《Journal of Surgical Research》：Surgeon-Informed Clinical Decision Support Software for Surgical Risk Prediction and Outcomes Tracking
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外科医生参与开发的切口疝风险预测与患者追踪CDSS应用，通过改良德尔菲法确定模型性能标准（FNR<10%，FPR<15%，AUC≥0.8），强调界面可视化、权重透明化及工作流程整合对降低用户负担（团队数据录入、移动端适配）和提升采纳率的关键作用。
Margaret M. Hornick | Ankoor Talwar | Malia Voytik | Zachary Gala | Chris Amro | Salman Khan | Ayaka N. Deguchi | Emily Dao | Dmitry Khodyakov | Katharine A. Rendle | Robyn B. Broach | John P. Fischer
宾夕法尼亚大学外科系整形外科
摘要
引言
临床决策支持软件（CDSS）的有效实施需要将其整合到临床环境和工作中流程中。为了前瞻性地定义以外科医生为中心的设计原则，本研究采用了改进的德尔菲方法来指导一款新型CDSS应用程序的开发，该应用程序结合了切口疝风险预测和患者结果跟踪功能。
方法
来自八个专业领域的30名外科医生参与了一项三轮在线改进德尔菲调查，评估了一款试点CDSS应用程序。使用李克特量表和定性分析方法，对应用程序的风险模型、用户界面和工作流程整合的可行性、重要性和可接受性进行了评估。
结果
外科医生们为模型性能设定了明确的标准（可接受的假阴性率中位数<10%，假阳性率<15%，接收者操作特征曲线下面积最小值≥0.8）。风险因素的可视化表示和透明加权对于外科医生解读风险和与患者沟通非常重要。基于团队的数据输入、用户账户、数据输入和结果跟踪器、可定制的提醒功能以及移动和桌面界面对于减轻用户负担（特别是长期结果跟踪）至关重要。主题分析显示：风险模型主要用于已经被认为高风险的患者，以增强患者沟通；统计素养的差异会影响外科医生对风险模型的理解和应用；可接受的性能指标因临床环境而异；最小化用户负担对于CDSS的成功采用至关重要。
结论
这些发现为开发外科CDSS工具提供了基于外科医生需求的基础概念。为了使CDSS取得成功，它必须作为一个可解释且高效的工具，能够增强临床判断。满足最终用户对模型透明度、统计素养和工作流程整合的需求对于其采用至关重要。
引言
临床决策支持软件（CDSS）利用患者特定信息来协助临床医生进行决策，旨在在可操作的时间和地点提高患者护理的质量和效率。1 随着人工智能在医学中作用的增加，CDSS的可用性和使用迅速扩展。常见的CDSS工具如药物相互作用检查器和风险计算器提供了显著的好处，包括减少临床错误、提高工作流程效率、增强医生决策信心以及个性化患者护理。2 , 3 然而，它们也带来了一些挑战，例如实施和维护成本较高、增加了用户的认知和管理负担、可能削弱医生的自主性，以及可能加剧现有的健康差异。2, 3, 4 因此，CDSS的整体效果和成功程度各不相同。3 , 5, 6, 7
CDSS的成功取决于多种因素的复杂相互作用，包括软件特性、内容相关性、实施难度及其解决特定问题的能力。8 , 9 医生对CDSS的有效采用还取决于对影响成功实施的关键背景因素的理解和考虑，例如最终用户的偏好、临床工作流程的整合以及使用的经济和非经济成本。8 , 10, 11, 12, 13 在CDSS的开发和实施过程中纳入最终用户的意见对于优化其效果和采用至关重要。10 , 14, 15, 16, 17, 18
这些挑战在外科领域尤为突出。外科决策具有高度的风险性和时间敏感性，严重依赖个人判断和经验知识。由于过度自信、确认偏误等认知偏差，外科医生往往更信任自己的直觉而非算法建议。19 其他复杂性因素，如术前患者优化管理、术后并发症处理以及多变的工作环境，进一步区分了外科实践。这些多方面的差异强调了根据外科工作流程和决策风格定制CDSS的重要性，以建立信任并确保其成功采用。
方法
在获得宾夕法尼亚大学（协议号#853314）和RAND公司（协议号#2023-N0497）的机构审查委员会批准后，本研究于2024年12月5日至2025年2月19日期间进行。
参与者特征
共有64名来自14个腹部外科专业领域的外科医生受邀参与，最终有30名来自八个专业领域的外科医生注册参加。参与者主要为男性（76.7%）和白人/高加索人（76.7%）。所有参与者均持有医学博士学位（MD）或同等学位，其中26.7%的人至少还拥有另一个高级学位（如博士学位、公共卫生硕士学位）。
平均而言，参与者在住院医师培训后有15.3年的临床经验（标准差=10.3年）。
讨论
这项改进的德尔菲研究提供了关于外科医生特定偏好、可行性考量以及影响新型CDSS应用程序成功实施的背景因素的关键见解。该CDSS工具具有两个独特功能：患者结果跟踪功能为外科医生提供了关于模型在其自身患者群体中表现情况的反馈；以及基于团队的数据管理功能。
补充数据
与本文相关的补充数据可在以下链接找到：
https://doi.org/10.1016/j.jss.2025.09.089 披露
Fischer博士是Becton Dickson和Suturion的付费顾问，在过去36个月内收到了来自3M、AbbVie、Baxter、WL Gore和Integra Life Sciences的咨询费用。Rendle博士在过去36个月内收到了来自Merck和MJH Life Sciences的咨询费用，并获得了AstraZeneca和Pfizer的资助，这些都与本研究无关。Khodyakov博士是ExpertLens的创建者，该工具用于本研究的数据收集，并获得了Cambia的资助。
资金支持
本研究得到了
美国国立卫生研究院 的资助[资助编号#1R01DK131067-01]。美国国立卫生研究院未参与本研究的设计、数据收集、分析、论文撰写或提交发表的决定。内容仅代表作者的观点，不一定代表美国国立卫生研究院的官方立场。此外，
宾夕法尼亚大学 也提供了支持。
数据获取
支持本研究结果的数据可向相应作者提出合理请求后获取。
CRediT作者贡献声明
Margaret M. Hornick： 撰写 – 审稿与编辑、初稿撰写、可视化、项目管理、方法论设计、调查、数据分析、概念化。
Ankoor Talwar： 撰写 – 审稿与编辑、初稿撰写、调查、数据分析、概念化。
Malia Voytik： 撰写 – 审稿与编辑、初稿撰写、可视化、调查。
Zachary Gala： 撰写 – 审稿与编辑、方法论设计、调查、概念化。
