近日，美国《医院医学杂志》( Journal of Hospital Medicine)上发表的一篇研究报告称，在电子健康档案(EHR)中嵌入一种自动预测工具，就能帮助各大机构实施旨在改善医疗和降低再度入院的医院策略。

这项研究是在宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院进行的，研究者们成功植入了自动预测工具，能够识别出院30天内有重新入院风险的再入院患者。

需要特别指出的是，该研究团队发现在入院前12个月内住院过2次或2次以上，这是预测患者在出院30天内有重新入院风险的最佳途径。

该工具能在电子健康档案中标识高风险患者，临床医生可以双击识别标志，了解先前的急诊情况和出院计划，发布引发原因以及找出先前的医疗团队。至于该工具将产生何种影响，已经研究了一年时间。在这段时间里，触发再入院警报的患者随后有31%再度入院。当警报未被触发时，只有11%的患者再度入院。

该研究的主要作者、医学博士、内科专家以及宾夕法尼亚医学院临床流行病学和生物统计学中心工作者Charles A. Baillie表示：“该工具展示的结果显示，我们能以更大的准确度预测出院30天内有重新入院风险的再入院患者。掌握了这些情况，医疗团队就能对患者进行准确定位，确保这些患者接受了最大强度的必要治疗，以防止他们再度入院。”

原文标题：EHR tool accurately predicts patients at risk for readmission

原文作者：Laura Pedulli