大数医达：人工智能病历质控系统

CHIMA 2020医院新兴技术创新应用优秀案例征集自启动以来，获得了业内各方的积极响应。CHIMA将陆续刊登参评案例，展示医疗信息技术科技创新应用成果。案例征集截止日期为11月5日，欢迎大家踊跃投稿。

电子病历数据是医院信息化建设的核心要素，是医保支付方式改革的基础数据源，是医疗纠纷的主要依据，是医疗机构绩效考核的关键指标。在我国医疗体系中占有重要且独特的地位。国家发布了《病历书写基本规范》、《病历质量评价标准》、《住院病案首页数据填写质量规范（暂行）》等一系列的标准来规范医疗机构病历书写，提高病历质量。

综观当前国内病历质控现状，大多数医院的质控仍然是重形式、轻内涵的现状。内涵质控，作为病历质控的核心重点，依然依赖于管理部门组织临床和病案专家进行人工病历抽检。医院每日都需要对大量病历进行质控和归档工作，工作量大，专业性强，但专家时间和精力有限，无法对全量病历进行质控，病历质控效率和质量均难以保证，亟待人工智能工具介入，提高电子病历内涵质控覆盖面，减少医院人力成本投入，提高质控效率和数据质量。

人工智能病历质控系统将人工智能技术与电子病历的质控结合，以机器+人工质控的方式逐步取代了人工抽检的方式，实现了病历质控事前规则自定义、事中问题实时提醒和事后问题分析整改，扩大了电子病历质控范围和质控点的覆盖率，减轻了工作人员负担，提高了数据质量和工作效率。

人工智能病历质控系统以“智能质控，闭环管理”为建设原则，通过对病历数据后结构化的分析挖掘，运用规范性、完整性、真实性、客观性、准确性和个性化的智能质控引擎对病历进行全面质控，形成医院特色的个性化病历质控模型，智能识别病历问题，有效缓解病历质控管理部门工作压力，全面提高医院病历数据质量和管理水平。

（1）院内系统，无缝集成

人工智能病历质控系统可与医院信息系统(HIS/EMR)高度集成，支持嵌入医院电子病历系统和独立浮窗两种交互形式，满足医院不同程度集成需求和医师病历书写便捷性。

（2）形式内涵，全面质控

本系统以《病历书写规范》和《病历质量评价标准》等标准性文件为基础，运用NLP自然语言处理技术对病历大文本进行语义解析，让模型“读懂”病历中患者的症状、诊断、用药和手术等信息，再通过智能质控模型进行病历质控，全面覆盖病历形式质控和内涵质控，提升病历数据质量。

（3）人机结合，高效质控

常规的病历质控工作存在人工抽查覆盖率有限、主观判别、标准不统一和质控中的人情往来等问题，人工智能病历质控系统以人机结合的方式，完成医院住院病历的全量质控，以及每份病历的形式和内涵质控（术语规范性、数据一致性、逻辑一致性、诊断充分性），保证了质控过程中的全面覆盖、标准统一和规范。病历质控人员只需对系统自动质控的结果进行人工确认，将不满足要求的病历打回整改，将满足要求的病历进行归档，即可完成病历质控工作。

（4）智能质控，闭环管理

病历书写前：系统提供质控点配置入口，管理部门可自定义质控点级别和审核强度，满足不同质控点分级处理的管理要求。

病历书写中：系统基于时效性要求，主动提示医生及时书写相关病历。在医生书写病历时，系统自动分析病历内容，判断病历内容的完整性及内涵质量，并对病历问题进行实时提醒。病历保存时给出病历评分，成功把病历问题前置到病历书写时，在运行病历的状态下完成人机交互的个人自查。

病历书写后：系统可对患者病历智能地给出病历质控结果和评分，给质控管理部门提供智能信息化管理工具，为医院降本增效。同时，系统提供病历质控相关的多维度数据可视化统计分析，包括未提交病历、未归档病历、死亡病历、手术病历、质控失分项目、质控评分记录、本科室结果查询模块、科室内质控结果明细、全院质控数量、科室缺陷占比、缺陷数量统计、缺陷问题占比分析等。数据展现形式多样化，图表结合，灵活生动，为医院管理提供数据支撑。

人工智能病历质控系统总体架构包括4层，从下自上依次是：数据源层、数据处理层、质控算法层和应用层。见图1。

图1 病历质控系统架构图

数据源层：本层主要指病历质控系统相关的医院信息系统接入范围，主要是以电子病历系统为主，根据具体情况可接入部分其他业务系统。

数据处理层：本层主要应对接入病历的数据处理，主要包括：ETL数据抽取、数据加密脱敏、NLP自然语言处理、病历大文本分词切词、归一等工作，用于实现病历数据的后结构化。

质控算法层：本层是病历质控点的算法处理，通过人工智能的机器学习和深度学习技术，以国家卫生健康委发布的《病历书写规范》和《病历质量评价标准》等标准性文件为基础，结合客户个性化质控需求，实现对病历数据的规范性、完整性、真实性、客观性和准确性审核校验。

应用层：本层是面向用户的使用层，提供了质控规则制定、病历形式与内涵的全面质控，病历书写实时监控，病历自动评分和统计分析等功能。

（1）挖掘医院病历问题

本系统通过对结构化病历数据的分析挖掘，基于病历质控知识库和智能质控引擎，智能识别病历形式及内涵问题，实现对病历数据所有病历形式质控（完整性、时效性）和内涵质控（术语规范性、数据一致性、逻辑一致性、诊断充分性）审核校验。在实际合作案例中，某三甲医院的2000多份病历经系统质控和人工核对，暴露出77%的病历存在书写问题，单份最多31项问题，充分暴露医院病历书写现在及问题。

本系统结合现有医院质控流程，设计了病历质控事前规则自定义、事中问题实时提醒和事后问题分析整改的全流程质控闭环管理信息化工具，优化医院现有管理模式，全面助力医院病历数据质量提升。

本系统将人工智能技术与电子病历的质控结合，以机器+人工质控的方式取代人工抽检的方式，减轻了工作人员负担，提高了数据质量和工作效率。

（4）助力管理减负增效

本系统为质控管理部门提供信息化工具，极大程度减轻了人工质控负担，为医院管理减负增效，实现病历质量、医院绩效同步提升。由于病历数据质量的全面提升，为医院日后科研、教学等工作提供了数字财富和信息支持。

人工智能病历质控系统以质控流程为基础，在质控的事前、事中和事后加上智能化工具，做到事前制定规则、事中实时提醒和事后统计分析的信息闭环管理，改善了当前病历质控的准确性差、抽查覆盖率低和质控工作滞后等问题，以人机结合的质控模式颠覆了人工抽检的模式，为医院质控工作减负增效。同时，由于系统智能识别病历内涵问题，进一步避免因病历书写不规范、不合理等导致的医保拒付和经济损失，为医院科研和教学提供了高质量病历，是“人工智能+医疗健康”的具体应用场景，值得广泛应用推广。

申报单位：

北京大数医达科技有限公司

参选方向：

人工智能创新应用