Dr. Mayson,医疗人工智能解决方案

病历内涵质控平台(深度学习版/双模型混动版)

平台根据国家制定的相关规范性文件,采用自然语言处理技术智能解析所有病历内容信息与患者全病程数据,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,不仅满足书写及时性、完整性等形式质控要求,同时也满足书写合规性、一致性等内涵质控要求,提升终末病历质量,为医院电子病历评级、绩效考核、病历质量管理决策提供客观数据和支撑。

病历内涵质控平台
  • 核心质控引擎可选

    深度学习质控引擎 | DeepSeek+深度学习双模型混动引擎

  • 住院病历内涵质控

    运行内涵问题实时提醒 | 运行人工抽审和整改跟进 | 运行院科两级交互 | 终末多级质控和任务管理 | 质控管理闭环 | 质管体系自定义 | 数据监测和分析

  • 门诊病历内涵质控

    内涵问题实时提醒 | 质控大屏监测 | 质控数据分析

  • 病案首页内涵质控

    医生版首页跨文书内涵质控 | 病案编码质控 | 质控数据分析

门诊病历质控


根据门诊病历书写规范实时监测医生书写质量,对文书的缺漏、书写矛盾错误、复制粘贴情况等缺陷问题进行实时提醒并采取「卡控」阻断,促使医生及时改正病历问题,提升门诊病历质量。(左图为书写完整性质检示例)

—— 部分应用展示 ——

住院病历质控

医生可快速查看当前患者病历的大模型分析,大模型将做为病案管理专家的角色,根据当前患者的病历文书内容,结合《病历书写规范》、《病案管理质量控制指标(2021年版)》、《病历内涵质量提升行动方案(2023-2025)》等最新国家和地方质量规范,对目前患者的具体质控点进行解读和修正建议,也可以对整份病历进行简明扼要的病历质量判读分析,并按照条目依次展示出病历中的每一个书写问题。

—— 部分应用展示 ——

终末病历质控


「系统可对全量病历进行监测和分析,从科室、医疗组、医生、质控问题等多维度分析病历质量、评分表情况、质控管理情况,有效提升病历管理效率,为医院管理决策提供客观数据。(左图为数据监测与分析) 」

—— 部分应用展示 ——

病案首页质控


系统对病案首页以及相关文书进行质控,处理本身内容的合规性质控,更支持信息之间的逻辑合理性质控,如诊断与治疗是否匹配等。

应用获益

上海某三甲医院5个临床科室应用惠每病历质控系统1个月后,平均每份病历问题数由13.09项次降至5.05项次;丙级病历率下降42.77%。
运行病历平均问题数大幅下降

某三甲医院应用惠每住院病历质控系统后,住院病历平均问题数从每月21项次下降至8.79项次,下降比例达58.1%。

某三甲医院应用惠每病案首页质控系统后,临床科室平均每份病案首页的缺陷问题数下降比例达95%;平均分数提升至99.99分。
有效改善终末病历质量

某三甲医院应用惠每住院病历质控系统后,甲级病历占比从85.43%上升到93.4%,甲级病历率提升9.33%。

上海某三甲医院5个临床科室应用惠每病历质控系统1个月后,平均每份病历问题数由13.09项次降至5.05项次;丙级病历率下降42.77%。
门诊病历问题大幅下降

某三甲医院应用惠每门诊病历质控系统后,门诊病历平均问题数从3项次下降至2.24项次(最低降至1.77项次),平均下降25.33%。

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