尽管经过数十年的研究和干预，减少可预防伤害、提高患者安全和医疗质量的需求依然紧迫。2025年5月16日在华盛顿特区举行的"推进患者安全与医疗质量"研讨会的见解突显了推进更安全、更高质量医疗服务的实用且高影响力的策略。该研讨会由约翰霍普金斯医学院患者安全与质量Armstrong研究所与"患者为患者安全美国"组织合作主办，汇集了研究人员、政策制定者和患者倡导者，重点关注诊断卓越、患者体验和系统设计，强调与患者共同创造改进措施以及负责任地整合人工智能(AI)使用的重要性。这些见解为通过战略性、循证的行动设计更安全、更高质量的医疗服务提供了路线图。
患者安全仍然是医疗保健领域最紧迫且持久的挑战之一。尽管努力改善患者安全已有二十多年，但医疗错误仍在医疗环境中以不可接受的速度普遍存在。
鉴于诊断错误的频率和严重性，它们值得优先关注。这些不准确或延迟的诊断通常源于认知和系统层面的故障，每年在美国导致约90万例死亡或严重伤害，这一惊人数字超过了所有其他严重患者伤害事件类别的总和。要产生最大影响，关注涉及诊断错误比例异常高的高风险疾病提供了一条实用且高效前进的路径。
由于医疗服务作为一个复杂的社会技术系统运作——整合了人员、技术、环境和工作流程——安全取决于协调的系统设计，而非孤立的、基于单元的干预措施。促进跨环境整合、适应性和认知支持的"系统之系统"方法至关重要。
实现持久的改进还需要与患者及其家人共同创造护理系统，认可他们独特的纵向视角。患者往往是唯一能够看到护理全貌的人——跨越不同环境、提供者和时间——然而，他们很少有机会将其生活经验贡献给测量或改进工作。在将患者作为数据提供者和全面干预设计伙伴方面，还有很大的改进空间。
尽管共识认为患者安全是公共卫生的优先事项，但挑战仍在阻碍这一领域的实质性进展。一个关键障碍是医疗保健系统的碎片化，因为许多可预防的伤害发生在护理过渡期间，此时不同医院部门、住院或门诊设施或家庭护理人员之间存在必要的沟通缺口。许多旨在减少护理碎片化的安全干预措施仍然是孤立的和反应式的，无法解决潜在的结构缺陷。对实施基础设施的长期投资不足导致许多已证实的干预措施未被充分利用或未很好地适应当地环境。
另一个核心挑战是财务和政策激励与安全目标的不匹配。预防诊断错误每年将为美国医疗系统节省大量资金，但这些节省并未归功于负责实施改进的人。例如，医院可能通过减少不必要的影像检查而失去收入，即使这对患者有益。如果没有捕捉投资回报率(ROI)或使支付者激励与结果保持一致的机制，医疗组织难以扩大增强安全性的创新。
实时输入和数据方面的差距继续阻碍进展。根据美国卫生与公众服务部监察长办公室的研究，一半的可预防伤害事件从未被报告。旨在作为国家学习系统的患者安全组织已变成数据孤岛。患者和家人经常观察到护理中断的早期迹象，但缺乏有效的方式向学习系统报告他们的担忧。相反，他们通常被引导至诉讼。大多数诊断安全失败首先作为责任索赔出现，且发生在伤害发生数年后，而非实时或近实时报告。当前的医疗系统经常无法检测和从伤害中学习，使得难以解决和预防错误。
减少诊断错误需要多管齐下的方法，优先考虑患者对护理体验的反馈，应用技术并构建强大的数据系统。考虑到美国每年可能有超过5000万例诊断错误，其中许多导致死亡或严重伤害，患者安全工作应集中在占诊断伤害大多数的三种疾病上：血管事件、感染和癌症。使用基于证据的捆绑包的有针对性的州级示范项目可以在不涉及全国推广的复杂性的情况下在这些领域产生可测量的减少。改进的基础设施以实时捕获患者报告的数据和诊断反馈可以使早期检测错误成为可能。
为了推进系统设计，需要从孤立的修复转向物理、技术和组织护理环境的整体设计，以支持安全有效的决策。这包括创建能够预测变化、支持认知工作并在护理的每一层优先考虑安全的弹性系统。实现这一目标的途径包括将人为因素和系统培训纳入医疗保险和医疗补助服务中心(CMS)的参与条件——纳入临床教育和领导力发展，并作为许可要求的一部分——并为系统级变化建立明确的投资回报率指标。
改善患者体验需要将患者和家人作为护理设计和交付的积极参与伙伴，并系统地将其生活经验纳入质量改进。在护理过程中和之后提供患者反馈的明确途径，以及技术赋能的渠道——如聊天机器人或环境AI——可以支持沟通并提供更新，同时保持临床医生的连接和监督。患者调查应征求关于安全事件和诊断延误或不准确的反馈。患者参与和临床医生沟通的财务激励可以强化这些努力。参与策略必须具有包容性，确保面临可预防伤害风险较高的人群得到有意义的参与。
推进患者安全和医疗质量的短期目标(1-3年)应着重于通过试点计划和基础工作实现即时成效：
- 利用大型语言模型和AI工具揭示"隐藏"数据：在选定的临床领域整合由AI驱动的症状追踪和患者报告结果工具，如聊天机器人或环境监听技术，以识别诊断错误的早期迹象。
- 试点早期预警和快速响应机制：实施数字警报系统，使临床医生或患者能够实时标记和审查安全问题。
- 强制实施人为因素和系统培训：为执业临床医生推出关于人为因素和系统设计的继续教育模块和专业发展课程。
- 部署用于实时反馈和自适应监听的AI工具：试验床边数字助手或应用程序，收集与提供者工作流程相连的患者体验数据，并实时触发响应。
- 让患者和家属顾问参与机构计划：在质量改进团队中纳入患者和家属顾问，他们在设计、治理或监督结构中具有明确的角色。
- 通过财务激励鼓励患者参与：设计小规模的财务激励计划（例如，共付额折扣），以激励患者参与医疗保健和安全。
中期目标(3-5年)应着重于：
- 开展全州示范项目：启动以血管事件、感染或癌症相关疾病诊断安全包为重点的州级示范项目，整合系统设计。
- 设计"系统之系统"：创建集成路径和共享数字基础设施，将医院部门和分散的医疗保健环境（如重症监护室、急诊科、家庭护理）连接到支持协作、适应性和认知工作的"系统之系统"，涵盖包括患者在内的各种护理环境和参与者。
- 构建学习平台：建立国家或多个机构的学习平台，记录和分析跨医疗环境的伤害、创新和实施策略。
- 公开报告安全和体验指标：与医疗保险和医疗补助服务中心(CMS)和认证机构合作，强制要求公开报告选定的患者安全指标，超越现有的联邦仪表板。
长期目标(5-10+年)应致力于：
- 创建用于共享学习的国家数据架构：构建跨机构无缝共享诊断数据的基础设施——连接电子健康记录、AI系统、患者报告结果和行政数据。
- 将系统设计整合到许可和认证中：要求在所有临床培训计划和许可中包含系统设计教育。
- 开发系统设计的投资回报率框架：定义经济模型，以展示系统重新设计和以人为中心的技术实施的长期投资回报率。
- 大规模制度化实时体验监测：建立全系统基础设施，使用嵌入式技术进行持续的实时患者输入，这些技术会反馈到日常运营和临床决策中。
推动系统级变革以推进患者安全和医疗质量需要广泛部门的参与。表1概述了涉及的部门及其参与的必要性。
表1. 推进患者安全与医疗质量的关键部门
| 部门 | 角色 |
|---|---|
| 医疗保健系统 | 临床环境中实施和变革的核心 |
| 学术研究中心 | 推动创新、评估和传播 |
| 政府机构(AHRQ, CMS) | 制定政策、资助干预措施、推动问责制 |
| AI开发者 | 确保负责任、广泛的技术部署 |
| 患者倡导组织 | 提供合法性、紧迫性以及对所需解决方案的直接洞察 |
| 保险公司和支付者 | 必须将激励与结果而非数量保持一致 |
| 雇主 | 可以推动对员工更安全、更有效的医疗服务的需求 |
| 商业行业 | 负责扩大技术规模，确保互操作性 |
表2总结了改善患者安全结果所需的步骤以及负责实施这些步骤的团体。
表2. 推进患者安全与医疗质量的实用步骤
| 可操作步骤 | 负责团体 |
|---|---|
| 开发实时患者安全事件和诊断不准确及延误报告工具 | 医疗系统、健康信息技术供应商、政府机构和患者倡导组织 |
| 实施州级诊断安全示范项目 | 联邦资助机构、州卫生部门、研究人员和患者倡导组织 |
| 使报销与安全结果指标保持一致 | 医疗保险和医疗补助服务中心(CMS)和私人保险公司 |
| 将人为因素纳入安全培训要求 | CMS、认证机构、学术机构和临床培训计划 |
| 与患者共同创建共享的研究-实践议程 | 联邦机构、患者倡导组织、研究人员和医疗系统 |
在患者安全和医疗质量方面取得持续进展需要一种协调的、基于系统的办法，以解决诊断错误、碎片化护理和未充分利用的患者见解。关注高风险疾病、整合人为因素和系统设计，以及利用实时患者报告的数据和AI赋能工具可以大幅减少可预防的伤害。患者和家人的参与，包括那些最容易受到不良安全事件影响的人，对于设计有弹性的护理系统至关重要。使财务和政策激励保持一致、构建共享数据基础设施，以及在整个临床环境中嵌入以安全为导向的教育和实践，可以推动持久的改进，最终实现更安全、更以患者为中心的医疗保健系统。
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