摘要：医疗差错的根因往往呈现 “多维度、层级化” 特征，传统 “单一归因”（如归咎于医护人员操作失误）难以彻底解决问题。本文采用 “医疗领域人因分析与分类系统（HFACS-Med）”，从 “组织影响 - 不安全监督 - 前提条件 - 不安全行为” 四个层级，对科主任
顾建文教授
医疗差错的根因往往呈现 “多维度、层级化” 特征，传统 “单一归因”（如归咎于医护人员操作失误）难以彻底解决问题。本文采用 “医疗领域人因分析与分类系统（HFACS-Med）”，从 “组织影响 - 不安全监督 - 前提条件 - 不安全行为” 四个层级，对科主任查房中的误差根因进行系统拆解，为零误差策略制定提供靶向依据。
HFACS-Med 由 Wiegmann 等在航空领域 HFACS 模型基础上改良，核心是将医疗差错根因划分为四个相互关联的层级，各层级在科主任查房场景中的映射如下：
组织影响层：医院或科室层面的制度设计、资源配置等宏观因素，是误差发生的 “底层诱因”；不安全监督层：科主任或上级医师对查房流程的监督、培训等管理行为，是误差防控的 “中间屏障”；前提条件层：查房实施前的环境、设备、人员状态等客观条件，是误差发生的 “直接诱因”；不安全行为层：医护人员在查房中的具体操作失误（如汇报遗漏、未验证诊疗方案），是误差发生的 “表层表现”。制度滞后：现有查房制度未适配新医疗技术与政策要求，如 DRGs/DIP 实施后，未更新 “成本 - 质量平衡” 的查房评估指标，导致部分病例因过度追求诊疗规范而超出 DRGs 付费标准；JCI 认证相关的 “患者隐私保护” 条款未纳入查房流程，存在查房时家属未经许可在场的情况；资源错配：高风险患者（如 CI、MOD）的查房资源（如专家时间、床旁监测设备）不足，如科室仅配备 2 台床旁超声（POCUS），无法满足每日 5-8 例 CI 患者的查房需求；临床药师参与查房的频次仅为每周 1 次，难以实时指导抗生素合理使用（EBT 维度达标率仅 92%）。缺标准化操作流程（SOP）：未针对核心查房场景制定 SOP，如危重患者（CI）查房仅依赖科主任经验，无 “生命体征评估 - 治疗方案调整 - 风险告知” 的标准化步骤，导致不同医师查房时的评估重点差异显著（RS 维度预警准确率波动于 80%-90%）；培训碎片化：对低年资医师的查房培训缺乏系统性，如仅通过 “跟查学习” 而非专项考核，导致住院医师对 7×8 矩阵的指标理解不透彻（如误将 “DA” 仅理解为 “诊断结果正确”，忽略 “鉴别诊断完整性”）；监督反馈延迟：科主任对查房质量的反馈多为 “事后总结”（如每月科室会议），而非 “实时纠正”，如发现某病例医嘱闭环（CLR）遗漏后，未立即指导管床护士补全流程，导致误差持续 48h。信息系统碎片化：电子病历系统（EMR）、实验室信息系统（LIS）、影像归档和通信系统（PACS）数据不互通，查房时科主任需切换 3-4 个系统查询患者数据，导致诊断准确性（DA）因 “信息不全” 下降（如未及时查看 LIS 中的凝血功能结果，误判患者手术风险）；环境干扰因素：病房环境不符合 “诊疗安全” 要求，如普通病房噪音分贝达 60dB（远超 45dB 标准），影响查房时医护沟通效率（如管床医生汇报病例时需重复表述）；病房物品摆放混乱（未执行 6S 管理），导致床旁急救设备取用时间超过 3min（延误 RS 维度的预警响应）。信息汇报遗漏：管床护士或住院医师在查房时遗漏关键信息，如汇报术后 24h 患者（PO24）时，未提及 “引流液颜色由淡红转为暗红”，导致科主任未及时调整止血方案（IC 维度院内出血风险上升）；未验证诊疗方案（POC-V）：对疑难病例（DD）的诊疗方案未进行 “现场验证”，如仅凭 EMR 中的影像学报告诊断 “肺炎”，未床旁查看患者呼吸频率与肺部听诊情况，导致误诊（DA 维度不达标）；认知偏差：受 “锚定效应” 影响，科主任对首次诊断结果过度依赖，如将 “发热患者” 初步诊断为 “感染” 后，后续查房中忽略 “肿瘤热” 的可能性（DD 维度鉴别诊断不完整）。针对 HFACS-Med 模型识别的根因，本文从 “人员（Man）、设备（Machine）、物料（Material）、方法（Method）、测量（Measurement）、环境（Environment）”6 个维度（6M），结合数字孪生技术，构建全链条零误差干预策略，确保 56 节点的持续达标。
打破 “科主任主导 + 医护参与” 的传统模式，组建 “科主任 - 主诊医师 - 住院医师 - 护理人员 - 临床药师 - 康复师” 六维共查团队，明确各角色在 56 节点中的职责：
科主任：统筹查房方向，决策高风险节点（如 CI 的治疗方案调整）；主诊医师：审核 DA 与 EBT 维度的合规性，指导疑难病例诊疗；临床药师：评估 EBT 维度的用药合理性，如抗生素选择、剂量调整；康复师：关注 MOD 患者的功能恢复，纳入 PE 维度的患者体验评估；护理人员：汇报 IC 维度的感染防控措施执行情况（如 HHC）与 RS 维度的预警信息。每月开展 1 次 CRM 模拟培训，基于真实病例场景（如 “CI 患者突发呼吸衰竭”），训练团队的 “沟通协作 - 应急响应 - 误差纠正” 能力：
模拟内容：设置 “信息传递错误”“设备故障” 等突发场景，如模拟 “床旁监护仪数据中断”，训练团队如何通过 “SBAR 沟通模式”（Situation-Background-Assessment-Recommendation）快速传递患者生命体征；考核标准：以 “56 节点达标率” 为核心指标，如模拟查房中 DA≥99%、CLR≥99.8% 为合格，未达标团队需进行二次培训。为高风险节点（如 CI、PO24）配置便携式智能设备，实现 “实时监测 - 数据自动上传”：
诊断类设备：床旁超声（POCUS）用于 CI 患者的心脏功能评估、PO24 患者的腹腔积液检测；AI 心电图（AI-ECG）可自动识别心律失常，辅助 DA 维度的诊断；监测类设备：i-STAT 血气分析仪可在 5min 内出具血气结果，支撑 EBT 维度的呼吸支持方案调整；可穿戴设备（如动态血压监测仪）用于 NA 患者的风险分层（RS 维度）。构建 “设备 - IoT 网关 - 医疗数据湖” 的实时传输架构：
技术路径：床旁设备通过 5G 或 Wi-Fi 6 将数据传输至 IoT 网关，网关对数据进行清洗（如剔除异常值）后，实时写入医疗数据湖；应用价值：科主任查房时，可通过移动查房终端（如平板）实时调取数据湖中的患者数据（如 POCUS 影像、AI-ECG 报告），避免因系统碎片化导致的信息缺失（解决前提条件层的根因），提升 DA 与 RS 维度的达标率。针对高风险药品（如麻醉药、抗生素）与耗材（如中心静脉导管），采用 RFID 智能柜进行管理：
存取流程：医护人员通过指纹 + 工号双认证打开智能柜，取用时系统自动记录 “取用人员 - 时间 - 物品名称 - 数量”，实现物料使用的全流程追溯；库存预警：当耗材库存低于安全阈值（如中心静脉导管剩余 5 根）时，系统自动向物资科发送补货提醒，避免因物料短缺影响 HRP 的操作（如延迟穿刺）。对剧毒药品（如化疗药）实施 “双人双锁（HAM）” 管理，取用需两名授权人员分别解锁；对所有用于患者的物料（如药品、耗材），要求使用前 “扫码核验”：
扫码内容：核对物料的 “有效期 - 批号 - 患者信息”，确保 “物料 - 患者” 精准匹配；目标指标：扫码率达到 100%，避免因 “物料错用” 导致的 IC 维度感染风险（如使用过期消毒剂）或 EBT 维度用药错误。制定 “背 - 查 - 问 - 讲 - 解” 五段式查房 SOP，规范每个环节的操作要点：
要求对所有 DD、CI 病例的诊疗方案进行 “现场验证”：
诊断验证：结合床旁体征（如肺部听诊、腹部触诊）与辅助检查（如 POCUS），验证诊断结果（如怀疑肺炎时，需听诊是否有湿啰音）；治疗验证：查看治疗措施的执行情况（如抗生素是否按医嘱时间输注），评估治疗效果（如 CI 患者的氧合指数是否改善），确保 EBT 维度的合规性。采用过程能力指数（Cpk）评估 56 节点的质量稳定性，目标值设定为 Cpk≥1.67（对应 “六西格玛” 水平，误差率＜0.00002%）：
计算方法：以 DA 维度为例，收集连续 30 天的 DA 达标率数据，计算均值与标准差，代入 Cpk 公式（Cpk=min [(USL-μ)/3σ, (μ-LSL)/3σ]，其中 USL=98%，LSL=95%）；改进措施：若 Cpk＜1.67（如 DA 的 Cpk=1.2），则通过 “鱼骨图” 分析根因（如 “低年资医师诊断能力不足”），制定针对性改进措施（如增加 DA 专项培训）。通过 Time-Motion 研究（时间动作分析），优化查房流程，降低非增值时间占比（目标＜15%）：
数据采集：采用视频录制 + 人工计时的方式，记录查房中 “信息查询 - 病例汇报 - 床旁核查 - 讨论决策” 各环节的时间；非增值时间识别：如 “切换系统查询数据”“等待设备取用” 等属于非增值时间，通过 “数据湖互联”“6S 设备定位” 等措施缩短该时间，如将 “信息查询时间” 从 10min 降至 3min，提升查房效率。在病房与医生办公室推行 “整理（Sort）- 整顿（Set in order）- 清扫（Shine）- 清洁（Standardize）- 素养（Sustain）- 安全（Safety）”6S 管理：
整理整顿：划分 “医疗区 - 生活区 - 储物区”，明确物品摆放位置（如急救设备固定在病房门口左侧）；清扫清洁：每日早晚各 1 次病房清扫，每周 1 次深度清洁，确保环境整洁；安全保障：在走廊设置防滑标识，在高风险操作区域（如 HRP 操作间）设置警示灯，降低环境安全风险。通过智能环境监测系统，实时调控病房的 “噪音 - 温度 - 湿度”：
基于患者的多源数据（EMR、影像、生命体征），构建 1:1 的数字孪生体，实现 “VR 预查房”：
预演流程：查房前 1h，科主任通过 VR 设备进入虚拟病房，查看数字孪生体的 “生命体征动态变化”（如 CI 患者的心率波动趋势）、“影像三维重建”（如 PO24 患者的手术部位三维模型），预判查房重点（如关注 PO24 患者的手术切口愈合情况）；方案模拟：在 VR 系统中模拟不同诊疗方案的效果，如模拟 “调整抗生素剂量” 后，数字孪生体的 “炎症指标变化趋势”，辅助 EBT 维度的决策。通过 IoT 设备与数字孪生体的实时联动，实现 “现实 - 虚拟” 双向映射：
数据同步：床旁设备采集的生命体征数据（如心率、血压）实时同步至数字孪生体，科主任可在 VR 系统中查看 “实时数据曲线”，对比虚拟预演结果，识别偏差（如现实中患者血压低于虚拟预演值）；动态调整：若发现现实与虚拟存在偏差（如 RS 维度预警 “患者可能出现低血压”），科主任可在 VR 系统中模拟 “补液方案调整”，预测效果后，再在现实查房中执行，降低决策风险。五、结语在 DRGs/DIP、三级绩效考核与 JCI 的多重约束下，科主任查房已从 “经验驱动的个案管控” 升级为 “算法驱动的系统工程”。本文提出的 “56 节点 HRO-EBM - 数字孪生融合管理范式”，通过 SCM 构建差错防御体系，通过 HRO 培育零误差组织能力，通过 EBM + 精准医学强化决策证据，通过 7×8 矩阵实现量化管控，通过 HFACS-Med 追溯根因，通过 “6M + 数字孪生” 实施干预，最终实现查房质量的 “零缺陷”。
该范式的核心价值在于：将 “以患者为中心” 的理念转化为 “可量化、可验证、可持续” 的操作标准 ——56 个节点的达标率不再依赖医护人员的主观经验，而是通过 “理论 - 模型 - 策略” 的闭环管理实现稳定可控；数字孪生技术的引入，更是打破了 “现实操作不可逆转” 的局限，为医疗质量的 “事前预防” 提供了新路径。
未来，随着 AI 大模型、多组学技术的发展，该范式可进一步优化：如通过 AI 大模型自动生成 “查房重点清单”，基于患者的基因组数据在数字孪生体中模拟 “个体化治疗响应”。唯有持续推动 “理论创新 - 技术融合 - 流程再造”，才能让科主任查房真正成为医疗质量安全的 “坚固防线”，为公立医院高质量发展提供核心支撑。
此上下集已完整呈现零误差科主任查房的理论、模型、根因与策略。你若对某部分内容的深度、案例补充等有想法，或者需调整科学表述风格，欢迎随时交流。
来源：医学顾事
