「**糖尿病腎臟病(DKD/CKD in T2DM)**」近兩年(2024–2025)**可直接用於CDSS設計**的研究與 # 一、臨床研究/實務證據(2024–2025) 1. **健康系統級 CKD 照護與 SGLT2 使用率提升(實務導入)** 大型健康系統在糖尿病人群導入 CDSS 後,**CKD 篩檢率由 35%→72%**,並伴隨 **SGLT2 抑制劑處方增加**;品質指標改善呈「混合」但方向正面。啟示:將**篩檢+處方建議**整成單一卡片、以流程指標驗收。 ([Lippincott][1]) 2. **可解釋式 CKD-CDSS(XAI/SHAP/LIME)** 建立 **可解釋 AI** 的 CKD-CDSS,展示**特徵貢獻**與臨床可讀解釋,以利審議與教育。可作你的**模型卡+審計畫面**參考。 ([PMC][2]) 3. **藥物不良事件(AKI/高鉀)降低之 CDSS 規則整合(方案/試驗)** 針對住院高齡者的 **AKI/高鉀**,以**新規則整合至CDSS**之研究與**階梯楔形集群隨機試驗方案**(stepped-wedge CRT)已公開。可直接借鏡**規則撰寫範式、警示條件與端點設計**。 ([PubMed][3]) 4. **基於 FHIR/CDS Hooks 的指引到「可執行規格」轉換** 將臨床共識/指南轉為**可直接部署的CDS Hooks規格**(PlanDefinition/ActivityDefinition/Library),以**同步、工作流觸發**回傳建議。適合把 **KDIGO/台灣DKD共識**結構化後上線。 ([Frontiers][4]) 5. **CKD 觸發型CDS在基層/初級照護之偵測與管理** 多國試驗與方案指出:**觸發型電子CDS**可改善 CKD **發現(recognition)與管理**;可作你在門診端「**eGFR/uACR 未完成即時提醒**」的試驗依據。 ([PubMed][5]) 6. **SGLT2 模組導入經驗(實務訪談/可用性)** 在既有初級照護軟體中加入 **SGLT2 模組**,分析**採納的阻礙/助力**(流程、介面、回饋節奏);可作你的**人因測試與警示疲勞治理**參照。 ([PubMed][6]) 7. **CKD 風險評估與「腎臟科轉介」範本(含FHIR工件)** 社群發布的 **CKD Risk** 範例含:**風險門檻提醒、腎臟科轉介、腎臟相關檢驗單**等 FHIR 工件(ValueSet/PlanDefinition/ActivityDefinition)。可直接取用為**樣板**。 ([cqframework.org][7]) 8. **高鉀風險分數(2025)與用藥警示經驗** 心腎族群**高鉀事件風險模型**(易於臨床落地)與**用藥警示採納行為決定因子**研究,可作**分級提醒+覆寫理由**設計參考。 ([OUP Academic][8]) 9. **DKD 治療新證據動態(GLP-1:Semaglutide)** **Ozempic(semaglutide)**於 2025 年獲 **FDA/加拿大**核准**降低 DKD 進展風險**之新適應症;CDSS 應更新**治療階梯與相容性規則**(與 SGLT2/Finerenone 並置)。 ([Reuters][9]) 10. **CKD/DM 慢病方案與決策支援在整合式照護** 以數位慢病管理專案為骨幹,**大量使用CDS服務**協調篩檢與管理,展示跨團隊工作流的**系統設計要點**。 ([medinform.jmir.org][10]) # 二、與 DKD/CDK 強相關的「可立即規則化」要素(對齊 KDIGO 2024 與本土共識) > 建議將下列各點,落為 **CQL/PlanDefinition + CDS Hooks** 的可執行工件,並在卡片上提供**覆寫理由**與**審計欄**: * **年度篩檢缺口**:T2DM 未完成 **eGFR + uACR**(過去 12 個月)→ patient-view 彈出「**一次性檢驗組合**」下單快捷。 * **轉介腎臟科**:近 2 年 **KFRE ≥ 5%(5 年腎衰風險)**或 eGFR < 45 或 A3 蛋白尿 → 產生轉介建議與病人衛教。 * **SGLT2/GLP-1/Finerenone 適應與排除**:以 eGFR、白蛋白尿、HF/ASCVD 共病、DKA/腎盂腎炎史、目前 RAASi 劑量等決定 **建議/警示/禁忌**。 * **高鉀風險分級與對策**:近期 **K+ 值、RAASi/保鉀利尿劑**、腎功能趨勢 → 分級**建議複驗/降鉀樹脂/藥物調整**;高風險在 order-sign 掛「強提醒」。 * **劑量校正**:依 eGFR 階梯對**二甲雙胍、SGLT2、DPP-4、GLP-1、RAASi**等自動顯示 **劑量/禁用**提示。 * **藥品相互作用與重複提醒治理**:與 DDI 引擎連動、設定 **去重與靜音**策略,避免疲勞。 (本段規則化原則與依據:KDIGO 2024、台灣 DKD/CKD 指引與共識。) ([BioMed Central][11]) # 三、標準與技術落地(供工程團隊直接接軌) * **CDS Hooks(v3.0.0-ballot 持續更新)**:於 **patient-view / order-select / order-sign** 掛鉤;卡片含 `indicator`、`source`、`links`、`overrideReasons`。 ([build.fhir.org][12]) * **指引→工件**:將共識/指南轉為 **PlanDefinition/ActivityDefinition/Library(CQL)** 與 **ValueSet**;範例工件可參照 CKD 風險套件。 ([Frontiers][4]) # 四、與 DKD 直接相關的臨床試驗/登錄(可作你IRB/試驗設計參考) * **ALMA-CKD**:電子 CDS 觸發系統提升 CKD 偵測與管理之研究方案。 ([PubMed][5]) * **決策支援促進 CKD 偵測(含糖尿病年檢 uACR)**:臨床試驗登錄與方案顯示以**年度檢測缺口**作為主要觸發點。 ([臨床試驗.gov][13]) * **高鉀管理決策與路徑(TRACK/臨床觀察)**:提供跨專科對高鉀處置差異與決策流程資料,可回填為**CDSS 對話式建議**。 ([Lippincott][14]) # 五、專利與檢索建議 目前直接標示「**DKD-CDSS**」且 2024–2025 年期的**已公開專利**相對少,多為: * **臨床服務請求解析、流程與規則匹配**(通用型決策支援)—可借鏡**工作流拆解與權杖化**思路。 ([Google 專利][15]) * **生醫時間序列事件處理/風險預測**(裝置/系統層通用)—可援引於**eGFR/鉀離子時間序列+風險卡**。 ([Google 專利][16]) > 若你要做**正式專利快篩**,建議以 CPC/IPC 組合式檢索: > > * **G16H 50/20(臨床決策支援)+ A61K/ A61P(腎臟/糖尿病)+ 2024–2025** > * 關鍵詞組合:*“diabetic kidney disease” OR DKD OR “albuminuria”* + *“clinical decision support” OR CDS/CDSS* + *“hyperkalemia”* + *“SGLT2”/“finerenone”*(再輔以 FHIR/CDS Hooks) --- ## 你可以「直接複製」的落地清單(給工程+臨床) 1. **MVP 三卡** * 「**DM-CKD 年檢缺口**」:檢出近 12 個月 uACR/eGFR 未齊 → 下單連結。 * 「**SGLT2/GLP-1/Finerenone 適應**」:依 eGFR/白蛋白尿/共病回傳建議。 * 「**高鉀風險與處置**」:依 K+、RAASi、腎功能趨勢給**分級建議+覆寫理由**。 (掛 **patient-view / order-select / order-sign**;對照上述文獻與範例工件。) ([Lippincott][1]) 2. **評估指標** * **流程**:篩檢完成率、建議採納率、覆寫理由分布、警示疲勞率。 * **臨床**:SGLT2/GLP-1/Finerenone 適當處方率、30/90 天高鉀事件率、eGFR 年降幅。 * **治理**:每季版本審議、卡片文字與門檻之變更稽核。 (指標設計呼應上列 RCT/實務報告。) ([PubMed][5]) 3. **指引對齊** * 將 **KDIGO 2024 + 台灣 DKD 共識** 結構化為 CQL/PlanDefinition,並建立 **ValueSet(ICD-10、ATC、LOINC、SNOMED CT)** 對照表。 ([BioMed Central][11]) [1]: https://journals.lww.com/kidney360/fulltext/2025/09000/improving_ckd_screening_and_care_in_diabetes_using.11.aspx?utm_source=chatgpt.com "Improving CKD Screening and Care in Diabetes Using ..." [2]: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12150721/?utm_source=chatgpt.com "Building Trust in Clinical AI: A Web-Based Explainable ..." [3]: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39558377/?utm_source=chatgpt.com "Can the integration of new rules into a clinical decision ..." [4]: https://www.frontiersin.org/journals/medicine/articles/10.3389/fmed.2024.1386689/full?utm_source=chatgpt.com "Transforming evidence-based clinical guidelines into ..." [5]: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39538192/?utm_source=chatgpt.com "Study protocol of the ALMA-CKD trial; an electronic ..." [6]: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38477973/?utm_source=chatgpt.com "Implementing a Sodium-Glucose Cotransporter 2 Inhibitor ..." [7]: https://www.cqframework.org/cpg-example-ckd/?utm_source=chatgpt.com "Chronic Kidney Disease (CKD) Guidelines ..." [8]: https://academic.oup.com/eurheartj/advance-article/doi/10.1093/eurheartj/ehaf258/8117245?utm_source=chatgpt.com "Incident hyperkalaemia risk model in chronic kidney disease ..." [9]: https://www.reuters.com/business/healthcare-pharmaceuticals/us-fda-approves-novo-nordisks-diabetes-drug-reduce-risk-worsening-kidney-disease-2025-01-28/?utm_source=chatgpt.com "US FDA approves Novo Nordisk's Ozempic to cut risk of diabetic kidney disease progression" [10]: https://medinform.jmir.org/2024/1/e49986?utm_source=chatgpt.com "A Nationwide Chronic Disease Management Solution via ..." [11]: https://jphcs.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40780-025-00431-8?utm_source=chatgpt.com "A clinical decision support system promotes the appropriate ..." [12]: https://build.fhir.org/ig/HL7/cds-hooks/?utm_source=chatgpt.com "Home - CDS Hooks v3.0.0-ballot" [13]: https://clinicaltrials.gov/study/NCT05342545?utm_source=chatgpt.com "Decision Support for Detection of Chronic Kidney Disease ..." [14]: https://journals.lww.com/jasn/fulltext/2024/10001/hyperkalemia_treatment_strategies_by_specialty_in.1401.aspx?utm_source=chatgpt.com "Hyperkalemia Treatment Strategies by Specialty in the ..." [15]: https://patents.google.com/patent/US10957449B1/en?utm_source=chatgpt.com "Determining new knowledge for clinical decision support" [16]: https://patents.google.com/patent/US11404145B2/en?utm_source=chatgpt.com "Medical machine time-series event data processor"
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