梁志刚:大数据时代,医院数据上报“信息化”的思考

2020-3-20

医院数据是评价医院医疗质量与管理水平的“标尺”,也是国家对公立医院进行绩效考核的重要依据。国家卫健委已在全国层面推进医院上报数据的高质量与规范化。然而,医院数据上报通常面临人员、制度、技术等因素造成的诸多问题,影响数据的准确性与可靠性。在这种背景下,可通过推进以“数据质量”为核心的信息化建设,利用人工智能的技术能力提高数据质量与上报效率,为医院管理与国家卫生决策提供科学“标尺”。

             

医院数据上报中的“人、管、技”问题

国家对医院上报数据提出准确性、完整性、及时性、合理性的要求,但目前医院数据上报正面临以下挑战:

数据源的人为质量缺陷:病案首页记录整个医疗活动过程,是医院上报数据最大的数据源。因此,病案质量直接影响考核指标的统计与统计数据的质量。但由于部分临床医师对病历书写不够重视,或未掌握诊断标准,对病历书写规范认识不到位,造成病历信息填写的随意性、不规范性、不完整性,影响了信息数据的客观、准确、完整。

数据质量管理不到位,缺乏明确的环节管理:传统的病历质控主要依靠病案质控人员对已完成的病历进行审核,这种滞后的质控方式使医生在书写病历过程中不能及时获得审核提示或ICD编码参考筛选,且人工质控发现病历问题的覆盖面低。加之病案人员对医疗业务不熟悉,即使临床医生参与到病案管理中,依然存在偏重书写形式、对诊疗内涵质量关注不够等问题。

数据上报过程中存在“一高两低”情况:在医院上报数据过程中,多数医院需要依靠人工校正录入信息,手动完成逐条数据上报工作。医院数据庞杂,依据人工录入效率低,一条完整的医疗信息往往需要几分钟到十几分钟不等,使数据上报投入的人力成本高,且人工录入准确率低,易出现上报不及时、少报、信息不全等问题。  

医院缺乏以“数据质量”为核心的信息化建设:医院对信息系统的部署力度持续升级,但主要以运营和财务为核心,在提高数据质量与数据治理方面的应用是严重缺失与不完善的。目前多数医院医疗数据从采集、传输到分析整理的手段较为落后,且医院信息科统计人员短缺,统计环节众多,亟需提升以“数据质量”为核心的信息化建设。 

             

利用信息技术从源头改善病案数据质量

大数据挖掘使人工智能在临床的应用价值不断释放,而随着医院数据质量和管理任务的全面升级,AI技术开始被设计用于改造病历数据监控流程,并构建从医生到质控员的闭环管理,使病历数据质量监测更加科学化、实时化。

从病历数据的产生与流转过程来看,医生端是临床数据的录入源头,通过设置AI模型的数据监测规则,将质控关口前移至医生端。在医生书写病历过程中,AI模型采用自然语言处理技术智能解析所有病历内容信息,通过逻辑性校验、病历智能评分等规则对书写形式、术语编码、病历内容缺陷进行事中监测,发现缺陷内容实时提示医生审核,及时修改。比如及时提醒医生病案首页与入院记录中的患者性别、年龄不一致问题,“主要诊断选择错误”、“症状体征描述不规范”等问题。通过利用AI技术帮助医生及时纠正病历填写错误,从源头改善病历内容,能减少病案室人员的工作量,让更多的病案进入DRG分组器,体现病案首页数据价值。 

病历质控工作涉及到临床、病案室等部门人员,在传统的病历质控中,医生与病案质管员之间的交互是“割裂”的。利用AI技术打通两者的实时交互通道,使质管员在线查看与复核患者病历信息后,医生及时接收并按要求修订病历缺陷内容。通过病历质控闭环管理,有效提升医院终末病历质量。 

             

匹配需求,提升数据上报质效

医院信息化建设应该为医院人员服务,与临床的需求匹配。因此,利用AI技术进行数据分析与数据治理,设计出高效的数据上报流程,是信息技术与医院需求深度融合的必然趋势。

以AI技术为核心的医疗数据上报,利用AI技术在医生诊治过程中实时采集HIS、LIS、RIS等平台中的患者离散数据,经过数据整合、清洗,生成以患者为中心的结构化数据平台,并从病种维度构建专病数据集,由此减轻医院人员上报数据过程中数据调取、编码等工作量。而根据已构建的专病数据集与国家对上报数据的要求,AI系统生成上报数据表单并自动填报与数据集中对应的项目,医院上报人员只需对最终结果进行确认并通过平台对接,将数据一键上报。从而提高上报数据的准确性、及时性与完整性。

http://www.huimei.com/real/img/_@@_15846760642464197.jpg梁志刚  首都医科大学宣武医院信息中心主任

编者按:宣武医院已上线基于AI的惠每病历质控系统,在医生书写病历时进行数据质量的持续监控与事中干预,打造从运行病历到病案首页的闭环管理。基于AI技术进行数据标准化/诊疗规范化/填报自动化,为医院绩效考核、DRGs医院控费和精细化质量管理提供有效支持。

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