当前位置： AI资讯 > 内文2024-07-04 关键词： 病历质控
在医疗信息系统中，电子病历已成为医护人员必备的工具，其涵盖了患者就医全过程的医疗决策、用药医嘱和药物剂量等内容。但随着电子病历的普及和患者就诊量的快速提升，不合理复制粘贴病历等不规范行为越来越多，由此带来的诊疗风险和纠纷隐患也越来越大。
面对大量的患者信息，通过智能工具及时发现病历书写缺陷并修正，以此规范临床医生诊疗行为、降低医疗风险，是目前各家医院智慧化转型过程中逐渐探索的必由之路。
病历不合理复制粘贴存纠纷隐患
电子病历是利用相关电子设备保存、管理、传输、重现的数字化患者的医疗过程记录。相比传统纸质病历，其具有简单、清楚、快捷、信息共享等功能，基本涵盖了传统纸质病历的功能，同时还解决了纸质病历在储存和信息调阅，以及书写速度慢、字迹难以辨认等弊端。
电子病历模板在某种程度上减轻了医生的书写负担，但是在实际应用的过程中仍会存在一定的隐患：有时医生责任心不强，将患者的性别、年龄和病情等在原模板没有认真填写，“复制粘贴”后不予检查修改，造成病历内容张冠李戴，导致病历真实性受到质疑，当发生纠纷时，电子病历内容的真实性得不到保证。
例如，A、B患者均为上消化道出血，A患者为疾病模板病历，医生复制A患者病历到B患者病历，数天后B患者痊愈出院，却引发医疗纠纷，原因是医生在复制A病历入院记录“家族史”中的“父母已故”未修改，而B患者父母健在。其行为表现法律意识的淡薄，有悖于医德。此外，媒体报道中还出现过男性患者的病历中出现了“月经不规则”“怀孕3个月”“子宫肌瘤”等，甚至出现过患者死亡的“直线心电图”时间与实际不符的情况，对医疗机构的医疗服务能力和权威性提出了挑战。
从举例中可以看到，电子病历与实际诊疗行为和过程严重不符的病历记录会造成纠纷隐患，使病历失去了作为医疗证据的作用。
为了提升病历质量，国家卫生健康委明确了多项监测指标，其中就包括病历不合理复制的指标。例如，《病案管理质量控制指标（2021年版）》中的第25项指标“不合理复制病历发生率”（MER0TQ-07），不仅明确了病历不合理复制的定义和监测要求，还为医院病历管理指出了思路。
目前，该项指标作为“病案管理27项指标”之一纳入医院等级评审和绩效考核当中，考核医院整体病历质量。因此，病历不合理复制情况已经成为影响医院整理病历质量和医疗质量的关键因素，各级医院需要采取有效措施控制病历不合理复制行为的发生。
用AI技术完善病历质控体系建设
对于如何提升病历质量，已有多家医院分享了病历质量管理经验，通过“院科”两级管理体系、三级质量控制体系建设以及融入SOP、PDCA管理理念等，通过多层级、多环节的质控工作，形成管理闭环，并通过培训、优秀病历展览、配合奖惩措施等，通过正向循环逐步提升病历质量。
许多医院实践过程中，发现由于质控人员配置不足、专业性欠缺、理解存在偏差，以及人工质控覆盖面小等原因，严重阻碍了病历质量提升进度。随着患者数量逐渐增多以及医院管理精细化趋势，医院亟需智能工具的辅助，进一步扩大病历质控范围，提升质控质量和效率。
那么，智能工具如何才能发现病历不合理复制行为，并在医院管理体系中发挥作用呢？CDSreport根据多家医院的实践经验，整理了医院最关注的智能工具在病历质量管理中具备的能力。
首先，智能工具应当具备数据处理能力。由于各地区、各医院以及每位医生的病历要求和书写习惯都不同，因此病历内容存在标准不同、语言描述不同等情况。智能工具首先需要将这些描述不同的自然语言，通过自然语言处理、深度学习等人工智能（AI）技术，把临床端自由输入的或半结构化的描述性自然语言分割为不同的实体概念、逻辑、关系；然后通过分句、分词、词性标注、实体识别、实体编码等步骤，完成术语编码后形成计算机通用语言；最后通过将这些词进行分类和融合，基于ICD-10等医学编码标准规则，对文本中的症状、疾病类型、体征、手术和操作术语等进行映射，形成结构化数据。有了这些标准统一的结构化数据，智能工具通过比对首次病程记录、入院记录、现病史中的患者信息，能够发现是否存在相似的记录，以此识别医生是否存在不合理复制病历的行为。
不合理复制病历智能提醒应用示例
其次，智能工具应当具备数据互联互通的能力。一方面，病历信息来自不同业务系统，不合理的复制行为也可能在跨越各系统的过程中发生。如果智能工具能够从各系统中抓取患者信息，则可以发挥监控作用。另一方面，智能工具还能在此基础上及时将未填写或不规范的信息进行补充和完善，提升病历书写的质量和效率。
最后，智能工具应当能够满足不同层级的质控需求。目前，各家医院针对病历质量的管理体系不尽相同，智能工具需要针对不同医院、不同层级的质控需求发挥相应的作用。例如，在数据治理和互联互通能力的基础上，其针对临床端，能够辅助医生或科级质控员及时发现病历问题，提升书写质量，完成科室层面的一级质控；针对质控端，能够辅助质控部门，及时发现不合理复制等病历问题，并将病历问题和位置反馈给临床端进行修改，完成二级质控；针对病案端，能够辅助病案室人员自动核查病案首页信息和编码是否正确，完成归档前的三级质控；针对管理端，能够提供客观数据，辅助管理人员实时掌握全院病历质量，以此展开病历改进等措施，完成闭环管理。
某医院部分病案监测指标变化趋势
目前，已有多家医院将智能工具应用于院内病历质量管理，不仅以此完善了病历管理制度，还完成了“27项”监测指标相应目标。例如，某三甲医院引入了基于AI的临床决策支持系统（AI-CDSS），自2023年6月上线以来，在系统的辅助下，院内“不合理复制病历发生率”从12%下降至8%，病案首页质量相关的主要诊断编码正确率，病历文书相关的手术相关记录完整率、CT/MRI检查记录完整率、抗菌药物使用记录符合率均提升至90%以上。
大模型将成为下一代医疗质量提升工具
大模型技术近些年发展迅速，目前已经到了在各垂直行业落地应用的阶段。在医疗行业，目前已有厂商将大模型技术应用到诊疗和管理环节，其中就包括病历质量管理。
相较于传统AI模型，大模型具备更好的理解能力和推理能力。而经过训练和微调的大模型，能够像人类一样理解病历信息，不仅能够发现病历存在的完整性、时效性等形式缺陷，还能够发现病历不合理复制等内涵缺陷，以此提升病历内涵质量。此外，还有医疗信息化厂商将大模型技术优势发挥到更多场景中，例如虚拟质控专家等，旨在提升临床医生病历书写意识和质量，同时减轻质控员工作压力，提升管理效率。
随着大模型技术在医院的应用越来越多，大模型产品越来越成熟和稳定，基于大模型技术的病历质量管理系统等智能工具将得到更广泛地应用，医院高质量发展脚步也将进一步加快。
参考资料：
1. 相悦丽,朱旭东,尹永奎,等.规范电子病历管理防范医疗纠纷的研究.中国卫生事业管理.2019.36(11):842-866
2. 大模型上岗三甲医院，给每个医生都配个“病历质控助手”，量子位
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