《當醫療出錯時：一位醫生的痛與思》

【資料圖】

【美】丹妮爾·奧弗里 著

譯林出版社

丹妮爾·奧弗里要跟蹤的病人太多了。羅梅羅應該是其中相對輕松的一位：這位69歲的女性常年定期檢查，她只不過有些肥胖、關節有炎癥，血壓不太正常而已。

丹妮爾·奧弗里是一位執業25年，經驗相對豐富的內科醫生。

但是致命的疏漏出現了。當羅梅羅被檢查出貧血時，多發性骨髓瘤已經在她體內滋長了一段時間。

“對醫生來說，錯過癌癥的早期發現是一件糟糕的事，感覺辜負了病人信任?！钡つ轄枴W弗里在她的新書《當醫療出錯時：一位醫生的痛與思》懊悔地反思，貧血導向的可能性太多了，慢性疾病、月經、肝病、腎病，但羅梅羅恰恰是最嚴重的那一種。在醫院治療癌癥時，羅梅羅甚至有意疏遠了常年打交道的丹妮爾·奧弗里。

世人對醫生最大的誤解莫過于，醫生是人不是神，不可能藥到病除，也一定會犯錯誤。

中國的內科醫生張孝騫曾和許多人分享過他犯的錯：20世紀50年代后期，一位中年病人來北京協和醫院求診，張孝騫為其診斷時發現，病人患有心臟病的依據不足，一時下不了結論，后續病人情況好轉選擇出院，又突然休克，因搶救不及時去世了。

后來尸檢發現，病人死于肺動脈栓塞。張孝騫才知道，這位病人患有靜脈炎，但他問診時沒問出來病史，也沒翻老病歷。這位內科界的巨擘毫不諱言自己的失誤，“在病人面前，我永遠是一個小學生，這不是故作姿態的謙虛，而確實是經驗之談?！?/p>

2016年，《英國醫學雜志》發了一篇文章，指出醫療失誤是美國人的第三大死因，擊敗了乳腺癌、中風、糖尿病、肺炎等疾病。這篇文章和羅梅羅的死訊督促丹妮爾·奧弗里開始觀察，在龐大復雜的醫療系統里，有哪些細枝末節容易造成醫療失誤。

首先是長時間工作后的疲倦。試想一下，當你熬過十幾個小時的輪班后，坐在電腦前，你只想盡快把每一份檢查報告單飛快瀏覽一遍。全面審查患者病歷的時間縮短了。

醫生就像偵探，在臨床問診時找到各種證據，再推理出最有可能的疾病，但當偵探疲倦時，他們很難去提問患者生活的細枝末節：你在哪里長大？你是否飼養鸚鵡？你是不是在林中徒步旅行？你是不是擁有水族箱？你是否接種了所有疫苗？

此外，一項針對醫療事故案例的調查分析了248起涉及電子病歷的案例，發現電子病歷系統和醫生使用電子病歷的方式，與醫療事故的發生有強關系。

丹妮爾·奧弗里同時經歷過紙質病歷和電子病歷的時代。對她來說，紙質病歷的好處在于，醫生得到一張白紙，根據個人處理信息的邏輯順序寫下想法，主訴、當前病史、既往病史、查體結果、化驗結果，然后給出一個臨床推理。

但打開電子病歷時，丹妮爾·奧弗里會不自覺地迎合計算機的思維系統，就像填空的機器人一樣，機械地把臨床發現的證據像碎片一樣塞進電腦里。而且，當醫生的眼睛盯著屏幕時，很難和病人真正對話。

電子病歷的出現推動了醫療界的發展：不再丟失病歷紙，能匯總所有的醫療記錄，且能輕易聚集多個病人的信息，分析某種病的流行病學特征。但只依靠機器，也會造成嚴重的后果。

比如，一位兒科醫生要開抗生素，輸入了錯誤的劑量，機器人藥房只會把醫生要求的藥片劑量開出來，但如果有藥劑師在場，看到劑量不對勁，可以馬上申請復查，避免錯誤。

我們常在新聞媒體和法律判決中看到各種醫療事故的例子，對患者的身體和心靈造成惡劣的影響，但少有人知，許多醫療事故往往是多個錯誤疊加在一起，且沒有得到修正。

人們不必過分緊張，醫療系統自身就帶有糾錯的機制，大多數錯誤不會造成嚴重的后果。許多科室會定期組織疑難病例討論，或是多學科會診，來避免誤診、漏診。一些醫院還引入人工智能系統，在醫生下判斷前彈出提醒：這些癥狀是否導向新的可能性？

在臨床工作多年的醫生告訴我，一些疑難病例常常在數次錯誤的推理后，得以明確病因，且大多不會影響后續的治療。

為了避免錯誤發生在自己頭上，許多病人會選擇多看幾個醫生、多跑幾家醫院。作為患者，我們能做到的最大幫助是，在醫生詢問時，積極配合，深入對話，減少誤診漏診的可能性。

當醫生說，“你可能是某種疾病”，或許你可以試著問問，“還有其他可能嗎”“為什么你會這么認為？”別讓小錯釀成大錯。