10月2018

患者匹配:我们离解决方案更近了吗?
萨拉·埃尔金斯
郑重声明
第三十卷第九页

虽然没有人能完全掌握这个紧迫的问题，但不乏渴望解决这个问题的人。

病人匹配不佳对整个医疗保健连续体的影响已经是老生常谈了。从患者满意度和安全性到收入周期和HIM工作量，业界都知道，重复的记录和其他匹配错误会使系统陷入困境，导致收入损失，并导致医疗错误，其中一些甚至会导致死亡。

问题有多大，正确的解决方案是什么，这取决于你与谁交谈。一些人指出需要一个国家患者标识符(NPI)。其他人则不太相信NPI能解决这个问题，但他们同意，一个全国性的战略，至少，将是朝着正确方向迈出的一步。

进度时间表
自2016年12月通过《21世纪治愈法案》(21世纪治愈法案部分要求政府问责局“审查国家卫生信息技术协调办公室和其他相关利益相关者的政策和活动，以确保适当的患者匹配，以保护患者隐私”)以来，进展有时似乎找到了节奏，然后又放慢到熟悉的爬行速度。

2016年1月，也就是《治愈法案》签署近一年前，医疗信息管理高管学院(CHIME)发起了私营部门医疗创新信托基金(Healthcare Innovation Trust)全国患者ID挑战赛。总而言之，对于数据完整性来说，这是充满希望的一年。似乎所有的参与者，无论是私人的还是公共的，都在同一页上，朝着一个严重的病人身份问题的国家解决方案步调一致。

2017年初，全国对话继续进行，ONC在5月推出了自己的患者匹配算法挑战。同月，CHIME宣布了其挑战赛的决赛选手。这些提案集中在生物识别技术和区块链功能上。后来，在10月，一个由两党参议员组成的小组联名致信政府问责局(Government Accountability Office)，要求对国会禁止为开发独特的患者标识系统提供资金的禁令进行审查，信中写道:“患者的错误识别可能导致不充分、不恰当和昂贵的护理，在最坏的情况下，患者会受到伤害或死亡。”

然后，在11月，CHIME宣布停止他们的全国患者ID挑战。在chime发布的新闻稿中，FCHIME总裁兼首席执行官Russell Branzell说:“尽管我们在挑战中取得了巨大的进步，并在许多方面推动了行业的发展，但我们最终没有达到我们在这个复杂问题上所寻求的结果。”

Verato是一家提供基于云计算的参考匹配解决方案的公司，其首席执行官Mark LaRow在2月份接受《For The Record》采访时表示，CHIME挑战证明了生物识别技术和区块链并不是患者匹配问题的最终解决方案。他说:“这也证明，患者身份识别只是患者匹配方面更大挑战的一小部分——无论多么复杂的患者身份识别解决方案，都无法解决目前存在的数十亿条重复记录。”

在被问及医疗行业是否正在远离患者匹配问题的解决方案时，分析科学软件公司ARGO Healthcare Solutions的医疗保健业务发展主管史蒂夫·科提克(Steve Kotyk)表示:“我们只是停滞不前。它的政治意义大于技术意义。我的观点是，如果国家患者标识符是自我证明的，就像社会安全号码或驾驶执照号码一样，它总是容易出错。这是另一条需要捕捉的信息。这不是灵丹妙药。

他补充说:“唯一防弹的是生物识别技术。”

2018年5月，HIMSS EHR协会致信国会，要求将患者身份识别和匹配语言纳入众议院2019财年劳工、卫生与公众服务、教育及相关机构拨款法案草案。到目前为止，似乎没有添加这样的语言。

日益严重的问题
虽然联邦政府正朝着正式解决这一问题的方向迈进，但医疗行业仍然面临着患者匹配不佳的问题。加剧数据完整性问题的是医院和医疗保健系统之间的快速兼并和收购。突然之间，来自几个独立的医疗保健组织的医疗记录可能会发现自己在一个保护伞下，没有简单的方法可以跨不同平台链接单个患者数据。

当收购导致快速扩张的医疗保健系统的记录难以控制时，LexisNexis等公司就会被请来。LexisNexis为患者记录分配专有的唯一标识符LexID，将不同设施中同一患者的不同记录链接起来。LexisNexis的市场规划总监艾琳·本森解释说，分配唯一标识符的需求通常是“由收购和合并驱动的，但也只是想在整个医疗保健过程中帮助患者。”

当组织合并时，数据可能不会如此无缝地合并。事实上，识别可能在多个设施中重复的记录并将它们连接在一起的工作是人类不可能完成的。“所有这些不同的组织都以不同的方式存储数据。有些人可能会写上中间的首字母，而有些人则不会。”

今年早些时候，Butler Health System (BHS)要求LexisNexis和Occam Technologies帮助他们将6个不同电子病历中的130万份记录连接起来。Occam的eMPI平台和LexisNexis的唯一标识符解决方案共同帮助BHS达到了97%的匹配准确率，只剩下3%的人工裁判。

“我们知道我们的数据存在质量问题。在LexisNexis发表的一项案例研究中，BHS质量副总裁兼首席医疗信息官Thomas McGill医学博士说:“我们有来自不同供应商的数十万份记录，需要与合适的患者联系起来。这些患者现在都属于BHS的保护伞。”“如果你没有数据完整性，你就无法管理任何类型的人口，也无法就如何分配资源做出决策。”

麦吉尔提出了一个重要的观点，即BHS知道自己有问题。

Verato的高级解决方案架构师Jon Case也认为，当新客户联系他时，“他们几乎肯定已经自己量化了问题。”

简而言之，最直接解决患者匹配问题的卫生保健组织是那些知道自己有问题的组织。这就引出了一个问题:那些不知道他们的重复率问题的严重程度的组织怎么办?

Kotyk认为这才是真正的挑战所在。“这是我对这个问题的看法，”他说。“大多数HIM主管不知道他们的重复记录率是多少。他们不知道自己遗漏了什么，因为他们不做审计。”

他继续说道:“很多事情都被掩盖了。我不认为这是恶意的。他们的指数是基于他们使用的测量杆而准确的，但测量杆并不像它需要的那么复杂。”

Kotyk坚持认为，第三方审计是准确衡量重复率和确定内部系统缺失的唯一方法。此外，他说，在某些情况下，数据在组织层面上没有得到清理，副本被发送到卫生信息交换(HIE)。

“在区域卫生交流中，未被发现的重复变得复杂。一旦在HIE级别出现了重复，未来的记录就会被推高，他们不知道该把新的相遇附加到哪个记录上，”Kotyk说。

Kotyk表示，有利的一面是，“HIEs正在利用更复杂的技术，他们允许自己的算法决定匹配或不匹配重复记录。”

在HIE中重复
HIEs着眼于不同的目标，对重复记录采取不同的态度。毕竟，从HIE的角度来看，重复的记录是意料之中的，只要它们能够被识别出来，并“汇集到一个目录中，临床医生只需点击一次就可以访问”，为密歇根州提供服务的五大湖健康连接(GLHC)的解决方案专家贝弗利·麦基(Beverly McKee)说。

当被问及GLHC是否要求组织或数据发送方审核他们的记录以确定重复率时，McKee说:“通常情况下，满足客户的需求一直是我们的理念和公司使命。所以，说实话，我们并没有对客户提出太多要求。有一些基本的基本要求是必要的。比如，如果你要给我们发送数据，你必须给我们发送名字和姓氏。”

GLHC对其识别重复记录的能力充满信心，无论它们是否存在于一个主患者索引或跨系统。“当你走出一个组织，开始关注A医院和B医院时，医疗记录号码不再重要。我们更多地关注其他数据点，如地址、社会安全号码和电话号码，”麦基说。

当被追问患者匹配在GLHC是否是个问题时，研究小组几乎被这个问题搞糊涂了。营销和传播经理布莱恩·麦克(Brian Mack)插了进来。

“这不会让我们夜不能寐，”他补充说，“当我们谈论患者匹配时，谈话的背景是在全国范围内。要解决这个问题，有无数的动态因素。从我们州的角度来看，我们已经解决了这个问题。”

Case是这样解释的:“他们(HIEs)对试图在单个数据源中找到重复的内容不太感兴趣。那并不是他们真正的使命。他们的任务是连接这10家医院的数据。在这些情况下，他们想要衡量的比率是数据源之间有多少重叠。在这种情况下，数字越大越好。几家医院之间的重叠越多，它们作为一个HIE就越好。他们可以说，‘看，共享数据是有价值的，因为14%的病人曾去过另一家医院。’”

算法和机器学习
无论哪个实体提出了什么样的挑战，私营部门的供应商都受到改进算法的内在挑战的驱动，并为迫切需要解决方案的行业提供最有效的解决方案。在这个过程中，每个供应商对如何最好地实现目标的立场略有不同。

Kotyk强调ARGO致力于不断改进其算法。“有些人在90年代和21世纪初停止了他们的算法开发。很多供应商都处于软件开发的‘足够好’阶段，”他说。

ARGO正在利用机器学习能力和概率算法。Kotyk表示，机器学习在识别领域之间的关系方面是有效的。例如，女性在特定年龄更改姓氏具有更大的意义。

他补充说:“老年人更倾向于虚报年龄。人口越老，出生日期就会出现错误。”

本森指出，LexisNexis拥有市场上“最大的参考数据库之一，如果不是最大的话”，并补充说，没有人的数据可以纠正所有错误。“有些人没有公共记录足迹，或者他们有一个非常普通的名字，或者他们的记录中有太多的变化而无法合并，”她说。

她没有忘记LexisNexis继续改进其数据库的原因:“它不仅仅是从管理的角度提供帮助，我们实际上是通过确保您的记录全部放在一起来提高患者的安全性，这样您的护理人员就可以全面地了解您的健康状况。”

Verato确保参考数据是正交的，或独立来源的，值得信赖的。凯斯说，来自多个来源的数据不是正交的，可能会误导人们相信某个数据元素比实际情况更值得信赖。

“如果我们从信用卡公司、银行和信用机构购买身份信息，这些信息都是一样的。我们不想欺骗自己去想，‘哦，哇。我在三个地方见过这条信息。一定很好吃，’”她说。

Verato从三个来源购买公开可用的数据:信用头信息、电话公用事业信息、财产税的政府和法律记录汇总、选民和DMV登记以及死亡指数。凯斯说:“我们相信这些信息的质量更高，因为它们往往是一个人生活中的事件，在这些事件中，提供正确的信息对他们最有利。”

根据Kotyk的说法，供应商将继续努力清理注册时出现的错误，直到行业从源头上解决问题。他表示:“问题在于，注册时使用的搜索工具都是上世纪60年代的老古董。”“这是一场完全匹配或外卡匹配。如果有任何错误，他们是找不到那张唱片的。

“把最好的技术，同样复杂的水平，放在搜索工具的前端，首先防止创建重复的记录，”他继续说。“扫描许可证。生物识别层。这就是推销手段。这就是解决问题的方法。”

萨拉·埃尔金斯是西弗吉尼亚州的一名自由撰稿人。