综述：计算机辅助病史采集在择期和急症护理中的应用：系统评价

这篇系统评价深入探讨了计算机辅助病史采集(CAHT)在择期和急症护理中的临床价值，通过对19项研究(涉及11,885例患者)的分析，证实CAHT具有高完成率(75-95%)、优异的使用满意度，并能提升诊断准确性、患者参与度和临床效率，尽管对就诊时长的影响存在异质性。研究强调需优化CAHT与电子健康记录(EHR)的整合，并关注老年群体数字包容性。

　　

背景

在当今医疗资源紧张的环境下，计算机辅助病史采集(CAHT)作为数字化创新工具，通过电子化问卷让患者在就诊前自主提交病史信息。这种模式借鉴了零售业自助扫描、在线值机等工业案例的成功经验，旨在解决传统问诊中信息遗漏(如胸痛患者病史缺失率达48%)和医患沟通效率低下等问题。CAHT尤其适用于依赖单次临床接触的急症和择期诊疗场景。

方法

本研究遵循PRISMA指南，检索2014-2024年间MEDLINE等四大数据库的7205篇文献，最终纳入19项研究。采用ROBINS-I V2和RoB 2工具评估偏倚风险，通过GRADE系统评价证据质量。研究聚焦五大核心结局：完成率、满意度、患者参与度、临床效率和诊断准确性。

关键发现

高依从性与用户体验

大规模研究(n=8,887)显示CAHT问卷完成率达75-95%，通过短信提醒可进一步提升至92.7%。患者对系统易用性评分达8.0/10分，83.7%认为其更利于回答敏感问题。不过老年群体中54.5%存在技术使用障碍。

医患互动革新

72.2%的医护人员(n=99)认可CAHT改善沟通效率，患者主动寻求医疗建议的比例提升81%。典型案例显示，骨科患者通过CAHT自由文本字段补充了传统问诊易忽略的心理社会因素。

临床效能争议

术前评估应用CAHT使ASA分级耗时减少64%，但部分研究报道因EHR未整合导致问诊时间延长50%。资源利用方面，数字化筛查降低26%人力成本，使日间手术取消率降至1.1%。

数据质量突破

在胸痛急诊评估中，CAHT对疼痛定位的记录完整度达100%，显著优于传统记录(52%缺失)。AI驱动的症状评估工具与标准分诊的一致性Kappa值达0.61-0.94。

实践启示

成功的CAHT实施需要：

1. 1.

   深度EHR整合避免信息孤岛

2. 2.

   自适应界面设计(如根据患者输入动态调整问题)

3. 3.

   多语言支持和现场辅助人员配置

4. 4.

   合规性保障，遵循GDPR等数据保护法规

前沿展望

未来研究应探索：

• •

  可穿戴设备连续数据采集与CAHT的协同效应

• •

  自然语言处理(NLP)技术实现智能问诊逻辑跳转

• •

  基于风险预测模型的自动化分诊决策支持

• •

  不同医疗体系中成本效益的差异比较

该系统评价揭示了CAHT作为"数字分诊员"的潜力，其既能像超市自助结账台般提升流程效率，又具备类似航空值机系统的预检功能，为构建以患者为中心的智慧医疗体系提供了关键技术支撑。