首 頁國家癌癥中心\中國醫學科學院腫瘤醫院：利用AI技術實現腫瘤診療規范化實時質量控制，推動醫院高質量發展
2024年醫院新興技術創新應用典型案例征集活動正在進行中，歡迎各醫療機構踴躍提交案例。CHIMA將組織專家對案例進行評選，入選典型案例將在CHIMA 2024大會路演并獲頒證書。
1 項目概要
腫瘤診療規范化臨床輔助決策支持系統建設貫徹落實《“健康中國2030”規劃綱要》精神，響應《公立醫院高質量發展促進行動(2021-2025年)》《“十四五”優質高效醫療衛生服務體系建設實施方案》《關于印發腫瘤診療質量提升行動計劃的通知》《腫瘤診療質量提升行動計劃實施方案》等政策要求，通過本項目建設，可以提升醫院的腫瘤專科預診治能力，增強醫療服務能力，健全完善服務體系，提升人民健康水平，是強化健康中國建設戰略的重要保障。
2 項目內容
腫瘤診療規范化臨床輔助決策支持系統基于成熟的醫院數據治理技術，結合腫瘤單病種質控管理規則，經過權威腫瘤學專家的定義，將患者實時診療信息與腫瘤規范診療質量控制指標要求相結合，進行事中的信息問詢、質控提醒、質控警告、診療推薦、行為判定，提高醫院腫瘤單病種診療規范化水平；結合質量控制指標要求和最新腫瘤指南推薦，在質控提醒的過程中，給醫生推薦符合指南要求的規范化的診療建議；構建了“事前提醒、事中建議、事后分析”的腫瘤診療規范化智能體系，為醫院管理部門提供數據支撐和管理抓手。
系統總體建設架構依據平臺內置的診療規則庫以及智慧醫院管理指標體系，通過AI大數據算法引擎，將院內患者診療數據與規則引擎進行患者特征重構，形成針對于特定應用場景的患者質控規則體系。
圖1 總體建設架構圖
依托質控規則體系，本系統從臨床與管理兩方面賦能智慧醫院建設。
從臨床醫生腫瘤質控角度，腫瘤診療規范化臨床輔助決策支持系統包括以下建設內容。
質控提醒：支持根據腫瘤單病種質控規則顯示質控標題、質控提示語、質控提示時間，并支持根據規則定義顯示建議方案。在醫生書寫病歷、開立醫囑(藥品醫囑、手術醫囑、放療醫囑)時，根據患者標簽自動判斷是否存在診療不規范，將不規范的內容，實時提醒醫生。
診療推薦：支持根據腫瘤診療指南結合腫瘤單病種規范診療質量控制指標顯示診療方案標題和內容，并支持根據規則定義顯示建議方案。
質控日志：支持每日自動總結當前患者就診的質控提醒內容，并實現按照日期進行分組展示；支持每日判斷當前在院的所有不規范診斷行為，比如乳腺癌患者首次治療前TNM分期診斷不規范的行為等；支持每日判斷當前在院的所有不規范檢查行為，比如乳腺癌患者首次治療前TNM檢查評估不規范的行為等；支持每日判斷當前在院的所有不規范診療行為，比如乳腺癌患者保乳術后放療情況的行為等。
腫瘤質控違規情況分析：支持根據出院患者質控提醒次數、違規情況的統計，并提供醫生看診該患者過程中規則明細展現。
圖2 院內實際使用情況
從管理方面，產品的大數據分析能力滿足了醫院各層級的職能科室與臨床科室的管理需求。對于院級領導，系統通過數據看板的功能，為領導提供全院級的質控分析，為管理者制定決策提供完善的數據支撐與決策支持。對于院級各職能部門，系統提供了完善的PDCA閉環管理體系，為各部門對質控等具體管理問題進行下鉆統計與責任回溯提供技術手段與數據支撐，從而推動中國醫學科學院腫瘤醫院從整體上提升管理水平與規范化管理能力，完善醫院的智慧醫院內涵建設。
3 應用成效
腫瘤診療規范化臨床輔助決策支持系統已在二十多家醫院使用，從惠民、惠醫、惠研、惠院方面，都具有非常積極重要意義。
惠民：規范診療水平顯著提升，癌癥死亡率上升趨勢得到遏制，進一步提高健康管理水平、降低醫療費用，緩解“看病難、看病貴”問題。
惠醫：腫瘤規范化診療體系建設，基于國家衛生健康委國家腫瘤質控中心腫瘤單病種質控規則，實現診療行為質控關口前移，進一步有效提升了醫療機構醫務人員腫瘤診療質量水平，規范診療行為，保障醫療質量安全，建立了完善的腫瘤診療服務管理體系，最終形成有序的診療體系，提高醫護工作的醫療質量和工作效率。
依托智能質控，實現診療行為質控關口前移，提高醫務人員診療規范率。項目建設后，中國醫學科學院腫瘤醫院甲狀腺癌質控指標的完成率方面，取得了較大的提升。例如，TC-01甲狀腺癌術前超聲報告完整率，4月底系統上線時全月TC-01指標規范率為80.00%，截止到8月，全月指標規范率為94.74%。
圖3 TC-01指標提升統計
例如，TC-08甲狀腺癌患者術后pTNM分期率，中國醫學科學院腫瘤醫院持續保持高規范率，從系統建設后持續保持>90%的規范率高水平。對比2023年4-6月和7-10月TC-08質控結果，4月系統上線后，不規范行為次數顯著減低，診療規范率明顯提升。
圖4 TC-08指標提升統計
惠研：腫瘤規范診療質量控制指標，區分為規范化診療質量控制指標及質量管理指標，結合患者特征分類、診療質量進行綜合分析評價，為科研奠定數據基礎，有助于發表高質量的實證研究學術論文，助力醫院研究型醫院建設。
惠院：通過腫瘤規范化診療體系建設，不斷提升中國醫學科學院腫瘤醫院醫療質量管理能力，提高診療規范化和科學決策水平，增加醫院的學科核心競爭力。
4 關鍵技術與創新點
系統在主流的大數據技術基礎上，建立了腫瘤數據采集脫敏機制，實現數據的脫敏、映射、轉化、清洗、質控等處理。充分利用數據治理、深度學習、中文醫學自然語言處理等人工智能技術，通過對醫學文本數據等非結構化數據進行結構化、標準化映射處理，融合影像智能識別技術，構建基于通用數據模型(Common Data Model)，在國內首次結合了醫學知識庫以及知識圖譜技術，為腫瘤疾病智能檢索、腫瘤臨床科研、腫瘤相關醫療質量控制、腫瘤疾病BI系統提供豐富、靈活的數據服務。
圖5 數據結構化處理
系統具備處理PB級別的大數據量級，通過Streaming技術提供流計算能力，應用端實時數據輸出，具體數據結構化、標準化的能力，實現基于以患者為中心的臨床數據，通過大數據存儲交換機制、數據治理管理系統，結合數據采集、挖掘、分析、管理等具體應用服務，構建數據中心，提高跨區域數據質量，促進腫瘤相關臨床科學研究。
圖6 實體識別技術
首先，系統使用中文自然語言處理技術對醫學相關文本進行結構化以及標準化解析，其中包括詞法分析、句法分析、語義分析、結構化表達、標準化映射等環節。通過結合醫學領域知識(醫學知識圖譜)、深度學習以及其他機器學習技術，建立了各環節的處理模型，以解決傳統自然語言處理技術在醫療領域效果不佳的問題。
圖7 結構化電子病歷圖解
其次，建立了一個通用的醫學機器學習框架，其中主要采用監督式機器學習構建臨床事件的預測模型(特定腫瘤疾病、死亡、再入院、不良反應等)，采用無監督機器學習對疾病亞群、患者行為等進行聚類分析，幫助實現模型可視化以及重要變量、亞群、特征間深層結構和模式的解析。
圖8 知識圖譜示例
再次，使用了中文醫學知識圖譜的自動化輔助構建技術，其中涉及了海量語料文本挖掘、詞向量化、詞/短語抽取模型、實體識別與歸類、基于模式識別的關聯抽提、基于深度學習的關聯抽提等多項核心技術。此外，通過與國內外頂級腫瘤相關醫療學術機構的合作以及醫學團隊的人工優化，知識圖譜的質量與完整度得到了進一步提高。
5 推廣價值
中國醫學科學院腫瘤醫院經過對腫瘤診療規范化臨床輔助決策支持系統運行效果評估，認為它極大提升了醫院腫瘤診療診前、診中的規范化管理能力，提高了醫院腫瘤單病種質控的水平，促進診療費用合理化，有效提升腫瘤診療的全過程規范化管理。同時，腫瘤診療規范化臨床輔助決策支持系統提高了醫院醫療質量和臨床效率，滿足診療知識庫對醫院臨床業務的支撐，增加了醫院的核心競爭力。
因此，建議腫瘤診療規范化臨床輔助決策支持系統在全國其他綜合醫院腫瘤科或腫瘤專科醫院推廣建設，它在實現提升醫院腫瘤專科信息化能力的同時，提升了臨床診療規范化水平與醫生臨床業務能力，切實做到提質增效的建設目標，具有良好的區域腫瘤專科建設的示范效果，提高醫院在區域腫瘤專科領域的權威性與先進性。
申報單位：
國家癌癥中心\中國醫學科學院腫瘤醫院
案例賽道：
應用場景與技術創新
案例業務領域：
臨床應用
CHIMA 2024大會邀請
中國醫院信息網絡大會(CHIMA 2024)將于5月16-19日在南京國際展覽中心召開，以新質生產力理論為指導，以深化應用，融合創新，用信息技術賦能醫院高質量發展為主題，邀請國家衛生健康委相關司局領導、兩院院士、國內外醫療衛生信息化領域知名專家學者、領軍人物做主旨報告。本次大會聚焦醫療信息化的技術及應用領域的核心問題，將設立信息標準與互聯互通、信息中心管理與實踐、醫院基礎設施建設等拓導課與分論壇。會議同期還將舉辦中外醫療信息網絡技術和產品展覽會，集中展示國內外知名IT廠商最新技術和最新產品。大會大咖云集，內容豐富多彩，歡迎各醫院和企業代表參與。
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