首 页国家癌症中心\中国医学科学院肿瘤医院：利用AI技术实现肿瘤诊疗规范化实时质量控制，推动医院高质量发展
2024年医院新兴技术创新应用典型案例征集活动正在进行中，欢迎各医疗机构踊跃提交案例。CHIMA将组织专家对案例进行评选，入选典型案例将在CHIMA 2024大会路演并获颁证书。
1 项目概要
肿瘤诊疗规范化临床辅助决策支持系统建设贯彻落实《“健康中国2030”规划纲要》精神，响应《公立医院高质量发展促进行动(2021-2025年)》《“十四五”优质高效医疗卫生服务体系建设实施方案》《关于印发肿瘤诊疗质量提升行动计划的通知》《肿瘤诊疗质量提升行动计划实施方案》等政策要求，通过本项目建设，可以提升医院的肿瘤专科预诊治能力，增强医疗服务能力，健全完善服务体系，提升人民健康水平，是强化健康中国建设战略的重要保障。
2 项目内容
肿瘤诊疗规范化临床辅助决策支持系统基于成熟的医院数据治理技术，结合肿瘤单病种质控管理规则，经过权威肿瘤学专家的定义，将患者实时诊疗信息与肿瘤规范诊疗质量控制指标要求相结合，进行事中的信息问询、质控提醒、质控警告、诊疗推荐、行为判定，提高医院肿瘤单病种诊疗规范化水平；结合质量控制指标要求和最新肿瘤指南推荐，在质控提醒的过程中，给医生推荐符合指南要求的规范化的诊疗建议；构建了“事前提醒、事中建议、事后分析”的肿瘤诊疗规范化智能体系，为医院管理部门提供数据支撑和管理抓手。
系统总体建设架构依据平台内置的诊疗规则库以及智慧医院管理指标体系，通过AI大数据算法引擎，将院内患者诊疗数据与规则引擎进行患者特征重构，形成针对于特定应用场景的患者质控规则体系。
图1 总体建设架构图
依托质控规则体系，本系统从临床与管理两方面赋能智慧医院建设。
从临床医生肿瘤质控角度，肿瘤诊疗规范化临床辅助决策支持系统包括以下建设内容。
质控提醒：支持根据肿瘤单病种质控规则显示质控标题、质控提示语、质控提示时间，并支持根据规则定义显示建议方案。在医生书写病历、开立医嘱(药品医嘱、手术医嘱、放疗医嘱)时，根据患者标签自动判断是否存在诊疗不规范，将不规范的内容，实时提醒医生。
诊疗推荐：支持根据肿瘤诊疗指南结合肿瘤单病种规范诊疗质量控制指标显示诊疗方案标题和内容，并支持根据规则定义显示建议方案。
质控日志：支持每日自动总结当前患者就诊的质控提醒内容，并实现按照日期进行分组展示；支持每日判断当前在院的所有不规范诊断行为，比如乳腺癌患者首次治疗前TNM分期诊断不规范的行为等；支持每日判断当前在院的所有不规范检查行为，比如乳腺癌患者首次治疗前TNM检查评估不规范的行为等；支持每日判断当前在院的所有不规范诊疗行为，比如乳腺癌患者保乳术后放疗情况的行为等。
肿瘤质控违规情况分析：支持根据出院患者质控提醒次数、违规情况的统计，并提供医生看诊该患者过程中规则明细展现。
图2 院内实际使用情况
从管理方面，产品的大数据分析能力满足了医院各层级的职能科室与临床科室的管理需求。对于院级领导，系统通过数据看板的功能，为领导提供全院级的质控分析，为管理者制定决策提供完善的数据支撑与决策支持。对于院级各职能部门，系统提供了完善的PDCA闭环管理体系，为各部门对质控等具体管理问题进行下钻统计与责任回溯提供技术手段与数据支撑，从而推动中国医学科学院肿瘤医院从整体上提升管理水平与规范化管理能力，完善医院的智慧医院内涵建设。
3 应用成效
肿瘤诊疗规范化临床辅助决策支持系统已在二十多家医院使用，从惠民、惠医、惠研、惠院方面，都具有非常积极重要意义。
惠民：规范诊疗水平显著提升，癌症死亡率上升趋势得到遏制，进一步提高健康管理水平、降低医疗费用，缓解“看病难、看病贵”问题。
惠医：肿瘤规范化诊疗体系建设，基于国家卫生健康委国家肿瘤质控中心肿瘤单病种质控规则，实现诊疗行为质控关口前移，进一步有效提升了医疗机构医务人员肿瘤诊疗质量水平，规范诊疗行为，保障医疗质量安全，建立了完善的肿瘤诊疗服务管理体系，最终形成有序的诊疗体系，提高医护工作的医疗质量和工作效率。
依托智能质控，实现诊疗行为质控关口前移，提高医务人员诊疗规范率。项目建设后，中国医学科学院肿瘤医院甲状腺癌质控指标的完成率方面，取得了较大的提升。例如，TC-01甲状腺癌术前超声报告完整率，4月底系统上线时全月TC-01指标规范率为80.00%，截止到8月，全月指标规范率为94.74%。
图3 TC-01指标提升统计
例如，TC-08甲状腺癌患者术后pTNM分期率，中国医学科学院肿瘤医院持续保持高规范率，从系统建设后持续保持>90%的规范率高水平。对比2023年4-6月和7-10月TC-08质控结果，4月系统上线后，不规范行为次数显著减低，诊疗规范率明显提升。
图4 TC-08指标提升统计
惠研：肿瘤规范诊疗质量控制指标，区分为规范化诊疗质量控制指标及质量管理指标，结合患者特征分类、诊疗质量进行综合分析评价，为科研奠定数据基础，有助于发表高质量的实证研究学术论文，助力医院研究型医院建设。
惠院：通过肿瘤规范化诊疗体系建设，不断提升中国医学科学院肿瘤医院医疗质量管理能力，提高诊疗规范化和科学决策水平，增加医院的学科核心竞争力。
4 关键技术与创新点
系统在主流的大数据技术基础上，建立了肿瘤数据采集脱敏机制，实现数据的脱敏、映射、转化、清洗、质控等处理。充分利用数据治理、深度学习、中文医学自然语言处理等人工智能技术，通过对医学文本数据等非结构化数据进行结构化、标准化映射处理，融合影像智能识别技术，构建基于通用数据模型(Common Data Model)，在国内首次结合了医学知识库以及知识图谱技术，为肿瘤疾病智能检索、肿瘤临床科研、肿瘤相关医疗质量控制、肿瘤疾病BI系统提供丰富、灵活的数据服务。
图5 数据结构化处理
系统具备处理PB级别的大数据量级，通过Streaming技术提供流计算能力，应用端实时数据输出，具体数据结构化、标准化的能力，实现基于以患者为中心的临床数据，通过大数据存储交换机制、数据治理管理系统，结合数据采集、挖掘、分析、管理等具体应用服务，构建数据中心，提高跨区域数据质量，促进肿瘤相关临床科学研究。
图6 实体识别技术
首先，系统使用中文自然语言处理技术对医学相关文本进行结构化以及标准化解析，其中包括词法分析、句法分析、语义分析、结构化表达、标准化映射等环节。通过结合医学领域知识(医学知识图谱)、深度学习以及其他机器学习技术，建立了各环节的处理模型，以解决传统自然语言处理技术在医疗领域效果不佳的问题。
图7 结构化电子病历图解
其次，建立了一个通用的医学机器学习框架，其中主要采用监督式机器学习构建临床事件的预测模型(特定肿瘤疾病、死亡、再入院、不良反应等)，采用无监督机器学习对疾病亚群、患者行为等进行聚类分析，帮助实现模型可视化以及重要变量、亚群、特征间深层结构和模式的解析。
图8 知识图谱示例
再次，使用了中文医学知识图谱的自动化辅助构建技术，其中涉及了海量语料文本挖掘、词向量化、词/短语抽取模型、实体识别与归类、基于模式识别的关联抽提、基于深度学习的关联抽提等多项核心技术。此外，通过与国内外顶级肿瘤相关医疗学术机构的合作以及医学团队的人工优化，知识图谱的质量与完整度得到了进一步提高。
5 推广价值
中国医学科学院肿瘤医院经过对肿瘤诊疗规范化临床辅助决策支持系统运行效果评估，认为它极大提升了医院肿瘤诊疗诊前、诊中的规范化管理能力，提高了医院肿瘤单病种质控的水平，促进诊疗费用合理化，有效提升肿瘤诊疗的全过程规范化管理。同时，肿瘤诊疗规范化临床辅助决策支持系统提高了医院医疗质量和临床效率，满足诊疗知识库对医院临床业务的支撑，增加了医院的核心竞争力。
因此，建议肿瘤诊疗规范化临床辅助决策支持系统在全国其他综合医院肿瘤科或肿瘤专科医院推广建设，它在实现提升医院肿瘤专科信息化能力的同时，提升了临床诊疗规范化水平与医生临床业务能力，切实做到提质增效的建设目标，具有良好的区域肿瘤专科建设的示范效果，提高医院在区域肿瘤专科领域的权威性与先进性。
申报单位：
国家癌症中心\中国医学科学院肿瘤医院
案例赛道：
应用场景与技术创新
案例业务领域：
临床应用
CHIMA 2024大会邀请
中国医院信息网络大会(CHIMA 2024)将于5月16-19日在南京国际展览中心召开，以新质生产力理论为指导，以深化应用，融合创新，用信息技术赋能医院高质量发展为主题，邀请国家卫生健康委相关司局领导、两院院士、国内外医疗卫生信息化领域知名专家学者、领军人物做主旨报告。本次大会聚焦医疗信息化的技术及应用领域的核心问题，将设立信息标准与互联互通、信息中心管理与实践、医院基础设施建设等拓导课与分论坛。会议同期还将举办中外医疗信息网络技术和产品展览会，集中展示国内外知名IT厂商最新技术和最新产品。大会大咖云集，内容丰富多彩，欢迎各医院和企业代表参与。
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