当前位置： AI资讯 > 内文

核心期刊｜深入管理体系的大模型病历内涵质控思路研究

关键词： 医疗大模型

在智慧医院建设浪潮中，一份书写规范、逻辑严谨的病历，不仅是患者诊疗过程的客观记录，更是保障医疗安全、支撑临床科研和医院精细化管理的核心基石。然而，传统质控手段在海量病历文书面前已经难以发挥质量提升作用。现在，这一长期困扰医疗质量管理的痛点，正随着大语言模型（LLM）技术的深度应用迎来破局。近日，发表在《中国数字医学》的论文《基于大语言模型的病历内涵质量管理思路与实践》呈现了利用大语言模型技术实现病历内涵质量自动化、精准化与实时化管控的建设思路和实现过程，以及对质量管理思路带来的提升与转变，为未来医疗质量管理模式带来新的思考和借鉴。

论文显示，大语言模型的出现为解决传统人工质控的瓶颈提供了全新的技术路径。不同于传统自然语言处理技术，大语言模型通过在超大规模文本上的预训练，获得了惊人的语义理解、上下文关联和逻辑推理能力。当这项技术被引入病案管理领域，意味着机器首次能够“读懂”并“思考”一份病历的内在逻辑。研究团队将开源的千亿参数级大模型作为基础，利用医院经脱敏处理的历史高质量病历数据，结合监督微调与人类反馈强化学习（RLHF）技术对其进行“医学专业训练”，使其深刻掌握医疗文书规范与临床思维模式。

技术的突破性体现在精妙的系统构建中，其核心则体现在“提示词工程”与“内涵规则”的深度结合。首先，研究人员从《病案管理质量控制指标（2021年版）》出发，梳理出如“抗菌药物使用记录需具体到名称”“手术记录内容与名称需相符”等34条深层次内涵质控规则。通过提示词工程，这些复杂的规则被转化为模型能精准理解并执行的自然语言指令。

在实际应用中，该系统通过临床决策支持系统（CDSS）深度融合于临床医生的书写流程。当医生保存病历时，系统在数秒内对文书进行通篇扫描与逻辑分析。一旦发现内涵缺陷，CDSS即时弹出提醒，明确指出问题位置、触发的具体规则、缺陷依据，并给出修改建议。更有价值的是，系统集成的“AI虚拟质控员”功能支持医生随时提问，通过自然语言交互获得基于医学指南的详细解释，将质控过程变为生动的学习场景。

经过严格的测试与试运行，该系统已展现出显著成效。在试点科室，针对最初上线的8条核心内涵质控规则，如住院患者停用抗菌药物后未记录、入院诊断在入院记录中无相应诊断依据等，系统的识别准确率在经过两轮优化后均稳定超过90%。

此次篇论文为大语言模型在严肃医疗场景的落地提供了可靠范本，并推动了AI从创新工具走进质量管理。随着更多内涵规则的拓展和验证，该系统有望在全国各级医院推广复制。