当前位置： 案例中心 > 内文湖北民族大学附属民大医院
案例名称：基于人工智能的临床决策支持全方位赋能院内VTE管理
申报单位：湖北民族大学附属民大医院
一、单位简介
湖北民族大学附属民大医院是武陵山地区一所集医疗、教学、科研、急救、防保、康复、培训为一体的高校直属附属医院、国家三级甲等综合医院、湖北省卫生健康委直管医院。
二、医院信息化发展
2016-2020年，医院初步建成互联互通平台，实现了医院信息数据的标准化，开始启动智慧化医院建设，移动OA、自助挂号缴费等改变了以往的工作习惯及就诊流程，远程医疗等新型医疗就诊方式也全面铺开，信息化建设极力配合医院的发展，在第一时间响应医院各方面的信息化需求。
2021-2025年，以强基础，重需求，优化流程，搭建智慧化医院为思路，优化中心机房建设，基础网络搭建，对既往系统进行二次实施开放，确保发挥信息系统该有的效能，重新对门诊及住院的各类流程进行探索，争取通过信息系统再次简化流程，搭建互联网医院，实现患者的在线就诊、处方流转，根据医院的发展情况适时实施智慧医院建设。
进入公立医院高质量发展时代，无论是出于医院精细化管理的需求，还是患者就医体验的提升，都要求医院信息化系统提档升级。尤其是在各临床专业的质控上，迫切需要将以往基于人工手动抽查的质控方式转向事中的、实时的质控模式，在降低人力、时间成本的同时，通过事中规范诊疗行为，从源头提升医疗质量。对于医院精细化管理来说，也迫切需要更详细和全面的数据分析，辅助管理者了解医院运营情况，并针对性制定发展战略。
三、需求分析
101静脉血栓栓塞症（VTE）防治形势严峻
1. VTE发病率和住院率呈上升趋势2016年至2021年，全国纳入分析的住院剖宫产手术患者中，医院获得性VTE收治率总体呈上升趋势，其中2021年最高，达到0.34‰；这些患者中各类型医院获得性VTE病死率均高于无VTE患者病死率。
2. VTE患者医疗资源消耗增长
2016年至2021年，全国纳入分析的住院内科系统重症患者中，医院获得性VTE患者平均住院日总体呈上升趋势，2020年最高达到29.66天，而无VTE患者的平均住院日为15.07天。VTE患者在平均住院日、平均住院费用方面都高于无VTE的患者，提升对VTE患者的院内防治，对于降低医疗资源消耗有重要意义。
3. VTE防治措施实施率不尽人意
无论是对VTE防治的认识还是指南依从性，均不尽如人意，我国院内VTE整体防治形势依然严峻。
02 VTE防治难点
静脉血栓栓塞症（VTE）因高发生率、高漏诊率、高死亡率严重威胁着患者健康。住院患者的VTE发病隐匿、临床症状不典型，往往容易导致误诊漏诊。VTE防治作为医院管理的重要课题，已连续4年被纳入国家医疗质量安全改进目标中。各地《三级医院评审标准》中，院内VTE防治相关工作也是重要考察指标。
1. 缺少科学的VTE防治体系和管理路径。
2. 人工数据采集工作量大。
3. 患者病情变化需实时监测。
03 VTE防治需要医院提升信息化水平
VTE防治中心的评审细则中，对医院信息化建设提出明确要求。在全国医院信息系统升级的背景下，将融合自然语言处理、深度学习等人工智能的工具用于VTE防治工作的条件也已经成熟。
四、基于人工智能的VTE智能防治体系建设
01 技术路线
VTE防治系统需实现对VTE患者进行自动化、动态化风险判断，结合循证医学知识库智能推荐恰当预防，推进 VTE 防治的质控“关口”前移，加强 VTE 防治的质量管理与控制，促进 VTE 防治形成长效机制，最终实现降低院内VTE发生率和死亡率的总体目标。产品架构设计总体分为数据采集层（从业务系统采集），数据解析层（技术层），以及前端应用层（消息推送）。
1．自然语言处理技术进行后结构化处理
基于自然语言处理等人工智能技术，将非结构化的临床信息进行结构化处理，实现自动识别VTE风险信息，并自动抓取临床科研CRF数据。针对医学表述的多样性，以及不同系统标准下疾病、指标、治疗等术语表达不一致的问题，以ICD-10、ICD-9-CM3等行业标准及权威教材用词为基础，通过标准化的数据清洗流程将医学自然语言进行规范化及标准化，完成多样化数据至标准化、规范化数据的转换，以便于对医学用语规范性进行评价，以及对信息进行匹配、对比、分析。
2．机器学习构建疾病预测模型
通过在病例中抽取模型特征，进行模型训练；通过实体识别、实体关系、实体标准化任务等进行深度学习的训练，最终使模型实现包括疾病和症状的匹配关系、疾病的年龄属性匹配、疾病的性别属性匹配、疾病的病程属性匹配、疾病的科室属性匹配等。
3．数据学习和医学规则抽取支持决策
利用自然语言处理技术识别医学实体，依据医学本体逻辑将各实体进行关联，形成大规模可循证医学语义网络，为VTE临床诊疗决策支持提供知识引擎。并通过抽取临床诊疗指南等权威文件中的医学规则，直接生成可执行代码，训练系统学习本院历史数据，形成本院个性化的防治方案。
02 功能实现
1. 制定院内VTE防治策略
该院医务、质控、信息等部门需依据VTE防治相关指南制定院内VTE防治策略、防治规范评价机制等。此外，根据VTE防治相关指标制定了院内质控规则，并引入了基于AI的VTE智能防治工具，在院内信息化系统进行部署。
2. VTE风险事前评估
VTE智能防治系统，根据不同科室部署了相关风险评估量表。系统可自动抓取患者各项数据，对于未进行出血风险评估的住院患者进行智能评估，并在病历中提醒医生进行风险评估，同时提供AI评估结果供参考。基于AI的VTE智能防治系统实现了各类评估量表的电子化、自动化，减少医务人员重复劳动。
3. 风险事件实时事中提醒
在诊疗全流程中，VTE智能防治系统会实时抓取患者数据，在转科、术前、术后等诊疗环节自动评估患者VTE风险，并通过弹窗等发出预警。医护人员点击风险预警，会提示异常数值和评估依据。通过数据对接，VTE智能防治系统形成了医护系统的信息闭环，不让医护人员遗漏每个重要信息，规范诊疗行为，有效降低误诊率和漏诊率。
4. 全院VTE防治信息统计监控
VTE智能防治系统可定期汇总临床VTE防治过程数据，纵/横向比较各科室院内VTE评估、预防质量，辅助医务管理人员从关注“做没做”转为重点关注“做得对不对”。此外，系统还可对院内VTE发生率、致死性PTE事件等终末指标进行监测分析。
五、应用成效与亮点
01应用创新
1. 信息自动抓取
医院多个信息系统的无缝对接，通过自然语言处理等人工智能技术将患者信息处理成结构化数据，以供系统进行监测、回填、提醒、分析等；同时，系统结合智能化临床路径，可对患者信息可帮助医务人员将评估、检查检验结果等信息自动回填至病历系统。
2. 风险动态评估
针对不同科室，基于AI的VTE智能防治系统根据需要配置了不同的评估量表，自动抓取并填写患者信息，进行风险评估，并可通过分析病历信息识别患者转科、接受手术等关键节点进行动态风险评估。评估结果实时提醒医务人员，对危险情况可及时预警，遇到高危情况甚至可以对诊疗行为进行卡控，引导医生规范实施VTE防治。系统在识别肿瘤患者后，自动使用两张评估表完成危险分层并推送给医生，帮助医生精准评价患者VTE风险。
3. 诊疗全程质控
系统在患者入院时，即可基于人群特征智能识别VTE风险，进行出血风险评估，并进行筛查措施和预防措施推荐。在治疗过程中，系统会动态监测患者指标，根据患者VTE风险评估结果，智能推荐预防措施。患者出院时，系统会给出重点人群出院带药监测与提醒，生成随访队列计划。
4. AI智能拦截
针对医嘱，系统会实时分析患者风险，对不恰当的医嘱进行自动拦截。通过对不规范的诊疗行为的事中干预，加强对环节质量的控制，最终改善终末质量。
5. 便利的交互模式
系统支持医生和护士评估结果的互通，医院可灵活选择评估实施人员，打通医护屏障，实现医护联合VTE防治。此外，预警、拦截、提醒等信息可与医生工作台、微信等通信工具衔接，方便医生实时查看信息。
6. 灵活卡控设置
根据不同科室、人群、节点的需求，该院在不同节点设置了不同级别的卡控，在需要动态评估、复评等关键节点发出强制提醒，医生完成操作后方可进入下一步操作，从而提高诊疗规范的依从性，全面落实指南防治要求。
7. 全院指标监控与分析
VTE智能防治系统不仅能让医院管理和临床了解到出院患者情况，同时在院期间也可以了解到评估干预情况。结合AI的VTE智能防治系统可对VTE防治相关指标全维度可视化管理，关键节点关键指标的统计帮助医院管理者实时掌握全院VTE防治情况，并可分科室、分病种进行VTE防治效果监测。
02应用成效.
1. VTE规范防治措施有效提升
2023年6月使用基于AI的VTE智能防治系统以后，全院VTE风险评估率迅速从60%提升至87%，中高危出血风险风险评估率稳定在70%左右，入院24小时、转科前/后24小时、术前/后24小时、出院前24小时评估率同步明显提升。该院在VTE风险评估和预防措施实施上均高于全国平均水平，说明基于AI的VTE智能防治系统对于VTE防治工作开展提到了较好的促进作用。
2. 质控关口迁移
系统的实施将质控关口前移到环节，通过综合分析过程质控指标和终末质控指标，帮助医院管理人员实时掌握临床防治情况与管理效果，彻底解决以前依靠抽查病历进行回顾性分析、管理严重滞后的问题，提高了VTE管理效率。
3. 全院VTE防治意识提升
基于AI的VTE防治系统上线后，大幅提高了医务人员VTE防治意识，相关预警触达大幅下降。智能的提示和评估表填充减少了医生评估的时间，减少了因突发VTE造成的医疗风险，同时也带来了良好的经济效益和社会效益。
4. 有力支撑医院管理决策
在实施过程中，该院定期开展关于风险评估、预防措施实施相关的院内培训，建立了VTE随访机制。根据VTE智能防治的系统的数据统计，定期分析薄弱环节和科室，针对性制定相关改进措施。
5. 建立VTE防治管理闭环
在智能化工具的辅助下，该院逐步建设完善了VTE防治体系，实现VTE“风险评估－高位预警－辅助决策－实时质控”闭环管理，累积了大量出院病例随访数据库等。
六、体会与展望
基于人工智能的VTE智能防治系统提高了该院VTE管理效率，并将质控关口前移到环节，通过综合分析过程质控指标和终末质控指标，帮助医院管理人员实时掌握临床防治情况与管理效果，彻底解决以前依靠抽查病历进行回顾性分析、管理严重滞后的问题。系统还统一了全院VTE风险因素的解读标准，确保患者在不同科室均能获得同质化的防治方案，实现了全院标准化管理。