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弋矶山医院：借助AI实现质量与费用的全流程质控闭环

2024-05-31 关键词： 医疗质量管理

高质量发展时代，向精细化管理转型已成为各级各类医疗机构的必答题。从“并发症发生率”“死亡率”等质量指标，到“平均住院日”“平均住院费用”等医疗资源消耗指标，再到“关键诊疗行为相关记录”等医疗服务过程的指标，医疗服务能力和医院管理评价的维度不断拓宽和细化。

随着近年来医院信息化建设的提速，智能化工具被视为解题的关键突破口，在多项政策中频频出现。皖南医学院弋矶山医院（以下简称弋矶山医院）通过引入多项智能化工具，充分发挥大数据、人工智能等技术的价值，在院内搭建了覆盖诊前、诊中、诊后，兼顾医疗质量和资源消耗的全流程管控闭环。

医疗质量事中质控

为全面提升医疗质量，更好地辅助医务人员开展诊疗，弋矶山医院在全院上线了基于AI的临床决策支持系统（CDSS），通过自然语言处理等人工智能技术对接医院各业务系统，自动提取患者信息，并将其处理为标准统一、结构化的数据，用于辅助优化诊疗方案、自动审核处置及医嘱等合理性，以及针对患者病情提供个性化医疗建议等。

在部署CDSS系统时，弋矶山医院格外重视系统的知识库来源，选取了基于正规出版或发布的且有明确出处的指南、专家共识、医学教材、专著、法律法规、技术规范、药品说明书、标准、文献等多类型知识来源支撑的CDSS，且支持医院根据自身需求进行自主更新。

基于AI的CDSS可为医生、医技、护士等不同角色提供决策支持。例如，针对医生，系统可根据患者全量数据综合分析，智能判断患者疑似疾病并推荐相应的检查、治疗、评估表等，辅助临床制定个性化诊疗方案。针对护士，通过智能识别患者的体温、心率等查体情况，实时给予护士建议，并自动回写病历反馈护理效果。针对医技人员，系统可完整分析患者当次诊断、主诉、相关检验检查结果及历史数据，实时对异常指标进行标记预警，并提供该项检查检验指标的正常值供参考。

以深静脉血栓（VTE）的防治为例，基于AI的VTE智能防治系统通过实时分析患者病历内容，自动进行VTE危险分层，对中高风险患者推荐恰当的干预措施，无需医务人员手动调取评估表或计算分值，大幅提高功能工作效率，减少漏评错评，提高临床VTE规范预防率。

基于AI的病历质控助力提升病历内涵质量

《关于印发2022年度全国三级公立医院绩效考核国家监测分析情况的通报》显示，2022年，三级公立医院电子病历系统应用水平全国平均级别达4级。电子病历的广泛应用为实现连续性、高质量的医疗服务奠定了基础，与此同时，如何确保病历的内涵质量成为医院电子病历能否发挥最大作用的关键因素。

《全面提升医疗质量行动计划（2023-2025年）》将“病历内涵质量提升”列为五大专项行动之一，要求强化病历内涵意识，提升病历客观、真实、准确、及时、完整、规范水平，更好体现临床诊疗思维和过程。2024年国家医疗质量安全改进目标新增了病历内涵质量相关目标——提高关键诊疗行为相关记录完整率，再次强调了在事中实时监测并提升病历书写质量的重要性。

弋矶山医院通过引入基于AI的惠每病历质控系统，实现了门诊病历、运行病历和终末病历的实时质控。医院首先参照核心医疗制度、病历质控指标、国家医疗质量安全改进目标、当地病历书写评分表等内容，结合医院需求，梳理出了病历内涵质控规则，快速构建了符合医院实际的病历质控规则库。在此基础上，基于AI的病历质控系统，在医生书写病历过程中，系统可调取患者入院记录、病程记录、知情同意书、出院记录等所有文书，基于患者就诊原因与诊治过程，对医生书写的病历进行全面检查，实时提醒医生修正书写问题；当医生点开提醒后，系统按文书展示当前病历存在的具体问题，医生修改正确后，问题自动消失。对医院住院环节的运行病历、终末病历的填写进行事中监测与实时干预，满足书写及时性、完整性等形式质控要求，变终末质控为事前、事中监控。

智能临床路径+DIP：质量和费用双管齐下

作为规范诊疗行为和合理控制医疗支出的主要抓手之一，院内临床路径管理的实施率和效果频繁在各项政策中强调，并已成为评价医疗机构质量水平、等级、绩效的指标之一。在2023年出台的《全面提升医疗质量行动计划（2023-2025年）》和《改善就医感受 提升患者体验主题活动方案（2023-2025年）》中，均将其作为重要内容，推动医务人员和医疗机构规范诊疗行为，提升患者住院体验。弋矶山医院所在的安徽省，在多项政策中也明确了其实施目标：改善就医感受实施方案明确三级医院50%、二级医院75%出院患者按照临床路径管理；三级医院评审标准中提出至少30%的出院病例实施临床路径管理，符合入临床路径入径标准的患者入组率≥50%，入组完成率≥70%，才能达到“A”。

为扩大临床路径在院内的覆盖率，提高其实施效果，弋矶山医院引入了惠每智能临床路径与DIP合理控费系统，基于CDSS的通用识别与数据治理优势，构建了以单病种为单位，以智能化临床路径为核心的医疗质量与费用管理体系，打造了与DIP病组相适配的路径精细化诊疗方案，助力医疗机构实现医疗质控与合理控费的目标。

一方面，在患者入院之初，系统便可基于AI的模型根据专科因素、初步诊断及患者特征输出初始推荐路径方案，并实时分析临床数据，在发现异常记录、医嘱调整、转科、手术等需要调整路径时，及时发出提示并推荐路径调整方案，协助医生完成临床路径的执行。

另一方面，通过采集与分析病历完整数据，系统从医疗行为和医疗费用消耗的角度进行医嘱合理性预警、费用测算，直观显示当前路径费用标准和费用消耗比例，并智能提示医生费用超支风险。这种智能临床路径和DIP的结合，帮助医院从根源上提高入组准确率、费用合理使用，建立医院合理控费的常态化管理模式。

数据分析赋能管理决策

在进行医疗质量、医保费用管理的同时，医院不仅需要进行大量的数据上报供等级评审、绩效考核等评价参考，还需要实时对数据进行统计分析，为医疗服务改进和医院管理提供数据支撑。多项政策中也要求，医院需不断完善制度化、常态化监测及评价机制，按季度、分科室进行分析、反馈，查找影响目标实现的因素，并提出改进措施。在引入智能化工具的过程中，数据和指标的统计分析能力是弋矶山医院关注的重点。其CDSS、VTE智能防治系统、病历质控系统、智能临床路径与DIP合理控费系统均可提供相关数据支撑。

以CDSS为例，除辅助临床决策外，还可汇总统计院内诊疗质量和CDSS在各诊疗环节的决策支持情况，通过风险预警、智能推荐等多维度指标，帮助及时了解现存的薄弱环节，满足医生的知识需求。而智能临床路径与DIP合理控费系统还可进行临床路径效益分析，如根据患者的费用明细汇总，分析项目分类的占比与盈亏对比，确定病组亏损的主要原因，为医院管理者提供下一步优化和管理决策提供支持。

运用智能化工具进行医疗质量和医保费用管理已成为主要趋势，而弋矶山医院在部署相关工具的过程中，从医学知识来源的权威性、医护人员使用的友好度、院科两级交互的便利性、卡控设置的灵活性、数据统计的全面性出发，为临床和管理人员在诊疗过程、病历书写、临床路径管理和医疗费用预测与预警提供了全流程的决策支持，构建“发现问题-提供解决方案-业务执行-分析改进”的闭环化管理模式。