来源:CDSreport
梅奥(Mayo Clinic)一项研究发现,疲劳的医生更可能报告医疗差错。该研究结论发表在《Mayo Clinic Proceedings 》。
梅奥研究人员向全美执业医生进行了调查,6695名受访者中,3574人(55%)说他们有倦怠症状,10%的医生说他们在三个月内至少犯了一个重大的医疗错误。最常见的医疗差错是判断错误(39%)、错误诊断(20%)和技术错误(13%)。
“我们发现,在调整了专业、工作时间、疲劳程度和工作单位安全等级后,过度疲劳的医生出现医疗差错的几率,比他们自己报告的医疗差错率还要高出一倍多。”该研究论文第一作者、医学博士 Daniel Tawfik 表示,医生职业倦怠会直接影响医疗质量、患者安全、周转率和患者满意度。
研究发现,即使是在安全等级较高的医疗机构,如果医疗单位的医生报告说他们的职业倦怠水平很高,那么,该机构的医疗差错率就会增加两倍,Daniel Tawfik 博士说,与糟糕的安全环境相比,职业倦怠可能是导致医疗失误的更大原因。
医疗差错是美国第三大死亡原因,每年全球院内医疗差错导致患者死亡4300万。参与梅奥此次研究的高级研究作者 Tait Shanafelt 说,“如果我们试图最大限度地提高医疗保健的安全性和质量,我们必须解决工作环境中导致我们医务人员职业倦怠的因素。”
如何实现“为医生减负同时提升医疗质量、降低医疗风险”一箭双雕的结果?
梅奥IT部门主席 John A. Crooks
梅奥IT主席在CHIMA2018论坛上提出了IT化解决方案——利用人工智能、大数据技术促进“连接医疗”(connected care),即:使医生受益于海量、标准化的患者数据分析,根据完整信息做出正确的诊疗决策。
临床医生看病的过程实际上是对病人信息进行综合分析处理的过程,而临床就诊病人多、看诊时间有限,无效的信息将严重阻碍患者护理,引发医生诊断和治疗的决策失误,造成医疗差错的发生。
人工智能系统则可快速确定一种药物、食品或医疗程序是否会对病人造成更大的伤害,弥补临床医生诊疗水平和知识的局限性,将减少大量的医疗错误。麦肯锡研究显示,利用AI辅助诊疗,可帮助医疗机构减少 5%-9% 的成本支出,减少90%医疗差错致死的发生。
“没有高质量的卫生服务,全民健康覆盖将仍然是一个空洞的承诺。”经济合作与发展组织(OECD)秘书长 Angel Gurria 如是表示。当前,医疗质量仍遭受挑战,由OECD、WHO等联合发布的报告显示,低质量医疗包括不准确的诊断、用药错误和不必要的治疗,造成每年数万亿美元的经济和社会损失,发达国家大约15%的医院支出是与医疗错误或住院病人感染有关。经济和社会效益是最直接明确的,在达到“使每个人都能获得高质量、以人为中心的医疗服务”目的地之前,我们还有不少的路要走。
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