โรงพยาบาลทหารที่ใหญ่ที่สุดในประเทศไทยเชื่อมต่อข้อมูลการติดเชื้อแบบเรียลไทม์ ปรับปรุงขั้นตอนการทำงานด้านการติดเชื้อให้มีประสิทธิภาพ และเริ่มใช้การประเมินความเสี่ยงเชิงคาดการณ์เพื่อสนับสนุนการเฝ้าระวังที่ตรงเป้าหมายยิ่งขึ้นได้อย่างไร
แอชลีห์ มายอลล์
สรุปข้อมูลสำคัญ
โรงพยาบาลพระมงกุฎเกล้าได้ร่วมมือกับ NEX เพื่อเปลี่ยนระบบติดตามการติดเชื้อแบบย้อนหลังที่แยกส่วนกัน ให้เป็นระบบเฝ้าระวังที่เชื่อมต่อกันทั่วทั้งโรงพยาบาล
ภายในสามสัปดาห์ ทีมป้องกันและควบคุมการติดเชื้อมีมุมมองที่รวมศูนย์ของบันทึกทางจุลชีววิทยา เคสที่ยังรักษาอยู่ และความเสี่ยงในการติดเชื้อทั่วทั้งโรงพยาบาล
การประเมินผลในอีกหกเดือนต่อมายังแสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการเฝ้าระวังเชื้อ Enterobacterales ที่ดื้อยาคาร์บาพีเนมได้เร็วขึ้นและตรงเป้าหมายมากขึ้น โดยมีค่า AUROC อยู่ที่ 0.89 และมีความไว (sensitivity) อยู่ที่ 87% ในช่วงเวลาการพยากรณ์เจ็ดวัน
ความท้าทาย
โรงพยาบาลพระมงกุฎเกล้า เป็นโรงพยาบาลเพื่อการเรียนการสอนของกองทัพบกขนาด 1,200 เตียงในกรุงเทพมหานคร โดยให้บริการการรักษาเฉพาะทางและการดูแลรักษาในระดับตติยภูมิแก่บุคลากรทางทหารและประชาชนทั่วไป
ทีมป้องกันและควบคุมการติดเชื้อของโรงพยาบาลต้องจัดการกับสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนของโรงพยาบาล ซึ่งมีภาระสูงจากการติดเชื้อในโรงพยาบาลและการดื้อยาต้านจุลชีพ
ก่อนหน้าที่จะใช้ NEX งานเฝ้าระวังส่วนใหญ่ของโรงพยาบาลเป็นแบบทำด้วยมือ ทีมงานต้องตรวจสอบผลการตรวจทางจุลชีววิทยาย้อนหลัง บันทึกข้อมูลการติดเชื้อในสเปรดชีตต่าง ๆ และรวบรวมข้อมูลผู้ป่วยและหอผู้ป่วยจากระบบที่แตกต่างกัน
สิ่งนี้ทำให้ยากต่อการมองเห็นความเสี่ยงของการติดเชื้อในภาพรวมของโรงพยาบาลที่เป็นปัจจุบัน นอกจากนี้ยังสร้างภาระงานด้านการบริหารจัดการอย่างมากให้กับทีม IPC และจำกัดเวลาที่มีสำหรับการสืบสวนและการป้องกัน
โรงพยาบาลต้องการเปลี่ยนผ่านจากการติดตามที่กระจัดกระจายไปสู่แนวทางที่ทันท่วงทีและเชื่อมโยงกันมากขึ้น
การเชื่อมโยงข้อมูลการติดเชื้อทั่วทั้งโรงพยาบาล
ในเดือนมกราคม พ.ศ. 2568 โรงพยาบาลพระมงกุฎเกล้าได้ร่วมมือกับ NEX เพื่อนำระบบการตรวจจับการติดเชื้ออัจฉริยะ (Infection Intelligence) มาใช้ทั่วทั้งโรงพยาบาล
การติดตั้งใช้งานในระยะแรกได้เชื่อมโยงผลการตรวจทางจุลชีววิทยาแบบเรียลไทม์เข้ากับข้อมูลผู้ป่วยและข้อมูลโรงพยาบาลที่เกี่ยวข้อง ระบบ NEX ได้ประมวลผลและจัดระเบียบข้อมูลใหม่โดยอัตโนมัติเพื่อให้ทีมควบคุมและป้องกันการติดเชื้อ (IPC) ตรวจสอบ ซึ่งรวมถึง:
เชื้อดื้อยาหลายขนาน
การติดเชื้อในกระแสเลือด
การติดเชื้อที่เกี่ยวข้องกับการใช้อุปกรณ์ทางการแพทย์
ตำแหน่งของผู้ป่วยและการย้ายหอผู้ป่วย
สถานะการติดเชื้อและการแพร่กระจายเชื้อ
กิจกรรมการคัดกรองและการติดตามผล
สิ่งนี้ทำให้ทีม IPC มีแหล่งข้อมูลเดียวในการตรวจสอบเคสที่กำลังรักษาอยู่ ติดตามการเปลี่ยนแปลงสถานะของผู้ป่วย และทำความเข้าใจเกี่ยวกับการกระจายตัวของความเสี่ยงในการติดเชื้อตามหอผู้ป่วยต่างๆ
แพลตฟอร์มนี้ได้รับการกำหนดค่าตามกระบวนการทำงานที่มีอยู่เดิมของโรงพยาบาลและคำจำกัดความในท้องถิ่น แทนที่จะเป็นการนำกระบวนการเฝ้าระวังแบบแยกส่วนเข้ามาใช้
มีอะไรเปลี่ยนแปลงบ้างสำหรับทีมควบคุมการติดเชื้อ
มุมมองแบบรวมศูนย์ภายในสามสัปดาห์ ภายในสามสัปดาห์ โรงพยาบาลก็มีบันทึกดิจิทัลที่สามารถค้นหาได้ของการติดเชื้อกลุ่มเป้าหมายสำคัญ โดยจัดระเบียบตามผู้ป่วย เชื้อก่อโรค หอผู้ป่วย และเวลา แทนที่จะต้องสลับไปมาระหว่างสเปรดชีตและแหล่งข้อมูลที่แยกจากกัน ทีมงานสามารถตรวจสอบข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้ผ่านมุมมองร่วมกันทั่วทั้งโรงพยาบาล
การตระหนักรู้สถานการณ์ที่รวดเร็วขึ้น ฟีดข้อมูลแบบเรียลไทม์แสดงผู้ป่วยที่ยังรักษาอยู่และสถานะการติดเชื้อแยกตามหอผู้ป่วย เกณฑ์ที่กำหนดขึ้นเองในระดับท้องถิ่นช่วยให้ทีมตระหนักได้ว่าสัญญาณการติดเชื้อเพิ่มขึ้นที่ใด และอาจจำเป็นต้องเข้าไปตรวจสอบอย่างใกล้ชิดยิ่งขึ้นตรงจุดใด
ลดงานธุรการที่ต้องทำด้วยตนเอง การประมวลผลแบบอัตโนมัติช่วยลดการป้อนข้อมูลซ้ำๆ และความจำเป็นในการดูแลรักษาสเปรดชีตติดตามการติดเชื้อที่ซ้ำซ้อนกัน ส่งผลให้เจ้าหน้าที่ IPC มีเวลามากขึ้นในการตรวจสอบความเสี่ยง ติดตามผู้ป่วย และประสานงานมาตรการป้องกัน
การนำไปใช้โดยทีมงานของโรงพยาบาล แพลตฟอร์มนี้ถูกนำไปใช้โดยตรงในเวิร์กโฟลว์ปกติของทีมงาน โดยมีผู้ใช้งานเข้าร่วมทั้งในส่วนของกิจกรรมการเฝ้าระวังและการจัดการการติดเชื้อ ข้อเสนอแนะต่างๆ ช่วยให้ NEX สามารถปรับอินเทอร์เฟซ คำศัพท์ และเวิร์กโฟลว์ให้เข้ากับความต้องการเฉพาะของโรงพยาบาลได้
"ในที่สุดเราก็มีทัศนวิสัยแบบเรียลไทม์ทั่วทั้งโรงพยาบาล ซึ่งช่วยลดขั้นตอนการทำงานที่ต้องใช้เวลามากได้อย่างมหาศาล และกำลังช่วยให้เราจัดลำดับความสำคัญได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและเตรียมการได้รวดเร็วยิ่งขึ้นแล้ว"
นพ. วศิน วสิกะสิน
|
ผู้ช่วยศาสตราจารย์และแพทย์ที่ปรึกษาด้านโรคติดเชื้อ
นักวิจัยกิตติมศักดิ์ที่ Imperial College London
|
โรงพยาบาลพระมงกุฎเกล้า
จากการเฝ้าระวัง สู่การคาดการณ์ที่รวดเร็วขึ้น
ขั้นตอนต่อไปจะมุ่งเน้นไปที่เชื้อกลุ่ม Enterobacterales ที่ดื้อต่อยาคาร์บาพีเนม (carbapenem-resistant Enterobacterales)
เชื้อ CRE สามารถก่อให้เกิดการติดเชื้อที่รักษาได้ยาก และแพร่กระจายระหว่างผู้ป่วยและสถานพยาบาลต่าง ๆ ได้ ผู้ป่วยอาจเป็นพาหะนำเชื้อ CRE โดยไม่มีอาการ ส่งผลให้ไม่สามารถตรวจพบการตั้งรกรากของเชื้อ และส่งเสริมให้เกิดการแพร่เชื้อต่อไปได้
การคัดกรองสามารถระบุตัวผู้ป่วยที่มีเชื้อเพื่อที่จะได้พิจารณามาตรการป้องกันที่เหมาะสมและมาตรการควบคุมการติดเชื้ออื่น ๆ อย่างไรก็ตาม การคัดกรองผู้ป่วยทุกรายนั้นมีค่าใช้จ่ายสูงและอาจไม่สามารถปฏิบัติได้จริง
NEX ได้สำรวจว่าข้อมูลของโรงพยาบาลจะสามารถช่วยให้ทีมระบุได้หรือไม่ว่าผู้ป่วยรายใดมีโอกาสมากที่สุดที่จะได้รับเชื้อหรือมีผลการตรวจหาเชื้อ CRE เป็นบวกในเวลาต่อมา
ประสิทธิภาพการทำนายล่วงหน้า
แบบจำลองนี้ได้รับการประเมินจากข้อมูลของโรงพยาบาลที่รวบรวมไว้ล่วงหน้าเป็นเวลาหกเดือน ซึ่งรวมถึงทั้งการเพาะเชื้อทางคลินิกและการคัดกรอง
ผลลัพธ์ในระยะแรกแสดงให้เห็นดังนี้:
0.89 AUROC
แบบจำลองแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการแยกแยะอย่างชัดเจนระหว่างผู้ป่วยที่ตรวจพบเชื้อ CRE ในเวลาต่อมาและผู้ที่ไม่พบเชื้อ
ล่วงหน้าสูงสุดเจ็ดวัน
มีการประเมินความเสี่ยงภายในกรอบเวลาการคาดการณ์เจ็ดวัน ซึ่งช่วยสร้างโอกาสในการทบทวนก่อนที่จะมีการรายงานผลการตรวจทางจุลชีววิทยาที่เป็นบวก
ความไว 87%
ณ เกณฑ์การปฏิบัติงานที่เลือก แบบจำลองสามารถระบุตัวผู้ป่วยที่ตรวจพบเชื้อในเวลาต่อมาได้ถึง 87%
การค้นพบเหล่านี้สนับสนุนความเป็นไปได้ในการเฝ้าระวังเชื้อ CRE เชิงคาดการณ์ภายในสภาพแวดล้อมจริงของโรงพยาบาล ผลลัพธ์เหล่านี้เพียงอย่างเดียวไม่ได้แสดงถึงการลดลงของการติดเชื้อ จำเป็นต้องมีการประเมินล่วงหน้าอย่างต่อเนื่องเพื่อประเมินว่าการคาดการณ์ส่งผลต่อการตัดสินใจในการคัดกรอง ปริมาณงานของบุคลากร การแพร่กระจายเชื้อ และผลลัพธ์ของผู้ป่วยอย่างไร
แนวทางนี้ต่อยอดมาจากงานวิจัยของ NEX ที่ผ่านการทบทวนโดยผู้เชี่ยวชาญในวารสาร The Lancet Digital Health ก่อนหน้านี้ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าเครือข่ายการสัมผัสของผู้ป่วยแบบพลวัตและข้อมูลโรงพยาบาลที่รวบรวมเป็นประจำสามารถคาดการณ์ความเสี่ยงในการติดเชื้อที่เกิดขึ้นในโรงพยาบาลได้
จากการคัดกรองที่มากขึ้น สู่การคัดกรองที่ชาญฉลาดขึ้น
วัตถุประสงค์ของการเฝ้าระวังเชิงคาดการณ์ไม่ใช่เพื่อสร้างการแจ้งเตือนให้มากขึ้น หรือกำหนดมาตรการป้องกันให้แก่ผู้ป่วยจำนวนมากขึ้นโดยอัตโนมัติ
แต่เพื่อช่วยให้ทีมป้องกันและควบคุมการติดเชื้อ (IPC) สามารถตัดสินใจได้อย่างรอบด้านมากขึ้นว่าควรจัดสรรทรัพยากรที่มีอยู่อย่างจำกัดในการคัดกรองและการป้องกันไปที่ใด
ด้วยการรวมความเสี่ยงในระดับผู้ป่วยเข้ากับความตระหนักรู้สถานการณ์ทั่วทั้งโรงพยาบาล NEX สามารถสนับสนุนทีมในการปฏิบัติงานดังนี้:
ระบุตัวผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูงได้เร็วขึ้น
จัดลำดับความสำคัญในการคัดกรองได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น
สืบสวนประวัติการสัมผัสโรคร่วมกันได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
ลดการทบทวนข้อมูลด้วยตนเองที่มีคุณค่าน้อย
มุ่งเน้นมาตรการป้องกันการสัมผัสในจุดที่คาดว่าจะได้รับประโยชน์สูงสุด
ติดตามว่าการคัดกรองและการดำเนินการติดตามผลที่จำเป็นได้เกิดขึ้นแล้วหรือไม่
สิ่งนี้ช่วยสร้างแนวทางปฏิบัติจริงจากการเฝ้าระวังเชิงรับ ไปสู่การป้องกันในระยะเริ่มต้นและตรงเป้าหมายมากยิ่งขึ้น
สิ่งที่เราได้เรียนรู้
การนำไปใช้งานจริงได้พิสูจน์ให้เห็นว่าระบบข้อมูลอัจฉริยะด้านการติดเชื้อ (Infection Intelligence) สามารถบูรณาการเข้ากับโรงพยาบาลขนาดใหญ่ที่มีความซับซ้อน และนำไปปรับใช้ภายในกระบวนการทำงานด้านการป้องกันและควบคุมการติดเชื้อ (IPC) ตามปกติได้
นอกจากนี้ยังช่วยเน้นย้ำถึงบทเรียนหลายประการดังนี้:
การดำเนินงานต้องเริ่มต้นที่กระบวนการทำงาน การเชื่อมโยงข้อมูลจะสร้างมูลค่าเพิ่มได้ก็ต่อเมื่อข้อมูลผลลัพธ์ที่ได้นั้นสนับสนุนการดำเนินการ IPC ที่ชัดเจนเท่านั้น
การกำหนดค่าในท้องถิ่นเป็นสิ่งสำคัญ เชื้อจุลชีพ คำจำกัดความ เกณฑ์ และลำดับความสำคัญในการเฝ้าระวังจะแตกต่างกันไปในแต่ละโรงพยาบาล
การคาดการณ์ต้องอยู่ภายใต้การควบคุมดูแลทางคลินิกเสมอ การประมาณการความเสี่ยงควรสนับสนุนการทบทวนโดยผู้เชี่ยวชาญ ไม่ใช่เข้ามาแทนที่
ผลกระทบต่อการดำเนินงานมีความสำคัญควบคู่ไปกับประสิทธิภาพของแบบจำลอง เวลาที่ประหยัดได้ ประสิทธิภาพการคัดกรอง การปฏิบัติตามข้อกำหนด และการเข้าแทรกแซงที่เร็วขึ้น มีความสำคัญไม่แพ้ความแม่นยำทางสถิติ
ขั้นตอนถัดไป
NEX และโรงพยาบาลพระมงกุฎเกล้ากำลังประเมินอย่างต่อเนื่องว่า Infection Intelligence ส่งผลต่อการปฏิบัติงานประจำวันอย่างไร
ขั้นตอนต่อไปจะตรวจสอบในเรื่องของ:
จำนวนการทดสอบเฝ้าระวังที่จำเป็น
ความรวดเร็วในการตรวจพบผู้ติดเชื้อกลุ่มเสี่ยงสูง
เวลาที่ประหยัดได้ในระหว่างการทบทวนและสืบสวนโรค
การปฏิบัติตามขั้นตอนการคัดกรองและการควบคุมการติดเชื้อ
การเปลี่ยนแปลงที่อาจเกิดขึ้นในการสัมผัสเชื้อภายในหอผู้ป่วยและการแพร่เชื้อในระยะที่สอง
ประสิทธิภาพในการรับมือกับเชื้อดื้อยาหลายชนิดเพิ่มเติม
เป้าหมายคือการพิสูจน์ไม่เพียงแค่ว่าสามารถคาดการณ์ความเสี่ยงในการติดเชื้อได้หรือไม่ แต่ยังรวมถึงว่าข้อมูลอัจฉริยะที่ได้รับเร็วขึ้นจะช่วยให้โรงพยาบาลป้องกันการติดเชื้อที่หลีกเลี่ยงได้หรือไม่
