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僅次於心臟病和癌症死亡人數 這原因是美國第3大死因

2018-10-29 15:57好人出版 文/摘自《AI醫療大未來 台灣第一本智慧醫療關鍵報告》

【文、圖/選自好人出版《AI醫療大未來 台灣第一本智慧醫療關鍵報告》,作者李友專】

醫療錯誤是全世界重要的課題,攸關病人安全。靠 AI 來協助診療,可減少醫療錯誤的...
醫療錯誤是全世界重要的課題,攸關病人安全。靠 AI 來協助診療,可減少醫療錯誤的發生。 圖/ingimage

降低醫療錯誤

醫療錯誤是全世界重要的課題,攸關病人安全。靠 AI 來協助診療,可減少醫療錯誤的發生。

個案一:一名中年男子因倦怠、頭暈、四肢無力冰冷而求醫,醫師現場診斷為感冒,替男子打了一劑抗生素。第二天,病人竟因心肺衰竭而死。事後發現病人得的是心肌炎,不是感冒。

個案二:一名空姐的手指遭狗咬傷,治療的醫師開出常用抗生素盤尼西林 ( Penicillin ) ,但新來的護理人員不小心看錯,為空姐施打高濃度鉀離子 ( Potassium ) ,不幸致命。

個案三:一名老太太因貧血就醫,醫生為她輸血治療,O 型的老太太因醫師誤輸 AB 型血液,最後死於腎衰竭

種種因為醫療錯誤造成的不幸意外,沒有人樂見,但即使是醫療先進的歐美國家,也時有所聞。

犯錯是人的天性

1999 年,美國國家醫學研究所 ( Institute of Medicine,簡稱 IOM ) 發表報告《犯錯是人的天性──建構安全醫療體系》( To Err is human- Built a healthy and safety system ),研究中指出,醫療過程因人為疏失造成醫療錯誤的損傷約為 2.9%,具體換算,美國每年有 130萬名病患曾受到醫療傷害,其中約 18 萬人因此死亡。這項數據發表後,引發美國社會正視醫療錯誤問題的嚴重性。

這項研究還發現,病人住院天數中,有 15%是在住院時因治療不當所造成,比方原本應住院10天的病人,卻因院方治療有誤而多住1.5天,算起來得住 11.5 天才能出院。何況報告中的研究對象,還是美國最好的幾家醫院患者。

《犯錯是人的天性》報告中也開宗明義指出:「我們想要讓大眾關注病人安全議題,並不想指責醫療照護者的無心之過,畢竟人非聖賢,孰能無過,這份調查的目的是期待能有一個更安全的醫療環境,減少醫療錯誤,促進病人安全。」

這份報告在美國引起廣大迴響,不少學者和相關資源紛紛投入病人安全調查與研究,試圖找出醫療中的錯誤,特別是系統性的錯誤,包括形成原因及如何避免,以創造更安全的醫療照護系統。然而,相關單位傾注心力研究的結果,問題非但沒有改善,反而更加惡化。

2016 年,約翰.霍普金斯大學 ( Johns Hopkins University ) 病人安全專家丁.馬克里 ( Martin Makary ) 教授發表論文《醫療疏失是美國第三大死因》 ( Medical Error - The Third Leading Cause of Death in The US ) ,馬克里估算,醫療疏失每年導致超過 25 萬美國人死亡。事實上,目前只剩心臟病和癌症的死亡人數能超過醫療疏失。

醫療發展日新月異,為什麼醫療疏失問題好像越來越嚴重,導致死亡人數持續攀升?

事實上,高齡化、環境與氣候等因素,讓疾病種類與發展越趨複雜,加上各種療法與藥物不斷推陳出新,醫療複雜度相對提高,病人常是多重疾病和症狀,必須進行多重治療,也提高醫療錯誤的發生率。

圖/摘自《AI醫療大未來 台灣第一本智慧醫療關鍵報告》
圖/摘自《AI醫療大未來 台灣第一本智慧醫療關鍵報告》

用藥安全是 WHO 病安新挑戰

降低用藥錯誤導致醫療傷害的重要性與迫切性,也引起世界衛生組織 ( WHO ) 關 切,2017 年正式列入病人安全的第三大挑戰 ( Medication Without Harm: WHO's Third Global Patient SafetyChallenge ) ,希望在未來 5 年內將各國嚴重、可避免的藥物相關傷害減少 50% 11。

至於如何達成減少用藥傷害的目標?

WHO 也建議各國,可由四個主要面向分別採取行動:患者和民眾、衛生保健專業人員、藥品本身、用藥系統和實踐,以改善藥物使用過程的每個階段,包括處方、調配、管理、監測和使用等可能產生的問題。

而 WHO 的病人安全專家連恩.唐納森 ( Liam Donaldson ),2017年 4 月時也在《刺胳針》 ( Lancet ) 上發表這次全球行動的實施重點 12,認為應該優先處理的行動計劃,要針對以下三個領域:解決高危藥物的不當使用、多種疾病患者服用多種藥物、患者醫療照護的轉換等,以減少用藥錯誤及避免對病人造成傷害。另外還有找出系統故障與弱點、加強用藥流程的改善及處方、發藥及使用、提供更安全有效的處方習慣及方法的教育訓練,並提高病人及醫療照護

者對於用藥錯誤的風險認知等策略。

從醫護人員、民眾、藥廠等,從產品包裝、標示、給藥 SOP、團隊溝通、衛生教育、專業知識、工作環境、監測以及軟硬體設備,各環節牽涉層面極為廣泛,除了前一節各種實際利用 AI 降低用藥錯誤的例證,我們還需要更多有效的應用。

發生醫療錯誤,然後呢?

病人安全至關重要,不幸發生醫療錯誤時,更要積極找出問題發生的原因,才能避免更多憾事發生。

近年來,北中南幾家大型醫院陸續發生洗腎醫療疏失。台灣是洗腎大國,洗腎人口高達 8 萬人,洗腎率更是世界第一,會發生這樣的錯誤,引起各界譁然。在這幾起事件中,有病患可能因此致命,而其中也有一家醫院因洗腎機器「偵測」出錯誤,才避免不幸後果。

.書名:AI醫療大未來 台灣第一本智慧醫療關鍵報告.作者:李友專 .出版...
.書名:AI醫療大未來 台灣第一本智慧醫療關鍵報告
.作者:李友專
.出版社:好人出版
.出版日期:2018/09/25
每每在台灣發生醫療錯誤時,過幾天的媒體就可見到相關的懲處消息。反觀國外處理方式,發生醫療疏失時,法律則規定不能拿「通報過程」當起訴的依據。

站在臨床第一線多年,我們總是會思考,「懲罰出錯的人」這樣的處理方式,並非真正「看見問題、找出問題、解決問題」,也只會讓更多的醫療錯誤被掩蓋,沒有人敢於通報。

以上述的洗腎為例,是不是因為現場醫護人力不足、SOP沒有落實、或原先洗腎機沒有防呆機制等?依此類推,才能找出問題所在,並且改進。一些簡單的工作,若能深度運用 AI 協助,從偵測、預測與預防不同階段去思考,降低錯誤風險不是不可能的事。

抗生素
心肺衰竭
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洗腎
人工智慧

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