AI赋能单病种质量控制，云知声推出“单病种质控平台”

导读

云知声将单病种质控业务定义为三个依次递进的步骤：数据化、指标化、过程化。

2020年7月23日，国家卫生健康委办公厅发布《关于进一步加强单病种质量管理与控制工作的通知》（国卫办医函〔2020〕624号），要求各医疗机构将单病种质量管理与控制工作制度作为医疗质量管理制度的重要组成部分，明确管理部门和责任，充分发挥院、科两级医疗质量管理组织作用，加强人员培训，利用信息化手段统计、分析、反馈单病种相关质量监测信息，指导临床持续改进诊疗质量。

按照国家卫生健康委要求，北京友谊医院需要将2020年1月以后的满足上报条件的病例进行数据上报，其工作量非常巨大。

日前，北京友谊医院上线应用“云知声单病种质控系统”。自2021年10月底正式投入使用一个多月来，已经助力医院累计完成了22个病种、6000多个病例的上报工作，平均每天上报病例数超过300例，大大提高了上报的效率和进度；数据自动填报完整率达到95%，自动填报准确率达到98%。

然而，完成了单病种数据上报工作，并不意味着完成了单病种质量管理与控制工作。

单病种数据上报只是完成了单病种诊疗服务的数据化。有了量化的数据，才能够对诊疗服务进行有效质控，也即基于量化的数据进行分析、统计，进而制定相应的整改措施，提升单病种诊疗服务质量。对于医院而言，数据上报只是第一个步骤，而不是完成了单病种质控这项工作。医院需要借助一个工具，对院内各病种的诊疗服务质量进行分析，从而发现本院单病种诊疗服务质量的问题，制定单病种诊疗服务质量提升方案。

事实上，针对单病种诊疗服务质量的提升，还有一种更行之有效但相对较难的方法，就是在环节上给予干预和指导，使得医生在诊疗过程中规避潜在的质量和安全问题。

这就是单病种诊疗过程管理的意义所在：在医生诊疗过程中主动给予提示和报警，尽可能地避免问题的发生，从而在诊疗服务过程中改善质量，从源头预防问题的发生。因此，医院也将部署使用云知声“单病种指标评价系统”和“单病种过程管理系统”，力求将诊疗服务中存在的质量“隐患点”进行清晰明了的定位，并力争将其消灭在诊疗过程中。

云知声“单病种质控平台”是面向提升单病种诊疗服务质量这个终极目标而定义和设计的，其将单病种质控业务定义为三个依次递进的步骤：数据化、指标化、过程化，分别对应三个即独立又相互关联的产品：数据上报系统、指标评价系统、过程管理系统，提供整体的一站式单病种质控解决方案。

以单病种数据上报为基础，实现单病种诊疗服务的量化，进而基于单病种诊疗服务数据给出指标评价系统，以发现问题、分析问题、解决问题；同时在医生诊疗环节中，结合单病种诊疗服务数据和临床知识图谱，给出诊疗建议决策支持，从而从整体上提升单病种诊疗质量。

归纳起来，云知声“单病种质控平台”的产品特征主要有两点：在设计方面，基于PDCA进行全闭环质控管理；在技术方面，基于人工智能技术进行业务赋能。

基于PDCA进行全闭环质控管理

单病种质控是一项体系化的工作，仅仅完成一个环节，难以满足国家卫生健康委对医疗质量持续改进的要求。云知声“单病种质控平台”分为三个部分，分别为：面向数据上报的单病种数据上报系统，面向医生临床工作的单病种过程管理系统和面向问题发现、问题分析的单病种指标评价系统。

以上三个系统分别完成了单病种质控的不同任务：数据化、过程化、指标化，从而全方位、全闭环地提升病种诊疗质量，达成医疗质量持续改进的目的和要求。

1.单病种数据上报系统：符合国家卫生健康委《单病种质量监测信息项》《单病种质量管理与控制》《三级综合医院评审标准实施细则》《二级综合医院评审标准实施细则》《电子病历系统应用水平分级评价标准及管理办法》等相关政策要求，根据国家及医院的单病种管理质控需求进行单病种质控及上报规则的配置，实现单病种数据智能填报及自动上报操作。

2.单病种过程管理系统：单病种过程管理系统是一个CDSS（临床决策支持系统，Clinical Decision Support System），在特定病种的诊疗过程中，以病种监测项、数据上报项为依据，通过微信服务号对医生诊疗行为进行主动提醒，并嵌入EMR、CPOE（计算机化医生医嘱录入系统，Computerized Physician Order Entry）等医生工作平台进行提醒，以确保医生在诊疗过程中的行为合规，从而保障诊疗质量。

3.单病种指标评价系统：提供一个基于单病种上报数据的BI（Business Intelligence）系统，用户可以应用此系统作为工具，针对病种上报数据定制自己关注的统计分析图表，以完成相应的病种诊疗服务质量分析，从而发现问题、解决问题，以提升病种诊疗服务质量。

基于人工智能技术进行业务赋能

在单病种质控中，有两项核心工作需要耗费大量的人力：单病种数据上报和单病种过程管理。从内容上看，这两项工作基于对病历理解的数据抽取、标化，以及基于患者病情的诊疗建议给出和诊疗行为纠正；从技术上来，这两项工作基于人工智能的临床知识图谱技术和自然语言理解技术。

1.AI自动化、智能筛选上报病例：依据国家卫生健康委单病种数据上报纳排标准，根据患者数据（诊断、手术、年龄、出入院信息等）自动筛选上报病例，并分配填报员任务。系统的病例筛选准确率很高，可做到应上报的“全检出”，不应上报的“全剔除”（涉及几个病种的同一个病例，只上报一次）。纳排标准及时跟进国家单病种质量管理与控制平台的相关要求，进行更新并实现。

2.AI自动化、智能汇集上报数据：集成EMR、HIS、LIS、RIS等不同系统的数据，采用“基于规则”和“基于模型”两种方式，自动提取单病种质量控制指标所需要的上报数据项，最大限度地减轻填报员工作量。系统的自动填报率可达90%以上，每个病种/病例的自动填报比例在80%-95%。针对51个病种的近万项数据，自动填写比例高达90%。

3.基于知识图谱的临床决策支持：单病种过程管理系统可帮助医院加强医疗质量管理，规范临床诊疗行为。系统的消息推送功能可对诊疗过程每一个环节进行提示和提醒，有效改善医生诊疗过程的规范性和标准化水平。另外，国家卫生健康委公布的监测信息项只是一个最普遍的共识集，除此之外关于单病种诊疗的决策支持内容还有很多，系统具备支持知识库扩充机制，帮助医院进一步提升单病种诊疗质量。

后记

整体而言，医疗质量控制与管理工作大致有两个方法论，一是基于终末数据的统计分析，一是基于过程监控的决策支持：基于终末数据的统计分析，得到既定的指标，从而发现、分析、定位质量问题，制定相应的整改措施，以提升医疗质量，属于“结果质控”；基于过程监控的决策支持，在诊疗行为发生时给予及时提醒、提示和干预，属于临床路径、临床决策支持的范畴，在过程中避免差错或影响医疗质量的事件发生，属于“过程质控”。

前者更多的需要对医疗数据的理解，主要是对病历数据的理解，抽象医疗事件，确定质量指标，实现减负增效；后者更多的是基于较为完备的临床知识图谱的推理应用实现。

在医疗质量控制与管理这个业务域，人工智能技术正迎来更加实用和有效的落地需求和未来发展可能性。云知声将继续深入与医院合作，发挥AI技术优势，贴合医政医管需求，赋能医疗质量管理与控制。

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