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惠州市第一人民医院

在公立医院高质量发展和智慧医院建设持续推进的背景下，医疗人工智能的价值，正在从“技术展示”走向“临床实用”。对于医院而言，真正需要的并不是单一系统，而是一套能够贴近医生工作、服务诊疗决策、支撑质量管理的智能化解决方案。

为破解医生诊疗压力大、患者信息整合难、病历书写耗时、医嘱质控滞后、管理数据分散等问题，惠州市第一人民医院在院内落地了基于人工智能的临床决策支持系统（AI-CDSS），为医院提供覆盖诊疗辅助、合理用药和管理分析等多场景服务，与惠每科技携手共同推进高标准智慧医院建设。

一、服务医生诊疗，让临床决策更有支撑

在日常诊疗中，医生需要在有限时间内综合患者病史、检查检验结果、既往用药、诊断记录等多类信息，并作出判断。对于复杂病例、多病共存患者或早期症状不典型患者，仅依靠人工检索和个人经验，容易出现信息遗漏和判断压力。

项目落地后，惠每科技基于临床决策支持能力，为医院提供智能诊疗辅助服务。系统能够结合患者当前诊疗信息，为医生提供鉴别诊断提示、治疗方案参考、检查检验建议、风险预警等支持，帮助医生更全面地掌握患者情况。

这一服务的核心价值，不是替代医生判断，而是在关键诊疗节点提供及时提醒和知识支撑，辅助医生减少遗漏、提升判断效率，进一步提高诊疗的规范性和安全性。

二、服务过程质控，把风险防控前移到诊疗现场

医疗质量管理的关键，在于尽早发现风险、及时干预问题。传统质控多集中在事后审核，问题发现相对滞后，容易增加返修、追溯和整改成本。

医院通过引入AI辅助质控服务，将质量管理从“事后发现”逐步前移到“事中提醒”。在医生开立医嘱、选择用药、申请检查检验、完善病历等环节，系统可对不合理用药、重复检查、诊疗信息不一致、关键记录缺失等问题进行提示，帮助医生在诊疗过程中及时修正。

这种服务模式让质控不再只是管理部门的后端工作，而是嵌入临床流程、与医生诊疗同步发生的质量保障机制。其意义在于，既能降低潜在医疗风险，也能减少病历返修和管理成本，推动医疗质量管理更加主动、连续和精细。

三、服务医院管理，让质量改进有数据依据

对于医院管理者而言，医疗质量改进不能只依赖抽查和经验判断，更需要来自真实诊疗过程的数据支撑。

项目建设后，医院可围绕诊疗行为、医嘱合理性、病历质量、预警触发情况、科室应用情况等维度开展分析，帮助管理部门及时掌握临床运行中的薄弱环节。例如，哪些科室预警频次较高，哪些病种容易出现病历缺项，哪些诊疗环节存在不规范风险，都可以通过数据进行追踪和分析。

这使医院管理从“问题发生后再处理”，逐步转向“通过数据发现问题、通过规则推动改进、通过闭环验证成效”。对医院而言，这不仅有助于提升医疗质量和患者安全，也能为智慧医院建设、等级评审、绩效改进和学科管理提供支撑。

医疗AI的真正价值，不在于上线多少功能，而在于能否围绕医院临床和管理需求，持续解决实际问题。医院将AI辅助能力嵌入诊疗、质控和管理等关键环节，形成了面向医生、面向患者、面向管理者的多维度服务体系：对医生，提升诊疗效率和决策质量；对患者，增强诊疗安全和服务体验；对医院，推动质量管理前移和精细化运营。未来，随着应用场景持续拓展，AI临床决策支持服务有望在更多专科、更多病种和更多管理环节中发挥作用，进一步助力医院提升医疗质量和服务能力。