夏天2022

言语有力量
作者:Susan Chapman, MA, MFA, PGYT
郑重声明
第34卷第3页

一项研究提出了关于电子病历记录如何描述黑人患者的问题。

在最近的研究“负面患者描述:记录电子健康记录中的种族偏见”中，芝加哥大学普利兹克医学院的三年级医学生迈克尔·孙(Michael Sun)和他的同事们使用机器学习在健康记录中搜索负面描述。在芝加哥一家学术医疗机构进行的这项研究中，合著者“分析了来自18459名患者的40113份病史和身体记录(2019年1月至2020年10月)样本，以寻找包含患者或患者行为负面描述的句子。”其中包括15个用于分析的描述词:“(不)服从、好斗、激动、愤怒、挑战、好斗、(不)顺从、对抗、(不)合作、防御、夸大、歇斯底里、(不)愉快、拒绝和抵抗。”

该研究的合著者发现，“与白人患者相比，黑人患者在病史和身体记录中至少有一个负面描述的几率是白人患者的2.54倍。”研究小组指出，他们的“研究结果引起了人们对电子病历中污名化语言的担忧，以及它可能加剧种族和民族医疗保健差距的担忧。”

研究的起源
孙在医学院的第一年上了一门医疗保健差距课程后，萌生了这个项目。这门课的讲师是一位内科医生，她让她的病人去转介，但没有结果。当讲师问她的同事这个病人发生了什么事时，这位同事描绘了一幅让她困惑的病人的画面，因为她一直知道这个病人是积极主动和投入的，”孙解释说。我的导师又追问了一下，发现这位同事没有意识到病人的医学素养很差，尤其是在英语方面，没有满足病人的沟通需求。这位同事曾将该患者描述为困难且不坚持治疗，但有许多重要的社会人口因素起作用并影响了患者的医疗护理。”

这个故事促使孙思考医生和其他临床医生使用的描述符，它们包含哪些可能影响患者护理的偏见，以及如何最好地研究这个重要问题。在进行研究的过程中，孙研究了他和他的合作者在哪里可以最好地捕捉到必要的信息。确定电子病历是理想的来源。

Sun和他的团队之所以选择机器学习，是因为他之前的学术经验以及该技术分析文本数据的能力。“从本质上讲，我们教会了一个程序识别负面描述符，并提取相关数据，从而找到患者的特征信息，”孙说。

问题的范围
对以种族为中心的医疗保健差异的研究已经进行了很多年。事实上，该研究的合著者引用了美国疾病控制与预防中心行为风险因素监测系统的一项具有全国代表性的研究，该研究发现了“美国医疗保健系统中种族不平等待遇及其对患者的负面影响的有力证据”。2005-2013年期间，12.3%的黑人答复者报告在医疗保健方面受到歧视，而白人答复者的这一比例为2.3%。”

然而，孙教授认为，在过去的五年里，这个问题作为一个研究课题越来越受到关注。

他说，许多同事对这项研究的发现都有同样的反应:这种类型的文件并不罕见。“这种情况经常发生，”孙说。“虽然我没有数据表明这个问题在我们研究的设施之外有多深远，但这个问题非常真实，超出了我们的机构。我们的论文为我们所知的传闻提供了证据。在医疗保健领域，我们都有偏见，而且肯定会有负面的医学描述。我们担心这些描述词的污名化效果。这些负面描述如何影响医疗?我们希望在更广泛的医疗保健系统中复制我们的结果，以增强我们对这一问题的理解。”

Suranga Kasturi博士是reggenstrief研究所Clem McDonald生物医学信息学中心的研究科学家，也是印第安纳大学医学院儿科助理教授，他指出，在美国，有偏见的医疗服务是一个普遍存在的问题。

“这种偏见影响了许多得不到充分服务的少数族裔，尤其是黑人患者，”卡斯图里说。“这些偏见对患者个体的护理有着深远的影响。我的专长是机器学习和数据科学，数据科学的规则是垃圾输入/垃圾输出。因此，如果用于训练机器学习模型的数据集中存在固有的有害偏差，那么模型将继承相同的偏差并将其传播到未来。因此，对我们来说，监测医疗保健中的这些偏见并保持透明是非常重要的。”

匹兹堡大学医学中心首席医疗信息官罗伯特·巴特医学博士认为，在试图解决固有偏见方面，医疗保健行业比大多数行业做得更好，但他补充说，在该行业观察到的情况反映了更广泛的社会正在发生的事情。他认为，医疗保健能更好地缓解这一问题，看清个人的身份和他们需要的护理。

Bart曾在洛杉矶县和南加州大学医学中心工作过，他从几个角度观察到了这个问题。“不同类型的设施之间可能会有相当大的差异，”他指出。“我参与了在洛杉矶县卫生服务中心实施电子健康档案的工作。有一种特定类型的人在那里工作，他们更感兴趣的是被使命驱动，并专注于服务于高风险的患者群体，原因有很多。当你在全国各地走动时，你确实会看到一些这种关注。然而，该研究代表了学术健康中心的观点。我们出于不同的原因在不同的环境中提供护理。有些人被学术医疗环境所吸引，有些人被社区服务医院所吸引。建立一个成功的医疗保健系统需要各种类型的人，我相信我的临床医生同行们在任何一个系统中都有同样的奉献精神。”

潜在的解决方案和培训的好处
根据卡斯图里的说法，有两种不同的方法来解决种族偏见并创造可持续的解决方案。“作为长期解决方案，我们必须着眼于实际的根本原因，即提供者和卫生系统固有的偏见。我们需要意识、问责制和教育来突出差距，从而创造一种环境，使提供者更加了解这种情况并更公平地作出判断，”他说。“作为一个更直接的解决方案，我们还需要了解模型是如何受到不良数据的影响的，并在模型本身中以编程方式修复这些领域。”

孙认为，医疗保健系统必须重新评估每个职位的医生如何撰写病历。“在我的医学院，我们有几个不同的专门研讨会，当你去临床工作时，你会从你的笔记中得到反馈，”他说。“也就是说，在病人护理、医学和我们写笔记的概念方面，有很多最佳实践。我们必须考虑这对我们的病人意味着什么。这是第一步，很容易实现。

“潜在的原因，种族偏见，这变得有点棘手，”孙继续说。“我认为内隐偏见培训是可行的，但仍然有限。其中一些训练在减少内隐偏见方面有不同程度的功效。我们不能指望一门课程有那么大的影响力。研究表明，额外的压力和倦怠会影响人们如何使用刻板印象，包括种族刻板印象。它可以是一种心理捷径，一种人类行为模式。因此，要解决种族偏见，不仅仅是教育。它必须包括解决倦怠问题。”

巴特说:“必须有一种系统级的方法，具有多样性和包容性的培训，而不仅仅是记录，这样提供者就不会用一种方式记录，而是用另一种方式提供护理。”“我们不只是希望医生记录得当，我们还希望他们以这种方式提供护理。每一所学校——医学、护理和药学院——都应该有。我们希望无论社会经济、种族因素或付款人如何，医疗服务都是一样的。在我的训练中，我们从来不知道谁是付款人。我们希望临床医生在不考虑其他因素的情况下，为你面前的病人做出最好的决定。”

卡斯图里和巴特一样，担心记录和治疗之间可能存在差异。“当然，我们可以培训供应商不要在他们的笔记中使用负面描述。但是当我们这样做的时候，我们基本上是在训练提供者隐藏他们固有的偏见，不让它写在纸上，但继续潜在地提供糟糕的护理吗?如果一个医生认为一个人是消极的，没有记录下来，但却因为认为这个人是消极的而提供了糟糕的护理，我们就会训练医生隐藏他们的偏见，”他说。

“人们可能有固有的偏见，但不一定是恶意的，”卡斯图里补充道。“培训必须更多地关注同理心和意识，了解人们是如何被对待的。这种意识也应该存在于其他领域，包括性别和社会经济阶层之间的差异。我们需要对过去发生的错误保持诚实和透明。当医疗服务提供者看到这样的研究结果时，他们会有动力做出一些可行的改变。”

电子病历在减轻种族偏见中的作用
鉴于电子病历在医疗保健中的核心作用，专家们考虑如何利用这项技术来减轻种族偏见。

EHR协会公共政策工作组主席、EHR协会当然主席、Altera Digital Health政策和政府事务副总裁Leigh Burchell认为，虽然这项研究是基于手写条目，而不是基于预先配置的EHR特征，如下拉菜单或单选按钮，但EHR仍然可以帮助临床医生减少这个问题。

“根据这项研究和其他地方的分析，电子病历本身并没有为手头的文档提供编纂数据，而是主要通过免费文本条目创建。电子病历可以通过分析系统内捕获的数据来提供帮助，然后可以推断这些数据来支持文档最佳实践。然而，最终是临床医生撰写了包括在患者记录中的文件，”她说。“随着行业试图解决这个问题，电子病历正在提供数据，帮助识别有偏见的语言的潜在模式。这反过来又有助于该行业更深入地研究种族偏见问题。”

尽管如此，波切尔还是让人们注意到医学术语本身的本质，尤其是研究作者寻求分析的语言。她说:“同样重要的是要注意，这项研究中包括的一些短语，如‘不服从’或‘激动’，都是被广泛接受的医学术语。”“因此，重要的是，我们在分析偏见的存在时要深思熟虑，在使用其他有效的医学术语时要考虑上下文、用户和技术。”例如，在患者记录的背景下，“患者不遵守药物治疗方案”将是一个事实和重要的注释，但如果通过搜索术语“不遵守”来识别，并通过非临床的角度来看待，则可能会被误解。就研究所包含的被编入电子病历的术语而言，它是在临床相关和医学上接受的词汇范围内完成的。因为从非医学角度来看，它们可能存在偏见，因此消除它们可能会有问题。EHR开发人员定期与我们的用户社区合作，评估他们与我们产品的互动，在这个领域，临床医生将有机会提供指导，告诉我们如何最好地支持他们减少临床文档中的偏见。”

作为回应，Sun解释说，该团队将选定的描述符作为临床医生在医学背景下的使用进行了编码。“问题不在于这些描述词不真实，而是它们被不成比例地用于描述黑人患者。写负面描述是临床医生有意识的选择，绝不是必须的，”孙解释说。“如果使用没有偏见，那么我们就不会看到不同种族和民族的患者之间的差异。但在所有其他变量相同的情况下，医疗服务提供者用“不听话”或“激动”等词描述黑人患者的几率是白人患者的2.5倍。

“鉴于此，如果这些描述符的使用有偏见，为什么它们在医学术语中被接受?”如果这些话从“非临床”的角度来看是令人担忧的，为什么在医学背景下就可以接受呢?卫生保健提供者和其他人一样，也会受到语言和偏见的影响。除了一些临床信息外，这些描述符可能会给患者的医疗团队带来负面印象，这可能会影响患者的护理。此外，临床上最有用的行为是描述患者‘不服从’或‘抵抗’的潜在原因。”beplay最新备用网站

令人惊讶的结果
这项研究的结果之一让孙和他的合著者感到惊讶，这涉及到大流行期间收集的数据。孙说:“虽然我们仍然看到黑人患者不成比例地使用负面描述词，但我们认为大流行会增加这种可能性，但相反，它降低了这种可能性。”

在这项研究中，合着者提出了他们对这些发现如何出现的假设:“大流行的爆发恰逢国家应对种族化国家暴力的历史决定性时刻(例如，警察谋杀乔治·弗洛伊德等人)，并揭示了COVID-19健康获取和结果方面的明显种族差异。这些社会压力可能使提供者对种族主义更加敏感，并增加了对种族少数群体经历的同情。尽管这种转变可能有助于在2020年3月1日之后减少负面描述符的使用，但还需要进一步的研究来了解COVID-19大流行的哪些方面影响了医生的语言。例如，可能是卫生保健提供者与患者的互动较少，减少了冲突发展的机会。或者，与患有其他慢性疾病和生活方式相关疾病的患者相比，接受COVID-19治疗的患者可能被认为对自己的疾病“不太负责”。”

孙补充说，尽管该团队在COVID-19大流行期间进行了观察，但黑人患者的健康记录中包含负面描述的可能性仍然高出2.5倍。尽管如此，他对该团队的发现如何提高人们对这一重要问题的认识持乐观态度。孙医生说:“我相信可以对医疗记录进行修改，让人们对病人和病人的故事有一个更感同身受的了解，最终改善病人的护理。”

- Susan Chapman, MA, MFA, PGYT，是洛杉矶的自由撰稿人和编辑。