在健康界舉辦的“《北斗夜話》系列數(shù)字化領(lǐng)導力：科技驅(qū)動醫(yī)院發(fā)展新勢能人工智能”中，新華醫(yī)院副院長潘曙明提到，人工智能與醫(yī)療質(zhì)量管理有著相似的思維模式，能在多個層次，包括臨床質(zhì)量、科研服務(wù)、運營管理和綜合管理上，提升醫(yī)療質(zhì)量管理的水平。

在演講中，潘曙明介紹了人工智能提升醫(yī)療質(zhì)量管理的探索，健康界對其演講內(nèi)容進行摘錄，供各醫(yī)院參考。

質(zhì)量管理與人工智能有相似的思維模式

廣義的醫(yī)院質(zhì)量管理包含基礎(chǔ)質(zhì)量、環(huán)節(jié)質(zhì)量、終末質(zhì)量在內(nèi)的全方位、系統(tǒng)化管理。根據(jù)質(zhì)量管理戴明環(huán)（PDCA）理論，包括規(guī)劃（PLAN），制定目標和計劃；執(zhí)行（DO），實踐并收集信息；查核（CHECK），完成信息的評估和稽核；以及改善（ADJUST），來優(yōu)化行動策略。

而人工智能的主流思路，例如監(jiān)督學習、強化學習等，從大量歷史數(shù)據(jù)中建立參考模型，以評估或預測新發(fā)生事件的可能性，并通過最終結(jié)果進一步驗證和優(yōu)化“模型”，使模型不斷逼近真實情況。

潘曙明認為，質(zhì)量管理與人工智能有著相似的思維模式，并且，基于AI與質(zhì)量管理的相似思維，AI能夠在很多層次上提升醫(yī)院質(zhì)量管理的水平，比如臨床質(zhì)量、科研服務(wù)、運營管理和綜合管理。

提升臨床質(zhì)量管理效率和質(zhì)量

人工智能技術(shù)能夠提升臨床質(zhì)量管理的效率和質(zhì)量。潘曙明提到，人工智能技術(shù)可以以AI輔助決策系統(tǒng)、病案質(zhì)控、病理輔助系統(tǒng)等多種方式，來提升臨床質(zhì)量管理的效率和質(zhì)量。

就病案質(zhì)控上，對于一段病歷長文本，傳統(tǒng)核查方式為檢查“過敏史”字段是否填寫，而人工智能核查可以進行過敏史涉及單據(jù)分析、獲取病歷文書，進而段落結(jié)構(gòu)化，并進行要素分析和屬性識別。

通過人工智能，可以對病歷長文本實現(xiàn)單據(jù)級、段落級、要素級、屬性級四級完整性校驗；可實現(xiàn)病情描述，醫(yī)療行為在同單據(jù)不同段落，或者跨單據(jù)一致性分析及醫(yī)學邏輯校驗；并能基于病情變化、異常指標、治療方案調(diào)整等關(guān)鍵醫(yī)學行為記錄書寫監(jiān)測。

除了提升質(zhì)量，人工智能還能提升病理讀片的效率。以先天性巨結(jié)腸病理智能系統(tǒng)為例，通過人工智能來識別數(shù)字病理，完成先天性巨結(jié)腸術(shù)中冰凍活檢病理初篩，可以優(yōu)化病理醫(yī)生工作負擔，將資源集中在專業(yè)性要求更高的復查、審核中。

重塑科研流程，強化數(shù)據(jù)分析

完整的科研流程包括七個步驟，臨床問題產(chǎn)生后，首先是發(fā)現(xiàn)規(guī)律或者“靈感”；其次是臨床診療過程中感興趣對象列入；三是前瞻性研究設(shè)計；四是歷史病例庫檢索與導出；五是已發(fā)表相關(guān)論文與閱讀，進行科研方向探索；六是數(shù)據(jù)補采錄；七是統(tǒng)計分析，并進行結(jié)果解讀與評價。

而人工智能技術(shù)的加入，能夠重塑科研流程，為醫(yī)院提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析和建模能力，同時提升前瞻性研究的比例。“以廣州中山大學附屬腫瘤醫(yī)院為例，他們大量運用電子病歷、人工智能、輔助決策技術(shù)，為醫(yī)院提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析和建模能力，連續(xù)發(fā)表了多篇高質(zhì)量論文，大大提升了科研能力。”潘曙明說道。

推動運營管理精細化

醫(yī)院離不開運營。而通過基于AI+BI的醫(yī)療費用智能管控平臺，能夠幫助醫(yī)院精準控制藥占比，輔助用藥，合規(guī)用藥；降低耗占比，減少重復檢驗和低值耗材；控制次均費用，進行輔助診療，確保診療規(guī)范；并了解拒付原因，例如分解住院等，從而實現(xiàn)醫(yī)院精細化管理。

另一方面，通過基于PDCA的管理質(zhì)控平臺，可以完全按照醫(yī)院的18項核心制度，來制定不同的管理電子表單。并遵循PDCA的質(zhì)量改進理念，建立院、科兩級質(zhì)控管理體系，三級質(zhì)控管理網(wǎng)絡(luò)（分管院領(lǐng)導職能部門臨床科室）機制，進行不同業(yè)務(wù)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的管理質(zhì)控，比如病歷質(zhì)控督查、危急值報告督查、會診督查等。

建設(shè)單病種過程與結(jié)果雙重質(zhì)量管控

在綜合管理中，潘曙明提到，利用人工智能技術(shù)，從醫(yī)院應用而言，可以建設(shè)單病種質(zhì)量控制體系，對單病種實現(xiàn)過程質(zhì)量管控和結(jié)局回溯質(zhì)量管控。

從過程質(zhì)量管控而言，采用三步驟法：第一步是病人主訴，通過病人主訴+病歷結(jié)構(gòu)化提取要素（癥狀、體征、檢查等）；第二步是循證推理，通過知識推理，得出疾病列表和相應概率；最后一步是得出結(jié)論，綜合考慮各種要素，給出結(jié)論。通過基于循證作出診療推導和病歷內(nèi)涵質(zhì)控，實現(xiàn)單病種過程質(zhì)量管控。

從結(jié)局回溯質(zhì)量管控而言，建立病種質(zhì)控體系（PDCA）：建立醫(yī)療質(zhì)量控制規(guī)范（專科病歷標準化）、醫(yī)療質(zhì)量控制關(guān)鍵績效（KPI指標過程評價）、醫(yī)療質(zhì)量監(jiān)控體系（全局中位線趨勢分析），從而對醫(yī)療質(zhì)量持續(xù)改進（數(shù)據(jù)挖掘研判反饋）。基于國家單病種聯(lián)動，實現(xiàn)結(jié)局回溯質(zhì)量管控。“通過人工智能技術(shù)，可以實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)的挖掘、研判、反饋，可以不斷提高單病種質(zhì)量管理的水平，進而不斷提高醫(yī)療質(zhì)量。”潘曙明說道。

除了用于醫(yī)院內(nèi)部綜合管理，人工智能還有其他應用。

潘曙明以國家出生缺陷大數(shù)據(jù)平臺為例，基于國家出生缺陷大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，探索臨床表型智能提娶疾病特殊面容識別、致病位點智能判別等AI技術(shù)，從而構(gòu)建特定出生缺陷病種的臨床輔助決策系統(tǒng)，普及出生缺陷病種篩查診斷能力，以人工智能技術(shù)的綜合運用來提高防治效果，提升整體人口素質(zhì)。

在最后，潘曙明提到，人工智能對于醫(yī)療領(lǐng)域的改變和塑造是多方面的：它不僅帶來了診療模式、數(shù)據(jù)處理方式、前瞻性健康管理等諸多方面的變革，也改變了醫(yī)院管理的關(guān)鍵要素：“人”，包括醫(yī)院管理者、患者和醫(yī)生；“機”，提供了更為前瞻性的工具；“料”，人工智能依賴大數(shù)據(jù)為原料；“法”，人工智能為臨床、科研、管理提供了新的方法；“環(huán)”，利用互聯(lián)網(wǎng)，將人工智能融入診前診中診后各個環(huán)節(jié)。

人工智能將推動現(xiàn)代醫(yī)療向智慧、精準、高效發(fā)起挑戰(zhàn)。

潘曙明：新華醫(yī)院副院長，急診醫(yī)學科學科帶頭人。目前任中華醫(yī)學會急診。分會委員兼秘書長，中華醫(yī)學會急診分會復蘇學組副組長，上海市醫(yī)學會急診醫(yī)學專科分會副主任委員。
責任編輯：tzh