本刊記者 孫欣欣

取工業(yè)工程之力 助醫(yī)療系統(tǒng)革新

本刊記者 孫欣欣

目前，醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)中存在著諸多問題，比如掛號難、就醫(yī)流程繁瑣、資源配置不合理、設(shè)施布局不合理、信息化程度低等。對于這些醫(yī)療“頑疾”，工業(yè)工程可謂是一劑“良藥”。所謂工業(yè)工程，是從科學(xué)管理的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一門應(yīng)用性工程專業(yè)技術(shù)，專門致力于復(fù)雜系統(tǒng)的研究，若將其應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，將會促進(jìn)醫(yī)療系統(tǒng)的優(yōu)化。清華大學(xué)工業(yè)工程系助理教授謝小磊正為推動此項事業(yè)而奮斗著。

工業(yè)工程 心之所向

“現(xiàn)在，工業(yè)工程在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括3個方面：醫(yī)療系統(tǒng)運作管理、臨床政策和公共衛(wèi)生政策支持?！敝x小磊認(rèn)為，工業(yè)工程的合理運用可以從這3個方面著手來減少病人等待時間、提高醫(yī)療效率。

所謂運作管理，真正設(shè)計起來，是要考慮如何從優(yōu)化醫(yī)院診室布局、改善門診患者就醫(yī)流程等問題入手，細(xì)化到病人入院、出院和轉(zhuǎn)院的整套服務(wù)程序，甚至對急診、手術(shù)、ICU等具體部門都要詳細(xì)規(guī)劃，以期在運作管理過程中優(yōu)化醫(yī)療資源配置、提升醫(yī)療質(zhì)量、保障醫(yī)療安全措施，并實現(xiàn)良性的績效評估。

既然談到醫(yī)療應(yīng)用，自然繞不開“病”。謝小磊所說的臨床決策多針對慢性病。目前，我國確診的慢性病患者近3億。慢性病不是小病，如心腦血管疾病等慢性病灶嚴(yán)重危害著國人的健康，其導(dǎo)致的疾病負(fù)擔(dān)比例高達(dá)70%，為個人、家庭乃至社會壓上了沉重的擔(dān)子。而通過工業(yè)工程，謝小磊和他的同行們會綜合循證醫(yī)學(xué)、轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)和個體化醫(yī)學(xué)的理念，將某種疾病的不同篩查、治療方案結(jié)合衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)進(jìn)行比較和評估。這樣一來，從慢性病的預(yù)防、篩查，到監(jiān)控以及優(yōu)化診療階段，都可以得到綜合考量，為這些疾病預(yù)防和診療指南的科學(xué)化制訂以及更新提供決策支持，從而減輕社會和個人負(fù)擔(dān)。

一個國家的衛(wèi)生政策，會直接影響其醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展，而工業(yè)工程能為衛(wèi)生政策的科學(xué)制定提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支撐。這種支撐無處不在，比如臨床效率和公平性等指標(biāo)評估不同的器官移植政策和疾病診斷相關(guān)分組的本土化和改善。目前，該方向正是謝小磊的研究重點。

“工業(yè)”“工程”，對公眾來說，這兩個詞都不算陌生，但合到一起就演繹成了一個全新的概念。謝小磊在悉心解釋過這個概念之后表示，他之所以能走上這個科研新方向，是源于他在大學(xué)本科期間的實習(xí)經(jīng)歷。

那時，謝小磊在北京航空航天大學(xué)學(xué)習(xí)機(jī)械工程及其自動化專業(yè)，時常會到一些工廠參觀實習(xí)，工廠的供應(yīng)鏈管理引發(fā)了他的興趣，經(jīng)過進(jìn)一步了解，他發(fā)覺：供應(yīng)鏈管理是工業(yè)工程中的一個重要分支，而工業(yè)工程是一個很有價值的方向，于是，對于自己人生的規(guī)劃，他有了新的打算。2008年，謝小磊考取了密西根大學(xué)工業(yè)工程專業(yè)碩士。一年后，他又考取了威斯康星大學(xué)工業(yè)工程專業(yè)博士，真正投入到該方向的學(xué)習(xí)中。海外數(shù)年，謝小磊的專業(yè)能力在不斷提高，而他對待科研的態(tài)度也愈發(fā)成熟起來?！拔业牟┦繉?dǎo)師是一個敬業(yè)、勤勞的人，他經(jīng)常工作到晚上10點以后，這種拼搏精神對我影響很大”，他提到。

2014年，學(xué)有所成的謝小磊回到了清華大學(xué)工業(yè)工程系工作，他將自己研究方向?qū)?zhǔn)了工業(yè)工程和醫(yī)療領(lǐng)域的結(jié)合之處。謝小磊認(rèn)為，隨著醫(yī)療行業(yè)在21世紀(jì)快速發(fā)展，中國社會健康意識不斷增強(qiáng)，在患者、醫(yī)療機(jī)構(gòu)和政府層面，新的問題和更復(fù)雜的決策不斷出現(xiàn)，提高精益化管理水平和科學(xué)化決策支持力度迫在眉睫。“在大數(shù)據(jù)背景下，工業(yè)工程這一致力于研究復(fù)雜系統(tǒng)的學(xué)科，對醫(yī)療系統(tǒng)改善和優(yōu)化的貢獻(xiàn)會越來越大，通過工業(yè)工程學(xué)者與醫(yī)學(xué)專家、衛(wèi)生從業(yè)者和管理者間的深入合作，醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和國民幸福感必定會得到很大提升。”謝小磊堅定地說。

數(shù)據(jù)驅(qū)動改善醫(yī)療服務(wù)

2016年，在全國醫(yī)療系統(tǒng)開展“進(jìn)一步改善醫(yī)療服務(wù)行動”的大背景下，謝小磊開展了在國家衛(wèi)生計生委支持下的“基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的醫(yī)療系統(tǒng)改善與預(yù)測”項目，該項目致力于運用工業(yè)工程專業(yè)的知識，建立醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。當(dāng)然這只是第一步，之后，團(tuán)隊還會對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計算，依據(jù)計算結(jié)果提出改善醫(yī)療服務(wù)的建議，并設(shè)計輔助醫(yī)院管理的軟件，從而改進(jìn)醫(yī)療服務(wù)流程，提高醫(yī)院管理信息化水平，方便人民群眾看病就醫(yī)。

“具體來說，我們主要從3個方面著手，分別為醫(yī)院患者排程、體檢流程、醫(yī)院門診效率，尤其是門診預(yù)約?！敝x小磊介紹道。項目的展開是從北京某三甲醫(yī)院血液透析中心患者排程開始的，他計劃帶領(lǐng)團(tuán)隊根據(jù)醫(yī)院血透中心的設(shè)備和診治人數(shù)現(xiàn)狀，再考慮普通血透機(jī)器與血濾機(jī)器的合理配置，設(shè)計出一個均衡患者排程的排班模式。

達(dá)到優(yōu)化排程的目的并不容易，謝小磊團(tuán)隊遇到的困難主要有兩個。一來血液透析病人數(shù)量不確定性較大，對于不同種類血透設(shè)備的需求也不同，這時候要做患者排程，必須要綜合考慮病人需求、設(shè)備使用成本、平衡每日透析患者數(shù)量等多項指標(biāo)。二來排程系統(tǒng)設(shè)計還必須考慮可操作性，一定要讓醫(yī)護(hù)人員能夠簡單方便地進(jìn)行血透排程的新增、刪除和修改等多項實際操作。這其實不難理解，由于醫(yī)院現(xiàn)有信息管理系統(tǒng)缺陷，以及醫(yī)療服務(wù)流程設(shè)置問題，患者就醫(yī)過程的數(shù)據(jù)往往會部分缺失或有偏差，這時，對于患者各項檢查的時間就得用連續(xù)兩個病人的檢查間隔加以估計。“但部分檢查缺乏固定記錄時間，要靠醫(yī)生憑借檢查經(jīng)驗來估計”，他補(bǔ)充說道。在他們的精心設(shè)計下，該醫(yī)院血液透析中心成功用上了基于動態(tài)實時優(yōu)化算法的新排程軟件。該軟件的使用，讓血液透析中心在同等人力物力的情況下可多吸納15%的病人，達(dá)到合理利用資源，降低病人就醫(yī)成本和醫(yī)院管理成本的目標(biāo)。

體檢是醫(yī)療服務(wù)的重要組成部分，是疾病預(yù)防管控的重要手段。目前，國內(nèi)體檢中心的工作安排往往缺乏科學(xué)性，造成醫(yī)療服務(wù)效率的降低。怎樣才能使體檢工作更高效呢？這是謝小磊聚焦的第2個問題，若是想找到方法，就必須要建立仿真系統(tǒng)，而這并不輕松。“體檢流程的復(fù)雜性和不確定性，病人、醫(yī)生的差異性，大大增加了仿真系統(tǒng)建立的困難程度。”他說。幾經(jīng)周折，團(tuán)隊終于突破了該難題，根據(jù)體檢中心的體檢病人數(shù)量和體檢診查流程，建立了仿真模型。而且，該模型還考慮了病人對于體檢導(dǎo)引的依從性，更真實地反映了體檢中心的狀況。在此基礎(chǔ)上，團(tuán)隊又進(jìn)一步分析了體檢中存在的流程問題、資源配置問題，為體檢團(tuán)體預(yù)約安排、規(guī)劃導(dǎo)引病人體檢流程、體檢醫(yī)生排班、合理分布各診室和檢查室等事項提出了優(yōu)化建議。

攜團(tuán)隊參加學(xué)術(shù)會議

醫(yī)院門診效率是該項目的第3個關(guān)注點。“國內(nèi)的三甲醫(yī)院，因為過高的門診量，使得患者在醫(yī)技科室的排隊時間過長，導(dǎo)致患者流失。這個問題其實可以通過工業(yè)工程的方法來改善。”謝小磊說，他帶領(lǐng)團(tuán)隊和北京地區(qū)某三甲醫(yī)院門診部合作，通過數(shù)據(jù)挖掘和仿真建模，尋找到最優(yōu)化的醫(yī)療資源和患者需求的匹配度，尤其聚焦基于科室和相關(guān)檢查的關(guān)聯(lián)度的門診布局優(yōu)化以及分時就診的方案評估，從而提高了門診效率。

糖尿病“管控之法”

2014年，全球總共有4.22億糖尿病患者，中國患者占據(jù)其中四分之一，有1.1億左右。日后這個數(shù)字會繼續(xù)上升，在不遠(yuǎn)的將來，將會達(dá)到1.5億?！斑@樣龐大的患者群會對國家造成巨大的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，而且糖尿病會引起很多并發(fā)癥，《柳葉刀》發(fā)表的研究表明，預(yù)測到2020年，中國的糖尿病相關(guān)疾病的負(fù)擔(dān)會是3600億?！敝x小磊說。

毫無疑問，對于我國來說，糖尿病的預(yù)防和管理工作已是迫在眉睫。立足國家需求，同樣是2016年，謝小磊還在清華伯克利深圳學(xué)院（TBSI）和光聚科技共建的聯(lián)合研究中心支持下，啟動了另一個項目——“基于連續(xù)血糖監(jiān)測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘及人群層面糖尿病發(fā)病建模分析”，希望能為臨床醫(yī)生公共衛(wèi)生管理者提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持。

既然是數(shù)據(jù)驅(qū)動，自然要有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。基礎(chǔ)數(shù)據(jù)要如何收集？謝小磊團(tuán)隊?wèi)?yīng)用的是連續(xù)血糖監(jiān)測技術(shù)（CGM）。對于糖尿病患者，CGM能有效的反映血糖波動值，評估各種輔助治療、運動、用藥造成的血糖變化。“這個儀器能連續(xù)3～7天，每天連續(xù)24小時，每3分鐘一次測量并記錄糖尿病患者血糖值。而且在整個過程中，不會影響到記錄者的任何活動，比如洗澡、運動等?！?/p>

有了CGM儀，就能獲得一系列原始數(shù)據(jù)，比如患者的連續(xù)血糖數(shù)值、個人基本信息、并發(fā)癥史、飲食、運動、用藥、睡眠情況等。這些數(shù)據(jù)會被進(jìn)行系統(tǒng)總結(jié)，從而識別出患者血糖變化的歷史模式。而對于血糖變化的特殊情況，例如：血糖突變、血糖急劇升高、睡眠期間血糖值過低等，謝小磊團(tuán)隊也會加以考慮，針對不同的特殊情形，創(chuàng)造出與之相對應(yīng)的患者前期和現(xiàn)期的情況預(yù)警方式，以加強(qiáng)對糖尿病患者自我監(jiān)控的指導(dǎo)。除此之外，團(tuán)隊還重點研究了血糖短期波動對CGM使用者身體健康的影響，在考慮短期波動的情況下，開發(fā)新的糖尿病管理模式。

這意味著，謝小磊團(tuán)隊將眼、腎、心臟、中風(fēng)、四肢、老年癡呆等糖尿病并發(fā)癥與糖尿病之間的關(guān)系，做出了一個切實的梳理。以此為基礎(chǔ)，他們可以對糖尿病并發(fā)癥風(fēng)險進(jìn)行精準(zhǔn)評估，從而建立起基于中國人群的糖尿病并發(fā)癥風(fēng)險預(yù)測模型和干預(yù)方案，并開發(fā)出基于個體的仿真模型。這個仿真模型究竟會帶來什么好處呢？面對記者的疑問，謝小磊介紹到，該模型可以提供出幾個重要數(shù)據(jù)，既能預(yù)測糖尿病未來的發(fā)病率和社會經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)情況，同時還能分析不同干預(yù)措施的成本效益。這樣一來，當(dāng)國家要制定公共衛(wèi)生政策時，就能有直觀的數(shù)據(jù)作為依據(jù)，從而擬定出指向性更明確、可行性更好的政策。

如果一定要給出工業(yè)工程研究的一個特點，那便是其實踐性。作為一位研究者，謝小磊希望自己的成果更可行，而身為一名師者，他總是會帶學(xué)生們跳出課堂和書本的局限，去探究這些成果是如何形成的。

“我經(jīng)常會帶學(xué)生去參觀一些醫(yī)院，至今我們已經(jīng)參觀過了北京安貞醫(yī)院、友誼醫(yī)院、同仁醫(yī)院、清華長庚醫(yī)院，北大第一醫(yī)院，北大人民醫(yī)院，上海仁濟(jì)醫(yī)院等。同時，我也會帶學(xué)生去參加一些衛(wèi)生計生委的會議，之所以這么做，是因為我想讓他們切身了解到中國社會中的問題，從而確定學(xué)習(xí)的目的，提升學(xué)習(xí)的積極性。另外，我也會在基金項目中設(shè)計一些內(nèi)容，讓本科生參與進(jìn)來?！敝x小磊說。

專家簡介：謝小磊，清華大學(xué)工業(yè)工程系助理教授，博士生導(dǎo)師。致力于和衛(wèi)生醫(yī)療專家以及管理者合作，應(yīng)用工業(yè)工程方法解決相關(guān)領(lǐng)域?qū)嶋H問題。2010年至2014年與University of Wisconsin Health system、University of Kentucky合作從事出院流程優(yōu)化，混合預(yù)約系統(tǒng)設(shè)計及手術(shù)室排程等科研項目的研究，2012年夏在Mayo Clinic的Center for Science of Healthcare Delivery從事住院病人緊急救助研究工作。現(xiàn)已和國內(nèi)醫(yī)院、衛(wèi)生醫(yī)療相關(guān)科研院所和衛(wèi)生管理部門展開合作，包括基于隨機(jī)模型的三甲醫(yī)院運營管理，數(shù)據(jù)驅(qū)動的慢病管理，以及疾病診斷相關(guān)分組改善研究。