基层医疗决策支持系统集成医学术语界面：设计、挑战与展望——SATURN项目的经验与启示

本研究旨在解决基层医疗临床决策支持系统(CDSS)用户界面(UI)因医学术语复杂与数据标准化不足导致的输入不便问题。研究人员采用用户中心设计(UCD)流程，开发了可集成标准化术语(如ICD-10-GM、HPO、LOINC、SNOMED CT等)的CDSS原型，并通过迭代测试优化了UI。结果表明，优化的术语输入支持、本地化语言适配以及与基层电子健康记录(EHR)系统的接口集成，对提高CDSS可用性及数据质量至关重要，为未来德国乃至跨区域的医疗数据互操作与AI应用提供了框架。

在医疗健康领域，尤其是面向全科医生的基层医疗中，如何快速、准确地将复杂的患者症状和诊断信息输入到计算机系统中，一直是个令人头疼的“老大难”问题。全科医生常常面对症状不明确、潜在诊断范围广泛的疑难病例，临床决策支持系统(CDSS)本应成为他们手中的“智能参谋”。然而，现实却很骨感：许多CDSS的界面设计不够友好，医生们不得不花费大量时间在复杂的编码和术语选择上，这不仅增加了工作负担，还可能因输入不便或错误而影响系统的判断。更棘手的是，各国医疗体系使用的医学术语和数据标准五花八门，比如在德国，基层医疗中普遍使用的是本国修改版的疾病分类编码“ICD-10-GM”，这与国际上更为通用的标准（如SNOMED CT）存在差异，导致数据孤岛林立，信息难以共享和比较。由德国SATURN项目团队开发的CDSS原型，正是为了破解这一困局。他们想要探索：如何才能设计出一个让全科医生感觉好用、爱用，能够轻松输入标准化医学术语的用户界面？这项研究发表在《JMIR Medical Informatics》上，为我们揭晓了答案。

研究人员采用了迭代式的用户中心设计(UCD)流程，共分为五个步骤。首先，他们通过分析需求和目标进行概念化，明确了需要集成的关键数据类型（如诊断、症状、用药、检验值）及其对应的标准化词汇体系（包括ICD-10-GM、HPO、LOINC、ATC/DDD、OPS和SNOMED CT等）。随后，他们将这些概念映射到UI设计并实现了CDSS原型。接着，通过收集全科医生和可用性专家的反馈来评估系统。他们还专门与基层医疗电子健康记录(EHR)系统专家举行了研讨会，探讨系统间接口的可能性。最后，综合所有反馈，制定了一个扩展的系统UI概念设计框架。

方法概述

研究团队采用了结构化的五步迭代设计流程：概念设计、原型实现、用户与专家反馈分析、EHR系统专家研讨会以及扩展概念设计。参与测试的用户来自德国的全科医生群体，采用目的性抽样方式招募。在开发过程中，遵循了ISO 9241等可用性设计准则，并优先使用德语版医学术语（除SNOMED CT和部分HPO因翻译不全而使用英文外）。评估方法包括可用性启发式审查、出声思维测试、后续访谈以及系统可用性量表。

结果

概念化 (Conception)

研究定义了CDSS数据输入的功能性需求和UI数据类别映射方案。他们制定了12条核心功能需求，例如系统必须支持以德语输入所有诊断、检验等参数，必须集成已建立的医学术语标准，必须提供字段化的输入帮助等。同时，研究团队将患者基本资料、诊断、症状、用药、生命体征与检验值、诊疗操作等数据类别，分别映射到具体的UI组件（如带搜索功能的文本框、日期选择器）和输入格式（如ICD-10代码、HPO代码），并尽可能确保其能映射到OMOP通用数据模型的标准概念上（如SNOMED CT、RxNorm）。

原型 (Prototypes)

研究团队开发了三个迭代原型：低保真原型（CDSS版本0）和两个高保真原型（CDSS版本1和2）。最终版本（版本2）使用了React.js框架，并与人工智能(AI)模块相连接。界面设计允许用户通过代码（如E05.0）或疾病名称（如德语的“Hyperthyreose mit diffuser Struma”）搜索ICD-10-GM等术语，力求实现用户友好。原型开发中，在德语可用的情况下优先使用德语术语，对于尚未完全翻译的SNOMED CT则使用英文，HPO则采用了项目内通过自然语言处理实现的半自动部分翻译版本。

系统评估反馈 (System Evaluation Feedback)

可用性测试和专家审查揭示了多个用户友好性问题。全科医生在输入未列出的症状、药物和检测项目，以及使用常见缩写检索检验值时遇到困难。其中，药物数据输入是最大的问题点。此外，医学术语（如LOINC代码）的不熟悉、实验室单位繁杂、部分重要诊断标准缺失等问题也被指出。用户建议优化搜索功能（支持商品名和通用名）、自动显示参考值范围、更新药物数据库，并改进信息文本的清晰度。

与电子健康记录系统专家的研讨会 (Workshop With EHR System Experts)

研讨会确认，德国基层医疗中最广泛使用的数据传输标准仍然是xDT数据标准家族，该标准不适用于网络传输。未来，基于HL7的FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources)和JSON格式被看好。专家们指出，诊断（ICD-10-GM编码）、症状（目前多为自由文本）、药物（使用国家电子用药计划中的ATC代码或PZN）、检验值（部分符合LDT3标准但缺乏LOINC一致性）和诊疗操作（在基层医疗中结构化程度低）的语义描述和数据结构化现状，是实现系统间互联的挑战。结论是，在当前技术条件下，连接基层医疗EHR系统和CDSS需要中间件(Middleware)来实现数据映射和传输。

扩展概念 (Extended Concept)

基于以上发现，研究提出了一个未来CDSS用户界面的扩展概念设计框架。在UI组件方面，建议通过容错搜索（忽略拼写错误）、支持常见缩写等方式优化术语输入支持。在数据流方面，应支持通过UI直接输入和通过与基层医疗EHR系统或德国远程信息处理基础设施(TI)应用的接口导入数据，中间件在检验值和药物数据导入中尤为重要。在系统集成方面，建议通过RESTful接口连接UI后端与AI模块。

结论与讨论

研究证明了用户中心设计(UCD)流程在开发CDSS用户界面、尤其是促进其融入医生工作流程和创建友好界面方面的有效性。迭代式开发以及与EHR系统专家的合作，帮助识别了潜在的系统接口方案。研究结果指出了优化以医生语言为基础的输入支持的必要性，并揭示了在数据互操作性方面面临的挑战。当前德国基层医疗EHR系统的技术基础设施（如xDT标准、关键参数标准化不足）给系统对接带来了显著障碍。

研究的重要意义在于为未来CDSS在基层医疗的实施提供了一个概念框架。它强调，为了提高数据质量和系统可用性，需要采用标准化的数据录入方式、自动化工具以及基于人工智能（如机器学习、自然语言处理）的方法来辅助数据映射和提取。例如，利用AI进行临床数据提取、表型分析和LOINC映射。统一医学语言系统(UMLS)等工具可以支持术语映射和标准化。未来，随着德国强制退出式电子病历(ePA)的推广以及FHIR等更现代的数据交换格式的普及，系统集成有望变得更加简便。然而，要在实践中成功落地，关键在于将CDSS无缝嵌入日常诊疗工作流，并与诊所自身的EHR系统实现连接。这项研究为克服基层医疗中数据标准化与系统互操作性的核心难题，推动智慧医疗的发展，迈出了坚实的一步。