医生误诊不是新鲜事，一旦发生了，造成的后果可大可小。

有位叫小张的患者就对此心有余悸。“我的父亲在去年被医生说可能得了癌症，赶紧做CT复查，发现肺部有一个边缘模糊的肿块。影像科医生也说结合病史，相信是癌。主治医生说不排除是转移癌。父亲去做活检，医生发现它只是一个片状结节，说是假瘤，是X射线衍射导致的假象。我父亲就这样白挨了一刀，白白花了医药费不说，还连带让家里人无端遭受了巨大的精神折磨。”小张说。

这段经历里的情况还不算糟糕的，毕竟还是虚惊。要是医生作出误判，真把小张的父亲当癌症患者来治疗，也是极有可能的。医生在医疗工作中，会因为主观或者客观因素的影响，作出了不符合或者不完全符合病情的结论，即在认识疾病过程中期望认识其本质与实际疾病的本质发生了偏差。无论是小病被判为大病，或重病被判断为轻病，又或者把病症张冠李戴，万一没被发现和纠正，都会对患者造成损害，有时甚至会危及生命。

像小张这种让人吓破胆的经历，在医疗诊断中不是孤例。早在1965年，上海医科大解剖了1000例患者尸体，发现误诊率为21%。1978年，北京医科大学解剖4194例尸体，发现误诊率为20.7%。1989年，华西医大解剖5312例尸体，发现误诊率为31.1%。2000年，我国医学专家分析研究了46万份病历，发现误诊率为27.8%。尤其值得注意的是，不少恶性肿瘤误诊率，如鼻咽癌、胰腺癌和结肠癌等，竟高达40%以上，也就是比掷硬币强一些而已。就算在美国这样的发达国家，在2013年死于医疗事故的人数高达21-23万，成为美国人的第三大死因。这些残酷的数字，实在有点惊心动魄。

作为医生而言，每个医生的经验、知识的积累、还有责任心等都不一样，看病时的精神和身体状态也不一样，国内医生的工作量大，每天要面对众多的病人，自己要在很短的时间内作判断，而每个病人的情况是千差百异的，同一症状可能由不同的病因所引起，要求医生做到100%的诊断准确率，是不现实的。我们只能想办法去把可能导致误诊的风险排除或降低。

比如，在质控方面，就可以通过技术手段来防止一些根本性的错误，比如在电子病历中作设置，禁止在男性患者的病历中出现月经周期的字眼，又或在女性患者的病历里写上前列腺问题。又如在检验方面，把仪器接入医院的信息系统（HIS），让检测数据自动传到医生的界面，避免手工输入过程中可能出现的错漏。另外，医生还可以在系统中设置危险值，当患者的病理数据超出正常范围时，系统自动示警或突显标出，让医生特别留意。还有，HIS系统内部也可设置关联控制，医生每下一个诊断，都会有与之相对应的检查以及检验数据支撑，如果没有这样的支撑，诊断便无法直接下达给患者。

在医疗IT界的尚医云团队推出的云HIS中，这些都能轻松做到。基于云计算和互联网技术的云HIS，还能让医疗机构的管理层或主管专家实时监控一线的情况，有问题早发现，又或者通过资料共享轻松实现远程会诊，让更高级别的专家进行异地把关。这些都能把各种容易导致误诊的主观因素大大降低，并通过实时或事后的抽检来控制好质量。此外，尚医云的云HIS的微信医院模块，还可以让患者对医生进行评价，这无形中也是对医生的制约。尚医云的云HIS以SaaS的模式进行收费，成本只相当于传统模式的20-30%。医疗机构可以把省下来的信息化建设费用，用来奖励医疗服务质量高的员工，也是从管理上来预防误诊。

虽然我们改变不了人性，可以以技术手段来尽量降低人性不足之处所带来的风险。在这方面，云HIS是个好工具。希望随着医疗IT技术的不断进步，医疗误诊率会无限降低，乃至消失。