29、医药处方规则建模与系统实现

医药处方规则建模与系统实现

1. 业务规则规范

在医药处方管理系统中，合理规范业务规则至关重要。首先，通过对某机构 300 个信息化床位的处方分析，确定了系统需要控制的处方规则。药剂师挑选出可能需要发出警报的药物类别，这些药物通常需要根据患者的生物参数调整剂量。接着，查询了 DX - C@re®数据库，以了解这些药物在总处方中的占比。这些药物清单成为编写业务规则的起点，每条业务规则都与系统的使用案例相关。

根据该机构信息系统的查询结果，选定的规则模型如下：
- BR1 ：根据患者的钾含量，调整导致高钾血症药物的剂量。
- BR2 ：根据肾小球滤过率（DFG），调整药物的剂量。
- BR3 ：根据国际标准化比值（INR）和/或抗 Xa 活性以及患者的临床情况，调整药物的剂量。

在 2006 年，与这些规则模型对应的处方行占药剂师验证服务中总处方的 5.74%（8584 行处方）。从药剂师的日常工作量来看，对 5.74%的处方行进行预验证，药剂师认为是令人满意的。

以下是对应 BR3 规则模型的“如果 - 那么”决策表：
| 条件列：控制 INR 和/或抗 Xa 活性 | | | | 动作列 |
| — | — | — | — | — |
| 药物类别 | 注射方式 | 临床治疗情况 | 生物参数 | |
| 肝素钙 | 每天 2 - 3 次注射 | 治疗深静脉血栓 | TCA 为对照值的 1.5 - 2 倍或抗 Xa 在 0.15 - 0.3 IU/mL 之间 | 系统验证处方 |
| 肝素钙 | 每天 2 - 3 次注射 | 治疗深静脉血栓 | 异常情况：TCA 异常或抗 Xa 活性异常或两者皆异常 | 系统提醒药剂师 |

从这三个规则模型和相关系统使用案例的详细描述出发，编写了“如果/那么”形式的决策表规则，表中的每个条目都是与药剂师共同确定的药物清单中的药物，列项直接取自相应系统使用案例的描述。

2. 药剂师需求表达

基于业务使用案例模型和药剂师在不同迭代中的评估，确定了三个系统使用案例和三个与“验证处方”业务使用案例及三个规则模型相关的系统参与者：
- 使用案例 1 ：根据患者的钾含量，验证导致高钾血症药物的剂量，包含一个主场景和 9 个替代场景。
- 使用案例 2 ：验证肾功能不全患者使用需根据肾小球滤过率（DFG）调整剂量药物的处方，包含一个主场景和 8 个替代场景。
- 使用案例 3 ：根据国际标准化比值（INR）和/或抗 Xa 活性以及患者的临床情况，验证抗凝剂的剂量，包含一个主场景和 8 个替代场景。

规则模型指导着相应系统使用案例的描述，这三个具体使用案例的结构化形成了一个抽象的使用案例“验证处方”，用于说明后续步骤中产生的 UML 工件。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(处方者):::process -->|发起| B(处方验证):::process
    B -->|验证高钾血症药物剂量| C(根据钾含量):::process
    B -->|验证肾功能不全患者处方| D(根据 DFG):::process
    B -->|验证抗凝剂剂量| E(根据 INR 和抗 Xa 及临床情况):::process
    C -->|结果| F(系统反馈):::process
    D -->|结果| F
    E -->|结果| F
    F -->|信息| G(药剂师):::process

3. 规则的概念模型与实例化

对与规则模型相关的使用案例进行分析，实例化了最初的设计类：药物、消息、处方、注射方式、患者和验证数据。利用这些类构建了类图的第一个版本，随后借助 Sene 模型巩固了类图的结构。详细研究了该模型的类，并更改了一些类名，以符合业务语义和应用上下文的词汇。例如，药剂师更倾向于使用“药物”类名，而非最初提议的“药物制剂”。同时，还修改了一些类之间的关系。

通过模型对象元素与 SBVR 语法元素的对应规则，对每个规则模型和药物进行迭代，实例化了相应规则：
- BR1 规则模型实例化了 247 条规则。
- BR2 规则模型实例化了 156 条规则。
- BR3 规则模型实例化了 24 条规则。

4. 系统实现与测试

将类图中的每个类以 Java 类的形式在 Eclipse 中实现，并借助 ILOG JRules®生成对应的业务对象模型。实现的业务对象模型可用于编写与业务规则模型对应的规则。以图 2 中的业务规则为例，在 ILOG JRules®中以决策表的形式实现，如图 3 所示。

单元测试取得了成功。例如，向图 3 的业务规则注入以下数据：
- “药物”类的“特殊名称”属性值为“肝素钠”。
- “处方”类的“给药方式”属性值为“持续灌注（PSE）”。
- “验证数据”类的“临床情况”属性值为“治疗深静脉血栓”。
- “生物学结果”类的“TCA”属性值为“1.6”。
- “生物学结果”类的“抗 Xa 活性”属性值为“0.2”。

ILOG JRules®触发相应规则，将“消息”类的“药剂师意见”属性赋值为“处方有效”，并将该结果显示给用户。

5. 讨论与结论

本工作旨在为医药决策支持系统中的业务规则设计和实现提供通用框架。提出的统一过程改进包括引入新活动：业务规则规范。这有助于保持统一过程不同设计阶段和活动之间以及每个设计步骤中产生的不同 UML 工件之间的“可追溯性”。

使用案例仍然是设计过程的关键线索，现在它们与业务规则模型相关联，这些模型在当前应用上下文中指导其描述。选择 SBVR 作为业务规则规范的形式化方法，能够编写符合药剂师业务词汇的规则，并且可以从设计类图实例化规则，确保了统一过程改进与 SBVR 使用之间的一致性。

在系统架构中引入业务规则管理系统（如 ILOG JRules®）是一项战略决策。ILOG JRules®满足了多个关键标准，能够以与设计阶段使用 SBVR 编写规则相同的简单词汇实现规则。在医药处方验证应用中，使用业务规则管理系统是必要的，因为产生的规则数量可能很多，且规则维护频繁。ILOG JRules®的协作开发模块允许药剂师参与规则维护。

目前实现的规则主要用于根据生物学结果控制药物剂量调整。将系统扩展到其他规则类别，尤其是处理药物 - 疾病禁忌（药物相互作用）是一个重要的发展方向。为了进行更精确的测试，应将在 ILOG JRules®中实现的规则集成到该机构的医院信息系统（SIH）中，以利用 DX - C@re®的数据。此外，还需要进行额外的软件开发，将基于规则的系统与商业知识库结合。

当前系统使用的 Dx - C@re®处方系统依靠 VIDAL®知识库进行药物相互作用控制，但该系统的控制规则简单，显示的警报消息大多不够精确，存在冗余问题，且修改规则需要修改应用程序源代码，依赖供应商进行修改。而通过业务规则管理系统实现的规则可以通过仅修改知识库轻松适应本地环境，是满足不同机构特定需求的理想解决方案。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(业务规则规范):::process --> B(规则概念模型与实例化):::process
    B --> C(系统实现):::process
    C --> D(测试):::process
    D -->|成功| E(应用于医药决策支持系统):::process
    E -->|反馈| A
    F(扩展规则类别):::process --> A
    G(集成数据):::process --> C

综上所述，本系统在医药处方验证方面具有重要意义，通过合理的规则设计、模型实现和测试，为医药决策支持提供了有效的解决方案，同时也为系统的进一步扩展和优化指明了方向。

医药处方规则建模与系统实现

6. 系统优势与特点总结

本系统在医药处方验证领域展现出了诸多显著的优势和特点，以下为您详细总结：
- 规则设计合理性 ：通过对大量处方数据的分析，精准挑选出需要控制的药物类别，并依据患者生物参数确定规则模型，确保规则与实际临床需求紧密结合，提高了处方验证的准确性和针对性。
- 业务语义一致性 ：在类图设计过程中，充分考虑药剂师的业务语义和词汇习惯，对类名和类间关系进行调整，使得系统更易于理解和使用，减少了沟通成本。
- 规则实例化灵活性 ：采用 SBVR 形式化方法，能够从设计类图轻松实例化规则，并且可以根据不同的规则模型和药物进行灵活迭代，方便规则的扩展和维护。
- 系统集成性与扩展性 ：引入 ILOG JRules®业务规则管理系统，实现了与 Java 开发环境的良好集成，同时具备较强的扩展性，便于将系统扩展到其他规则类别，如药物相互作用控制。
- 规则维护便捷性 ：ILOG JRules®的协作开发模块允许药剂师参与规则维护，通过修改知识库即可轻松适应本地环境的变化，减少了对供应商的依赖。

优势特点	具体描述
规则设计合理性	基于大量处方数据分析，结合患者生物参数确定规则模型，提高验证准确性和针对性
业务语义一致性	调整类名和类间关系，符合药剂师业务语义和词汇习惯，降低沟通成本
规则实例化灵活性	采用 SBVR 方法，可从类图轻松实例化规则，便于扩展和维护
系统集成性与扩展性	与 Java 环境集成良好，可扩展到其他规则类别，如药物相互作用控制
规则维护便捷性	药剂师可通过协作开发模块参与规则维护，修改知识库适应本地环境

7. 系统扩展与优化建议

为了进一步提升系统的性能和功能，以下是一些系统扩展与优化的建议：
- 规则扩展 ：
- 深入研究药物 - 疾病禁忌规则，将系统扩展到处理药物相互作用的规则类别，提高系统的全面性和实用性。
- 结合临床指南和最新研究成果，不断更新和完善现有规则，确保规则的科学性和有效性。
- 数据集成 ：
- 将 ILOG JRules®中实现的规则集成到医院信息系统（SIH）中，充分利用 DX - C@re®等系统的数据，实现数据的共享和交互，提高规则验证的准确性。
- 引入商业知识库，如药品说明书、药物数据库等，丰富系统的知识来源，为规则验证提供更全面的信息支持。
- 用户体验优化 ：
- 优化系统界面设计，使其更加简洁直观，方便药剂师和处方者操作。
- 提供详细的规则解释和提示信息，帮助用户理解规则的含义和验证结果，减少误操作。
- 性能优化 ：
- 对系统进行性能测试和优化，采用缓存技术、索引优化等方法，提高系统的响应速度和处理能力。
- 合理分配系统资源，避免资源浪费，确保系统在高并发情况下的稳定性。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(规则扩展):::process --> B(系统优化):::process
    C(数据集成):::process --> B
    D(用户体验优化):::process --> B
    E(性能优化):::process --> B
    B -->|提升系统性能和功能| F(系统升级):::process

8. 实际应用案例分析

为了更好地说明系统的实际应用效果，以下通过一个具体的案例进行分析：

某医院在引入本系统之前，处方验证主要依靠人工审核，效率低下且容易出现错误。引入系统后，按照以下步骤进行了实施：
1. 规则配置 ：根据医院的实际情况，配置了与 BR1、BR2、BR3 规则模型相关的规则，并结合医院的药物清单和临床需求进行了调整。
2. 数据集成 ：将系统与医院的信息系统（SIH）和 DX - C@re®系统进行集成，实现了处方数据的自动获取和验证。
3. 用户培训 ：对药剂师和处方者进行了系统培训，使其熟悉系统的操作流程和规则验证机制。
4. 系统上线 ：经过一段时间的测试和优化，系统正式上线运行。

在系统运行一段时间后，取得了以下显著效果：
- 处方验证效率提高 ：系统自动验证处方，大大缩短了验证时间，提高了工作效率。
- 错误率降低 ：通过规则验证，及时发现并纠正了处方中的错误，减少了用药风险。
- 药剂师参与度增加 ：ILOG JRules®的协作开发模块允许药剂师参与规则维护，提高了药剂师的工作积极性和责任感。

实施步骤	具体操作
规则配置	根据医院实际情况配置规则，结合药物清单和临床需求调整
数据集成	与医院信息系统和 DX - C@re®系统集成，实现数据自动获取和验证
用户培训	对药剂师和处方者进行系统培训，熟悉操作流程和规则验证机制
系统上线	经过测试和优化后正式上线运行

9. 总结与展望

本系统在医药处方验证领域取得了显著的成果，通过合理的规则设计、模型实现和测试，为医药决策支持提供了有效的解决方案。系统具有规则设计合理、业务语义一致、规则实例化灵活、系统集成性与扩展性强以及规则维护便捷等优势，能够满足医药处方验证的实际需求。

未来，随着医疗信息化的不断发展，系统将面临更多的挑战和机遇。我们将继续努力，不断扩展和优化系统功能，将系统扩展到更多的规则类别，提高系统的准确性和实用性。同时，加强与其他医疗信息系统的集成，实现数据的共享和交互，为患者提供更加安全、有效的医疗服务。相信在不断的探索和创新中，本系统将在医药领域发挥更大的作用，为医疗行业的发展做出更大的贡献。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(当前系统):::process --> B(扩展规则类别):::process
    A --> C(加强系统集成):::process
    B --> D(未来系统):::process
    C --> D
    D -->|提供更优质医疗服务| E(患者):::process