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病案是患者在醫(yī)院診治全過(guò)程的原始記錄，體現(xiàn)醫(yī)療質(zhì)量與技術(shù)水平，與醫(yī)療安全息息相關(guān)。具體而言，病案為醫(yī)院醫(yī)療質(zhì)控、教學(xué)、科研、處理醫(yī)療糾紛、醫(yī)療決策、推行DRGs支付制度等提供基本材料，其重要性自然不言而喻。

但由于病歷書(shū)寫(xiě)位于診療路徑末端，且短期內(nèi)不會(huì)影響患者治療的質(zhì)量。因此，當(dāng)醫(yī)生由于大量的患者而應(yīng)接不暇時(shí)，往往會(huì)選擇在這一環(huán)節(jié)有所松懈。

智慧醫(yī)院時(shí)代之前，信息交互與整合的價(jià)值有限，即便醫(yī)生為患者書(shū)寫(xiě)了完整清晰的病歷，也會(huì)因?yàn)榛颊咦陨肀４娴氖д`、不同醫(yī)院間認(rèn)可度的缺失，導(dǎo)致病歷文本在大多數(shù)情況下被忽略。但時(shí)至今日，醫(yī)療信息化的大規(guī)模推進(jìn)已經(jīng)打破了不同科室乃至不同醫(yī)院間患者數(shù)據(jù)傳輸?shù)蔫滂�，�?shù)據(jù)的價(jià)值正在涌現(xiàn)。

作為患者信息的載體，病案本應(yīng)為信息化的變革提供基礎(chǔ)支持。但正如木桶理論所示，種種問(wèn)題下，病案質(zhì)量的缺失正限制著整個(gè)信息化體系的發(fā)展。

病案質(zhì)量的四個(gè)問(wèn)題與三個(gè)解決關(guān)鍵

追究病案的問(wèn)題所在，中日友好醫(yī)院醫(yī)務(wù)處副處長(zhǎng)應(yīng)嬌茜認(rèn)為，其質(zhì)量缺陷主要可歸咎于四點(diǎn)：一是病案首頁(yè)的填寫(xiě)不完整與診斷選擇問(wèn)題；二是醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)使用不規(guī)范，同一疾病出現(xiàn)不同的描述；三是病程記錄過(guò)于簡(jiǎn)單，使醫(yī)生已操作的診療行為不可追溯，埋下法律風(fēng)險(xiǎn)隱患；四是病案信息不全。

要解決上述四個(gè)問(wèn)題，既需要提高醫(yī)生的效率，也需要在事后進(jìn)行病案質(zhì)量的管控，其關(guān)鍵無(wú)外乎做好三點(diǎn)——標(biāo)準(zhǔn)化、智能化與有效質(zhì)控。

標(biāo)準(zhǔn)化意為病歷信息的標(biāo)準(zhǔn)化，即保證患者在就醫(yī)過(guò)程中產(chǎn)生的文字、圖表、影像等內(nèi)容能夠符合標(biāo)準(zhǔn)化診療術(shù)語(yǔ)，以存入標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)庫(kù)。

過(guò)去很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，各專(zhuān)科使用的信息系統(tǒng)不一致，標(biāo)注術(shù)語(yǔ)準(zhǔn)則缺失等因素共同導(dǎo)致了我們常常談到的“信息孤島”問(wèn)題，但隨著電子病歷評(píng)級(jí)、互聯(lián)互通評(píng)級(jí)的推進(jìn)，二級(jí)及以上醫(yī)院的病歷互通問(wèn)題已經(jīng)解決；醫(yī)聯(lián)體下，基層醫(yī)療的HIS、EMR等系統(tǒng)也能夠與上級(jí)醫(yī)院信息系統(tǒng)連接�？梢哉f(shuō)，醫(yī)療信息化相關(guān)政策的推進(jìn)逐步解決了醫(yī)療信息化產(chǎn)業(yè)最大的困局。

標(biāo)準(zhǔn)化基礎(chǔ)上便是智能化，意在提升醫(yī)生書(shū)寫(xiě)電子病歷的效率與準(zhǔn)確率。部分信息化廠商將“智能”的基因與電子病歷關(guān)聯(lián)在一起，通過(guò)特定的規(guī)則為醫(yī)生選取特定的模版，實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)錄入信息。而惠每科技等新一代信息化企業(yè)則改進(jìn)了臨床輔助決策系統(tǒng)，通過(guò)構(gòu)建內(nèi)容豐富的知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，并用NLP作為底層技術(shù)，以類(lèi)人腦的邏輯方式實(shí)現(xiàn)病歷內(nèi)涵質(zhì)控，取代傳統(tǒng)病歷質(zhì)控系統(tǒng)下點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的線(xiàn)性邏輯關(guān)系。

兩者的差異在于推薦信息的準(zhǔn)確性與豐富性。由于醫(yī)學(xué)知識(shí)本身兼具廣泛與復(fù)雜兩個(gè)特性，同一個(gè)癥狀往往可以推測(cè)出多個(gè)可能的病因，因此基于規(guī)則的推薦往往不能覆蓋所有的可能。

相比之下，基于NLP的CDSS可以處理復(fù)雜的醫(yī)學(xué)邏輯，并可根據(jù)患者病情為醫(yī)生提供可能疾病的概率分布，且可輕易調(diào)入電子病歷之中。通過(guò)AI的方式，醫(yī)生的診療效率、質(zhì)量都將提高，且該系統(tǒng)降低了醫(yī)生本身知識(shí)的要求。

最為重要的是有效質(zhì)控環(huán)節(jié)。通常而言，一份病案的檢查工作大概會(huì)耗費(fèi)病案室一名醫(yī)生30－40分鐘時(shí)間。對(duì)比國(guó)際數(shù)據(jù)，美國(guó)、澳大利亞的編碼員每日編碼4～5份病案，而中國(guó)的編碼員，以吉林為例，統(tǒng)計(jì)數(shù)字為每日15份，實(shí)際之中，有時(shí)一天需做50份。

此外，在眾多錯(cuò)誤種類(lèi)各不相同的病歷之中找出錯(cuò)誤這一能力實(shí)際上對(duì)編碼員／質(zhì)控員提出了較高的專(zhuān)業(yè)水平要求。中國(guó)的編碼員／質(zhì)控員學(xué)歷教育是過(guò)去一直是以專(zhuān)科為主，近年來(lái)才在本科開(kāi)設(shè)專(zhuān)業(yè)，而醫(yī)院需要的編碼員／質(zhì)控員應(yīng)是臨床醫(yī)學(xué)專(zhuān)業(yè)。而在現(xiàn)實(shí)之中，臨床醫(yī)學(xué)專(zhuān)業(yè)的人才，又怎肯僅做一個(gè)編碼員／質(zhì)控員呢？

因此，智慧病案質(zhì)控這一提法早已出現(xiàn)。但通常而言，基于規(guī)則的質(zhì)控只能夠解決一些簡(jiǎn)單的錄入錯(cuò)誤，如病歷項(xiàng)的漏填；男性患者錄入婦科疾病等問(wèn)題，只有基于NLP的智慧病案質(zhì)控系統(tǒng)則能完成智能化的事中控制與事后質(zhì)控，進(jìn)行更為復(fù)雜的內(nèi)涵質(zhì)控，找出病歷中邏輯錯(cuò)誤，進(jìn)而使大規(guī)模病案質(zhì)控成為現(xiàn)實(shí)。

用AI解決復(fù)雜病案質(zhì)控問(wèn)題

隨著標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題逐漸消失，惠每科技瞄準(zhǔn)了有效質(zhì)控環(huán)節(jié)與病案智慧化兩個(gè)環(huán)節(jié)，嘗試用AI的手段解決現(xiàn)階段醫(yī)院的病案問(wèn)題。

對(duì)于有效質(zhì)控這一環(huán)節(jié)，惠每科技開(kāi)發(fā)了Dr． Mayson醫(yī)療人工智能解決方案——病案首頁(yè)／病歷質(zhì)控系統(tǒng)。具體而言，該系統(tǒng)將聚焦病案首頁(yè)管理、病歷內(nèi)涵質(zhì)控、全量病歷質(zhì)控管理三個(gè)難點(diǎn)。

在病案首頁(yè)管理，Dr． Mayson可通過(guò)對(duì)整本病歷的語(yǔ)義理解及其他信息補(bǔ)充構(gòu)建患者畫(huà)像，從而推導(dǎo)出合理的主診斷，給予醫(yī)生及編碼員必要的提醒。同時(shí)對(duì)于合并診斷缺失、手術(shù)及操作漏填等問(wèn)題也可以基于患者畫(huà)像進(jìn)行識(shí)別和提醒，提升病案首頁(yè)內(nèi)涵質(zhì)量及數(shù)據(jù)質(zhì)量。

針對(duì)病歷內(nèi)涵質(zhì)控，Dr． Mayson將質(zhì)控關(guān)口前移，覆蓋醫(yī)院所有病歷文本內(nèi)容，把單純形式結(jié)果質(zhì)控轉(zhuǎn)變?yōu)檫^(guò)程內(nèi)涵質(zhì)控與形式質(zhì)控相結(jié)合，對(duì)缺陷內(nèi)容進(jìn)行事中干預(yù)并提示上級(jí)醫(yī)生及時(shí)審核、駁回修改，從源頭改善病歷內(nèi)容準(zhǔn)確性、診斷明確性、治療規(guī)范性，實(shí)現(xiàn)了對(duì)臨床病歷全方位質(zhì)量把控與評(píng)價(jià)。

針對(duì)全量病歷質(zhì)控管理，通過(guò)嵌入醫(yī)院信息系統(tǒng)，基于AI的病案首頁(yè)／病歷質(zhì)控系統(tǒng)可對(duì)全量病歷進(jìn)行分析，并通過(guò)智能規(guī)則引擎實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)療行為各環(huán)節(jié)的全程、動(dòng)態(tài)、有序質(zhì)控管理。有效解決以往手工時(shí)代實(shí)時(shí)質(zhì)量監(jiān)控困難的問(wèn)題，通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與分析，及時(shí)了解全量病歷特別是重點(diǎn)病種的醫(yī)療過(guò)程質(zhì)控情況及病歷書(shū)寫(xiě)質(zhì)量，為病案質(zhì)量改進(jìn)及績(jī)效考核提供數(shù)據(jù)支撐。

“AI支持下，一份病案的審核時(shí)間可縮短到原來(lái)的30％以下。通過(guò)基于AI的內(nèi)涵質(zhì)控引擎，可快速實(shí)現(xiàn)對(duì)各類(lèi)專(zhuān)科病歷的內(nèi)涵質(zhì)控審核比如腫瘤化療、產(chǎn)科、常見(jiàn)的心腦血管疾病�！被菝靠萍际紫�醫(yī)療質(zhì)量官蔣宋怡告訴動(dòng)脈網(wǎng)，“此外，病案科能夠通過(guò)全局?jǐn)?shù)據(jù)分析醫(yī)院、科室甚至到醫(yī)生個(gè)體的病歷質(zhì)控缺陷模式，從而極大提高管理部門(mén)進(jìn)行質(zhì)量改進(jìn)的措施精準(zhǔn)度”

從“管病案”到提高臨床質(zhì)量的質(zhì)控延伸

如果說(shuō)病案質(zhì)控提高了醫(yī)療質(zhì)量管理的“基線(xiàn)”，那么惠每科技將病案質(zhì)控與CDSS的融合則提高了醫(yī)療質(zhì)量管理的“高線(xiàn)”。

“如果沒(méi)有信息的數(shù)據(jù)化跑腿，我們醫(yī)務(wù)處的人員跑不過(guò)來(lái)，難以助力科室與醫(yī)院的發(fā)展�！睉�(yīng)嬌茜說(shuō)到，應(yīng)用臨床決策支持系統(tǒng)（CDSS）開(kāi)展病歷質(zhì)控，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)、實(shí)時(shí)、高效的病案管理，同時(shí)從數(shù)據(jù)源頭管控臨床診療質(zhì)量。

一方面，CDSS可以進(jìn)行病案管理流程重構(gòu)，自動(dòng)打通臨床醫(yī)生與病案員實(shí)時(shí)交互。另一方面，CDSS可以實(shí)現(xiàn)高效率的 “質(zhì)量管理”，在與醫(yī)院所有業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)接、數(shù)據(jù)處理、臨床上的提醒等環(huán)節(jié)加強(qiáng)質(zhì)控，提升臨床信任及應(yīng)用。CDSS依據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)控規(guī)則執(zhí)行質(zhì)控路徑。質(zhì)控規(guī)則設(shè)定依據(jù)指南規(guī)范、國(guó)家質(zhì)量考核要求以及醫(yī)院臨床實(shí)際需求等。

以病案首頁(yè)的出院診斷為例，主要診斷的確定有三最原則，即患者住院過(guò)程中對(duì)身體健康危害最大，花費(fèi)醫(yī)療資源最多，住院時(shí)間最長(zhǎng)的疾病診斷。例如，產(chǎn)科的主要診斷指產(chǎn)科的主要并發(fā)癥或伴隨疾病，系統(tǒng)相應(yīng)的設(shè)計(jì)了“產(chǎn)科主診斷應(yīng)選擇產(chǎn)科并發(fā)癥或伴隨疾病”質(zhì)控規(guī)則。

應(yīng)用CDSS進(jìn)行病案質(zhì)量管控三個(gè)月，醫(yī)院臨床醫(yī)生對(duì)系統(tǒng)提示的整體采納率呈上升趨勢(shì)，臨床應(yīng)用科室的病歷缺陷問(wèn)題總數(shù)、平均每份病歷的缺陷問(wèn)題數(shù)逐步下降。“這樣的好處一是臨床醫(yī)生行為更加規(guī)范，二是病案管理更加精細(xì)化、過(guò)程化�！睉�(yīng)嬌茜表示，全院統(tǒng)一質(zhì)控標(biāo)準(zhǔn)不僅促進(jìn)院內(nèi)質(zhì)控工作的同質(zhì)化，系統(tǒng)多維度的質(zhì)控?cái)?shù)據(jù)匯總也幫助管理者實(shí)時(shí)掌握院內(nèi)病案管理情況。

DRG會(huì)是CDSS企業(yè)的下一個(gè)方向嗎？

除了為臨床醫(yī)生與病案科提效增質(zhì)外，DRG支付制度推進(jìn)則賦予了病案新的價(jià)值。在DRG的實(shí)踐過(guò)程，很多醫(yī)院都因?yàn)椴“竷?nèi)容的缺失而出現(xiàn)低編碼現(xiàn)象，造成持久的醫(yī)院損失。從這個(gè)角度來(lái)看，DRG為醫(yī)院重構(gòu)病案質(zhì)控帶了驅(qū)動(dòng)力。

從現(xiàn)在NLP的實(shí)現(xiàn)來(lái)看，該技術(shù)已能實(shí)現(xiàn)入組時(shí)的ICD自動(dòng)編碼對(duì)應(yīng)；多診斷情況下自動(dòng)判別主要診斷；智能化編碼合并及合理費(fèi)用優(yōu)化，以及入組后的數(shù)據(jù)審核、編碼準(zhǔn)確性校對(duì)；輔助醫(yī)院進(jìn)行內(nèi)部績(jī)效評(píng)價(jià)、醫(yī)保端的支付結(jié)算以及醫(yī)保的違規(guī)監(jiān)管審核。

而對(duì)于惠每科技而言，其專(zhuān)精于NLP的優(yōu)勢(shì)能幫助它迅速實(shí)現(xiàn)由病案質(zhì)控到醫(yī)院DRG管理的轉(zhuǎn)型。

不止于惠每，如今，大量CDSS企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始從病案質(zhì)控切入DRG。轉(zhuǎn)型常伴挑戰(zhàn)與機(jī)遇，惠每能在這一市場(chǎng)打出怎樣的牌？我們還需拭目以待。

作者：趙泓維