治疗规范率提高33.7%，宣武医院神经内科AI质控成效显著

导读

AI质控在诊疗过程中对医生主观行为进行流程性检查、实时提醒，能够及时纠正疏漏和错误，改善医务人员的规范性，有利于患者长期预后。

今年6月，宣武医院神经内科开展了基于AI的脑卒中质控大赛，把医疗AI与质控工作结合，规范低年资医生、进修医生等的诊疗行为，保障临床规范化和患者安全。历时一个月，在60多位医生、实习研究生的积极参与下，急性脑梗死治疗规范率从70.19%提高到93.85%，治疗规范率在原有基础上提高了33.7%。

9月5日，“宣武医院神经内科AI质控项目总结会”在宣武医院举办。宣武医院党委副书记兼纪委书记李嘉、宣武医院神经内科主任王玉平、宣武医院神经内科副主任宋海庆、质控项目带组老师以及部分神内科医生、实习研究生参加了会议。

李嘉书记表示：“质控是临床和管理的重中之重。该项目正是抓住了这一重点，是信息部门与临床科室业务结合的成功案例，实现了新技术与临床需求的有机结合，并为临床带来了显著帮助和改善。”宣武医院神经内科作为国家级重点学科，一直把保证患者安全和提升医疗质量放在科室医疗工作的首位，并因此获得2017年度中国质量奖。这是以往三届国家质量大奖第一次颁发给医疗团队。在此基础上，宣武医院神经内科又将提升医务人员基本功与应用信息化技术有机结合，做到质量和安全的持续改进。

AI质控成为临床医生的得力助手

据宋海庆副主任介绍，医疗AI在诊疗过程中对医生主观行为进行流程性检查、实时提醒，能够及时纠正疏漏和错误，改善医务人员特别是低年资医生的指南依从性、规范性，有利于患者长期预后、减少复发、更快痊愈。

总结会上，多位医生谈到了AI质控的应用感受。其中，临床医生陈飞是2017年加入宣武医院神经内科的，他也是科室质控信息员。陈飞表示，以往的传统人工质控是事后回顾，时间上严重滞后，无法实现对诊疗行为全过程的合理性管控；而且由于是自主上报，存在漏报和瞒报的情况；也很难让低年资医生掌握规范化的治疗方案，需要漫长的培训过程。“AI质控则能抓取电子病历中的信息，将非结构化数据转变为结构化数据，不仅能在医生写病历、下医嘱的时候随时进行提醒，让医生少犯错误，还能推荐最佳治疗方案。”陈飞说。

据了解，宣武医院引入了源自梅奥的惠每医疗AI解决方案，能够实时智能识别患者临床数据（包括病历文书、检验检查数据、医嘱等）中所隐含的医生诊疗质量缺陷，当医生在电子病历等医生工作站中工作时，自动识别并提醒医生有缺陷的诊疗项目（例如没有开具某种药物或者剂量不足）和具体的推荐理由，医生点击质控提示即可完成相应处理。

同时，系统可将质控相关数据进行可视化展示，做到实时上报，给管理者数据化支撑。并在缺陷提示基础上，根据基于循证的知识规则进一步推荐诊疗建议、干预措施，辅助诊疗决策，最终改善医疗质量。

宣武医院是诸多国家级及北京市级住院医师培训专科基地、继续医学教育培训基地及考试中心，每年承担大量住院医师规培、进修医生教育、实习研究生培养等医学继教任务，医疗AI应用有利于实现医师培养的标准化、规范化、同质化，加速医生成长，创新人才培养模式。随着AI与质控的深度融合，有助于实现实时、动态的内涵质控。

一期成效显著，二期将扩大应用病种

据悉，宣武医院神经内科质控大赛一期以占据全部卒中60%-80%的脑梗死为试点病种，通过分组比赛的方式评价AI在改善医疗质量和运营效率上的能力。卒中是造成我国人群死亡的第一病因，《柳叶刀》发布最新全球医疗质量和可及性排名，我国整体医疗质量与可及性（HAQ）指数78，卒中HAQ指数仅31。

“我院卒中诊治处于全国领先水平，但部分指标相较于美国等发达国家仍有进步空间”宋海庆表示，随着各类适宜技术大力推广，卒中诊疗质量和规范化程度不断上升，医疗AI或可成为我们临床诊疗规范化管理的利器。

宋海庆副主任尤其提到了出院抗凝，目前宣武医院神经内科出院抗凝的规范化治疗达到了100%，而北京市出院抗凝仅有百分之三十多，全国出院抗凝不到40%。

AI质控大赛一期数据显示：不到一个月时间，参与大赛的5个小组总计60多名医生总平均脑梗死治疗规范率从70.19%提高到93.85%，提升率达33.7%，11项质控目标平均达标率93.85%，高于全国平均水平，AI质控一期试点取得了良好成效。5个小组分别是：认知组、心脑组、静脉组、日间组和溶栓组，最终心脑组获胜，赢得“质控王”称号。

为更大范围内挖掘AI质控的临床价值，王玉平主任表示，后续将扩大应用病种，把AI质控用于脑出血、癫痫、心肌梗死、房颤、心力衰竭等病种；还将依托医联体，将AI质控推广到二级医院。王玉平主任谈道：“电子病历应用和大数据积累为人工智能奠定了基础，未来，AI将在医疗服务均质化和可及性层面带来深刻改造，缩小拥有不同诊疗水平、不同诊疗习惯的医生之间，大医院与基层之间的差异，临床更趋于均质、规范。更关键的是，通过对病历数据的结构化采集、挖掘，有利于临床发现认识新的疾病规律，拓展诊疗和科研思路。”

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