感染的风险。

(3）测温工作人员不仅要对进入医院人群进行体温测量，还要简要询问身体状况和病史病情等信息，而这些信息没有途径传递给后续医护人员，患者在院就诊或检查的时候，医生又要从头问诊判断，效率低下。

因此，手持式红外测温仪测量体温的手段需要优化改进。

针对现行医院测温预检的操作进行调整，系统设计方案如图1所示。即购置测温安检门等红外测温仪，同时将测温仪同医院信息系统进行对接，记录患者体温和口述病史等信息，关联并展现患者以往病史，告知医疗组、发热门诊和保卫科等相关医务人员，设计怀疑病例的防疫联动处理机制，最终做好对疫情的严格预检把关和及时医疗救治。

图1系统设计图

2、相关技术

该项目的整体规划设计与实现过程中涉及多项开发技术：首先是要解决红外测温设备与医院信息系统[3,4]（简称HIS系统）的对接，将测温设备测量到的发热体温数值直接传输到医院电脑中并录入HIS系统；HIS系统要从多途径对预检患者的身份信息进行核对，包括刷卡、刷脸或刷码；HIS系统要实现怀疑病例的辅助决策模块，通过录入的病人体温和口述病史状况进行数学模型计算判断，帮助测温安检员对当前预检病患进行分诊指导；设计MQ(Message Queue）消息队列的功能模块，发现怀疑病例，程序即派发告警信息至相关科室电脑，以引起注意。

2.1红外测温设备与HIS系统的对接

红外测温设备[5,6]，及其配套的红外测温解决方案，在各汽车站、机场、高铁站都已有部署运行，且以安全监测为主。

国内医院也运用红外-遥感测温系统，如北京的“小汤山”医院，武汉的“火神山”、“雷神山”医院等，均安装了高德红外的全自动红外热成像测温告警系统。

但将红外测温设备同HIS系统对接，目前国内外实施的医院并没有报道。

红外测温设备与HIS系统的对接采用经典的COM端口数据传输，设备厂商提供接口和数据传输规则，医院HIS系统按照规则和协议进行接入改造，从而实时接收从设备传来的人体体温测量数值，包括后续患者口述的病史信息，均录入到医院数据库中，供后续环节的数据处理与应用。

2.2怀疑病例的辅助决策

HIS系统需建立一套数学模型，对怀疑病例进行辅助决策判断。系统通过对体温和问询信息进行权重计算和逻辑判断，以判别患者是普通感冒、流感、或新冠肺炎等疾病，提供测温安检员参考，判断是否需要将患者导引至发热门诊，甚至是否直接将患者送去隔离病区进行观察治疗。

2.3告警消息派发

测温人员发现怀疑病例，医院搭建消息队列平台，做到告警消息派送职能，将患者情况通过消息分发机制派送给所有相关科室。

消息的分发和派送采用Message Queue[7,8,9,10,11]的成熟产品，使用的是IBM MQ搭建平台。

MQ消息队列的基本原理为，一台消息服务器作为所有消息通知的存储和转发中转站，网络内的各客户端与之相通，向服务器订阅消息、发送消息、获取消息、接收消息。

消息的产生与消费主要有两种模式：一种是queue点对点发送接收，即某一客户端向另一客户端发送一条即时消息，消息会先通过消息服务器进行路由然后被接收端消耗；另一种是topic订阅与发布，即某一客户端产生一条公告，被多台订阅该公告的客户端所获取，该消息会中长期保存在消息服务器上以应对订阅终端增加的情况。消息的产生和派送都为异步进程，HIS端需要对其接口进行实现和接入才能进行消息的呈现。

3、软件系统设计与开发

在整体分析与规划上，该项目主要分为前后两个部分，数据采集、录入环节，以及后续的数据使用运用环节。运用又分为辅助决策判断、告警通知、协同处理怀疑病例3个部分。

在设计环节需对项目整体的需求指标和功能范围进行确定，并对几个具体模块进行软件概要设计；而实现与开发则是对设计的功能模块、数学模型、技术指标进行编码开发，形成成品的应用程序。

3.1核心流程设计

软件系统的核心流程主要拆分为前后两阶段，第一阶段是红外测温设备的测温数值的接收，第二阶段则是告警消息的派送、多人的协同流程处理审批，其核心就是患者体温数据和问询信息在HIS系统中的传输过程，如图2所示。

图2预检筛查系统流程图

3.1.1数据采集环节

HIS系统向红外测温设备主动获取/被动推送当前监测到体温异常患者的体温数值，将数值导入并呈现在录入表单界面。然后测温安检员口头询问患者在过往两周的发病史和出行路线等相关信息，一并录入表单，连同体温信息一起保存至医院数据库中。患者的身份信息识别则通过刷卡、刷码、刷脸等途径和识别设备进行身份核实，并关联至HIS系统。

3.1.2数据运用环节

HIS系统先通过内置的怀疑病例辅助决策逻辑进行判断和提醒，当前预检患者是否属于怀疑病例，或者是否需要通报其他科室部门。测温工作人员通过对辅助决策结果以及现场人为判断后，决定是否采取消息告警和新冠处理机制。

若启用疫情处理机制，HIS系统会将当前患者信息派送给相关科室人员的电脑上进行呈现，并建立一张处理表单，各个相关人员对此进行处理批复，直至患者门诊结束接诊离院、或是办理入院隔离观察等终端环节后关闭该流程。

3.2技术路线图

整体项目分为5个步骤，如图3所示。

图3医院信息系统预检筛查模块设计的技术路线图

(1）红外测温设备接入

1）要对采购的红外测温设备进行技术参数筛选及接入改造。采购时应对测温设备的硬性指标进行确认，如测温速率、测温的温度范围、快速通过人群的压力测试结果、以及二次开发接口的改造方案等；同时，硬件厂商还要提供调用接口或对接方案。

2)HIS系统根据接口格式进行程序改造，解析外设传入的报文并按规则解析，获取测量体温数值。

3）两者进行对接联调，将红外测温设备检测到的患者体温数据能及时传输到HIS系统程序中。选择主动/被动传输模式，验证测试传输速率和及时性。

该阶段的完成，标志在技术层面HIS系统能够接收到测温设备传入的体温数值，采用信息化手段以替代人工录入的方案，并将项目移步至下一阶段。

(2）核对患者身份的外置设备接入

HIS系统要对正在预检测温的患者身份信息进行核实，而核实的手段采取经典的读卡、读码、刷脸方法。读卡分为读取身份证、读取健康卡和读取市民卡；读码则是读取其健康二维码，包含患者以往的健康信息；刷脸作为预留核实身份功能来进行预留备选，因患者全程佩戴口罩，所以刷脸的实际运用效果有待进一步验证。

医院在日常医疗运行过程中，这些身份核实方案都有长期稳定的运行操作，在该项目的技术验证环节，只要对这些模块进行移植、测试、验证即可。

该阶段能保证患者身份信息能导入HIS系统，并在医院的健康档案中进行关联，病史和历史就诊情况都能通过关联供医护人员查阅调取。

(3）告警消息派发模块的实现

告警模块的核心就是MQ消息队列的消息转发机制。在现有医院MQ消息队列整体框架内，创建本次预检告警的消息转发链路机制，制定好消息派送路线、及时性要求、消息组、通讯协议和报文组装拆装规则。

该阶段的完成，表明测温安检员需要发出告警消息时，告警信号能被转发至相关科室电脑上进行告警信息展示，以服务于后续的协同处理业务。

(4）辅助决策模块的建立

辅助决策模块的数学模型是根据临床医学经验进行汇总后形成表格，然后转化成数学模型语言，在满足确定条件下可大致判定当前患者需要接受门诊治疗或是病区隔离观察。随后再将模型改写成程序语言，嵌入到HIS系统当中，对模拟的数据进行测试验证，再同临床护理小组人员反复确定改进，逐步运用实施到HIS系统中运行，为安检提供辅助决策。

此阶段的完成，可方便测温安检员对预检患者做出较为科学、快捷的判断：患者需要接受门诊治疗或是病区隔离观察。

(5）各模块整合运用

该阶段即为临床门诊现场的试运行，将该项目的全部功能模块都整合至HIS系统中，设计一份怀疑病例医院协作处理表单，类似协同审批流程：各相关科室负责人需对该病例流程进行批复，使团队统一行动，迅速对该病例进行医疗问诊或实施其他救治措施。

3.3怀疑病例填报表单

医院入口的测温安检员需要对患者的体温以及身份核实进行处理以外，还需口头询问患者一些病史和出行路线等信息，以帮助判断患者是否有潜在的病毒携带风险。根据临床医生的经验总结，整理必要的关注信息。

对测温工作人员口头问询的表单设计如表1所示。

表1怀疑病例的口头问诊表

HIS系统创建怀疑病例填报表的窗体界面，并实现新增、修改、查阅、统计的逻辑。编码采用PowerBuilder编程语言开发，实现的界面效果如图4所示。

图4怀疑病例填报表程序界面

该表单的设计也需在后续系统运行期间逐步进行优化改进，以逐渐适应并符合目前新冠疫情的发展趋势，逐步提高预检的判断准确率，防范疫情的扩散传播。

3.4怀疑病例辅助决策模型

根据目前的疫情境况，以及临床医生的经验分析总结，需对患者的临床症状，设计一套辅助决策数学模型，帮助判断患者是否属于怀疑病例。

数学模型采用经典的多属性加权算术模型，不同的指标设置不同的权重，根据表单记录内容的“算术总分”来判断患者是否需要接受门诊问诊治疗。

根据临床总结经验，“发烧”（体温大于37.3度）直接认定为怀疑个案，将其导引至发热门诊进行进一步问诊；“脓痰”、“呼吸急促”、“四肢无力”也分别进行权重设定，算术总分超过某一阈值的，也需导引至发热门诊。

对辅助决策判别为“需要到发热门诊就诊”的病例，测温安检员可作为参考，再加上个人的实际现场判断，对患者进行导引，同时考虑将病例告警，通知各相关负责人进行审核确定。

辅助决策模型需随后续临床实际运行效果及时进行调整优化，以提高预检的准确度，减少病患排队的压力，同时也要保障疫情的管控。

3.5告警消息队列模块

MQ消息队列平台设计包括以下3方面内容：

(1）需要搭建一台消息服务器，用于所有消息的集中和派发转发。

(2）提供一套SDK接口规则，供各台客户端与服务器的消息推送和接收操作，并具体接入实现。

(3）服务器还需配套一则消息转发机制和确定链路，当网络上流通这种怀疑病例报警消息的场合，需要转发给确定的客户端电脑，如表2所示，并满足异步转发响应时间和网络流量压力等硬性指标。

表2告警消息派发的相关科室列表

注意事项：在对消息报文设计中，考虑到实际运用效率和消息派送速率，在报文中尽量使用精简的信息，只保留时间地点、患者基本信息以及怀疑病例填报表唯一编号，终端HIS程序在接收到告警消息后，从数据库中检索出怀疑病例填报表内容，展示在界面上，而非通过报文中填充完整的怀疑病例填报表内容在网络中传播。这种设计在保证数据完整性和时效性的同时，减轻了网络流量压力和MQ消息队列平台的计算压力。

3.6怀疑病例的辅助决策

在门诊安检员发出告警消息后，HIS系统会为该病例生成一份院内各科室协作处理表单，各相关部门科室负责人需对该病例流程进行批复，使团队统一行动，迅速对该病例进行会诊或实施其他医疗救治。

协同办公功能则通过医院现行的OA协同平台联通实现，当告警消息派送时，就会相应地生成一条怀疑病例协同处理流程单，流程中各负责人对流程单进行翻阅和批复，从而起到协同办公的目的。

4、结语

该项目整体的设计和开发，实现了红外测温设备与医院HIS系统的对接，测温仪测量的体温能自动导入HIS系统；辅助决策判断模块对来院患者进行新冠肺炎筛查，及时排查怀疑病例，确保疫情时期预检的安全有效和及时高效；能及时将预检的告警信息推送至各相关科室，实现了各部门间高度联动、协同办公、快速响应的目的。

设计改造的医院系统接入了外设的红外测温设备，且能自动导入测温数值，及时监测发热病人，自动化水平高；使用的编程语言具有广泛性和通用性，特别适用于经典的医院HIS系统；采用模块化的组件设计，具有高内聚低耦合、分工明确的特性。

该项目未来可进一步拓展业务范围和功能深度：外设接入HIS系统的监测排查方案，可以将技术和防疫规范推广至诊间和病房，也可以应用到其他医疗单位和社区诊所；在现有系统上接入其他传感器或遥测设备后，还能为病人行径监控、“互联网+”远程医疗等提供支持。

参考文献：

[1]孔令斌,孔德众.中小城市SARS的预防措施及其对策[J].济宁医学院学报,2004,27(1):30-33.

[2]陈春.门诊呼吸系统疾病的医院感染控制措施[C].全国内科护理学术交流暨专题讲座会议、全国心脏内、外科护理学术交流暨专题讲座会议论文汇编,2008.

[5]李宝奇,贺正权,郑俊虹,等.非接触式红外人体温度测量技术[J].自动化信息,2003,(3):15-16.

[6]罗涛.简述几种国际上先进的测温技术[J].计量与测试技术,2001,28(4):8-8.