Традиционный анализ летальности требует значительных затрат времени на ручной просмотр медицинских карт, что препятствует своевременному выявлению недостатков в оказании помощи и событий, связанных с безопасностью пациентов. Исследователи разработали сквозную систему анализа летальности, интегрирующую данные электронной медицинской карты Epic с платформой REDCap через автоматизированные конвейеры данных.
Клиницисты совместно с инженерами данных определили и валидировали ключевые элементы для анализа. После смерти госпитализированного пациента структурированные клинические данные автоматически извлекаются и используются для создания записи анализа летальности с предварительным заполнением более 70% полей. Врачи-эксперты оценивают помощь до госпитализации, события безопасности, обсуждения целей лечения (goals-of-care), классификацию смерти и возможности для улучшения.
С декабря 2025 по июнь 2026 года было завершено 181 обзоров внутрибольничной летальности. Медиана времени завершения обзора составила 4 дня, 70% обзоров завершались в течение 7 дней. Вовлечение клиницистов в разработку системы обеспечило высокую точность предварительного заполнения данных — большинство полей требовали ручного редактирования менее чем в 10% случаев. Наиболее часто корректируемыми полями были основная онкологическая служба (18%) и причина госпитализации (16%).
Среднее время на один обзор сократилось с 60 до 19 минут, что соответствует снижению нагрузки на клиницистов на 68%. Повышение эффективности позволило проводить анализ всех случаев внутрибольничной летальности, а не выборки. Результаты рассматриваются мультидисциплинарным координационным комитетом для выявления повторяющихся проблем и системных возможностей улучшения оказания помощи, обсуждения целей лечения и вовлечения паллиативной службы.
Автоматизированная система анализа летальности демонстрирует, как медицинские информационные технологии могут поддерживать непрерывное повышение качества путем снижения административной нагрузки, увеличения пропускной способности обзоров и своевременного выявления возможностей для улучшения безопасности пациентов и соответствия целям лечения. Подход предоставляет масштабируемую основу для преобразования анализа летальности в процесс обучающейся системы здравоохранения.