CHIMA 2020醫院新興技術創新應用優秀案例征集自啟動以來，獲得了業內各方的積極響應。CHIMA將陸續刊登參評案例，展示醫療信息技術科技創新應用成果。案例征集截止日期為11月5日，歡迎大家踴躍投稿。

電子病歷數據是醫院信息化建設的核心要素，是醫保支付方式改革的基礎數據源，是醫療糾紛的主要依據，是醫療機構績效考核的關鍵指標。在我國醫療體系中占有重要且獨特的地位。國家發布了《病歷書寫基本規范》、《病歷質量評價標準》、《住院病案首頁數據填寫質量規范（暫行）》等一系列的標準來規范醫療機構病歷書寫，提高病歷質量。

綜觀當前國內病歷質控現狀，大多數醫院的質控仍然是重形式、輕內涵的現狀。內涵質控，作為病歷質控的核心重點，依然依賴于管理部門組織臨床和病案專家進行人工病歷抽檢。醫院每日都需要對大量病歷進行質控和歸檔工作，工作量大，專業性強，但專家時間和精力有限，無法對全量病歷進行質控，病歷質控效率和質量均難以保證，亟待人工智能工具介入，提高電子病歷內涵質控覆蓋面，減少醫院人力成本投入，提高質控效率和數據質量。

人工智能病歷質控系統將人工智能技術與電子病歷的質控結合，以機器+人工質控的方式逐步取代了人工抽檢的方式，實現了病歷質控事前規則自定義、事中問題實時提醒和事后問題分析整改，擴大了電子病歷質控范圍和質控點的覆蓋率，減輕了工作人員負擔，提高了數據質量和工作效率。

人工智能病歷質控系統以“智能質控，閉環管理”為建設原則，通過對病歷數據后結構化的分析挖掘，運用規范性、完整性、真實性、客觀性、準確性和個性化的智能質控引擎對病歷進行全面質控，形成醫院特色的個性化病歷質控模型，智能識別病歷問題，有效緩解病歷質控管理部門工作壓力，全面提高醫院病歷數據質量和管理水平。

（1）院內系統，無縫集成

人工智能病歷質控系統可與醫院信息系統(HIS/EMR)高度集成，支持嵌入醫院電子病歷系統和獨立浮窗兩種交互形式，滿足醫院不同程度集成需求和醫師病歷書寫便捷性。

（2）形式內涵，全面質控

本系統以《病歷書寫規范》和《病歷質量評價標準》等標準性文件為基礎，運用NLP自然語言處理技術對病歷大文本進行語義解析，讓模型“讀懂”病歷中患者的癥狀、診斷、用藥和手術等信息，再通過智能質控模型進行病歷質控，全面覆蓋病歷形式質控和內涵質控，提升病歷數據質量。

（3）人機結合，高效質控

常規的病歷質控工作存在人工抽查覆蓋率有限、主觀判別、標準不統一和質控中的人情往來等問題，人工智能病歷質控系統以人機結合的方式，完成醫院住院病歷的全量質控，以及每份病歷的形式和內涵質控（術語規范性、數據一致性、邏輯一致性、診斷充分性），保證了質控過程中的全面覆蓋、標準統一和規范。病歷質控人員只需對系統自動質控的結果進行人工確認，將不滿足要求的病歷打回整改，將滿足要求的病歷進行歸檔，即可完成病歷質控工作。

（4）智能質控，閉環管理

病歷書寫前：系統提供質控點配置入口，管理部門可自定義質控點級別和審核強度，滿足不同質控點分級處理的管理要求。

病歷書寫中：系統基于時效性要求，主動提示醫生及時書寫相關病歷。在醫生書寫病歷時，系統自動分析病歷內容，判斷病歷內容的完整性及內涵質量，并對病歷問題進行實時提醒。病歷保存時給出病歷評分，成功把病歷問題前置到病歷書寫時，在運行病歷的狀態下完成人機交互的個人自查。

病歷書寫后：系統可對患者病歷智能地給出病歷質控結果和評分，給質控管理部門提供智能信息化管理工具，為醫院降本增效。同時，系統提供病歷質控相關的多維度數據可視化統計分析，包括未提交病歷、未歸檔病歷、死亡病歷、手術病歷、質控失分項目、質控評分記錄、本科室結果查詢模塊、科室內質控結果明細、全院質控數量、科室缺陷占比、缺陷數量統計、缺陷問題占比分析等。數據展現形式多樣化，圖表結合，靈活生動，為醫院管理提供數據支撐。

人工智能病歷質控系統總體架構包括4層，從下自上依次是：數據源層、數據處理層、質控算法層和應用層。見圖1。

圖1 病歷質控系統架構圖

數據源層：本層主要指病歷質控系統相關的醫院信息系統接入范圍，主要是以電子病歷系統為主，根據具體情況可接入部分其他業務系統。

數據處理層：本層主要應對接入病歷的數據處理，主要包括：ETL數據抽取、數據加密脫敏、NLP自然語言處理、病歷大文本分詞切詞、歸一等工作，用于實現病歷數據的后結構化。

質控算法層：本層是病歷質控點的算法處理，通過人工智能的機器學習和深度學習技術，以國家衛生健康委發布的《病歷書寫規范》和《病歷質量評價標準》等標準性文件為基礎，結合客戶個性化質控需求，實現對病歷數據的規范性、完整性、真實性、客觀性和準確性審核校驗。

應用層：本層是面向用戶的使用層，提供了質控規則制定、病歷形式與內涵的全面質控，病歷書寫實時監控，病歷自動評分和統計分析等功能。

（1）挖掘醫院病歷問題

本系統通過對結構化病歷數據的分析挖掘，基于病歷質控知識庫和智能質控引擎，智能識別病歷形式及內涵問題，實現對病歷數據所有病歷形式質控（完整性、時效性）和內涵質控（術語規范性、數據一致性、邏輯一致性、診斷充分性）審核校驗。在實際合作案例中，某三甲醫院的2000多份病歷經系統質控和人工核對，暴露出77%的病歷存在書寫問題，單份最多31項問題，充分暴露醫院病歷書寫現在及問題。

本系統結合現有醫院質控流程，設計了病歷質控事前規則自定義、事中問題實時提醒和事后問題分析整改的全流程質控閉環管理信息化工具，優化醫院現有管理模式，全面助力醫院病歷數據質量提升。

本系統將人工智能技術與電子病歷的質控結合，以機器+人工質控的方式取代人工抽檢的方式，減輕了工作人員負擔，提高了數據質量和工作效率。

（4）助力管理減負增效

本系統為質控管理部門提供信息化工具，極大程度減輕了人工質控負擔，為醫院管理減負增效，實現病歷質量、醫院績效同步提升。由于病歷數據質量的全面提升，為醫院日后科研、教學等工作提供了數字財富和信息支持。

人工智能病歷質控系統以質控流程為基礎，在質控的事前、事中和事后加上智能化工具，做到事前制定規則、事中實時提醒和事后統計分析的信息閉環管理，改善了當前病歷質控的準確性差、抽查覆蓋率低和質控工作滯后等問題，以人機結合的質控模式顛覆了人工抽檢的模式，為醫院質控工作減負增效。同時，由于系統智能識別病歷內涵問題，進一步避免因病歷書寫不規范、不合理等導致的醫保拒付和經濟損失，為醫院科研和教學提供了高質量病歷，是“人工智能+醫療健康”的具體應用場景，值得廣泛應用推廣。

申報單位：

北京大數醫達科技有限公司

參選方向：

人工智能創新應用