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人工智能與醫療質量管理有著相似的思維模式

我快閉嘴 ? 來源:中國網醫療頻道 ? 作者:玉玲 ? 2020-07-09 08:26 ? 次閱讀
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在健康界舉辦的“《北斗夜話》系列數字化領導力:科技驅動醫院發展新勢能人工智能”中,新華醫院副院長潘曙明提到,人工智能與醫療質量管理有著相似的思維模式,能在多個層次,包括臨床質量、科研服務、運營管理和綜合管理上,提升醫療質量管理的水平。

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

質量管理與人工智能有相似的思維模式

廣義的醫院質量管理包含基礎質量、環節質量、終末質量在內的全方位、系統化管理。根據質量管理戴明環(PDCA)理論,包括規劃(PLAN),制定目標和計劃;執行(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),來優化行動策略。

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

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

提升臨床質量管理效率和質量

人工智能技術能夠提升臨床質量管理的效率和質量。潘曙明提到,人工智能技術可以以AI輔助決策系統、病案質控、病理輔助系統等多種方式,來提升臨床質量管理的效率和質量。

就病案質控上,對于一段病歷長文本,傳統核查方式為檢查“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分析、獲取病歷文書,進而段落結構化,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單據級、段落級、要素級、屬性級四級完整性校驗;可實現病情描述,醫療行為在同單據不同段落,或者跨單據一致性分析及醫學邏輯校驗;并能基于病情變化、異常指標、治療方案調整等關鍵醫學行為記錄書寫監測。

除了提升質量,人工智能還能提升病理讀片的效率。以先天性巨結腸病理智能系統為例,通過人工智能來識別數字病理,完成先天性巨結腸術中冰凍活檢病理初篩,可以優化病理醫生工作負擔,將資源集中在專業性要求更高的復查、審核中。

重塑科研流程,強化數據分析

完整的科研流程包括七個步驟,臨床問題產生后,首先是發現規律或者“靈感”;其次是臨床診療過程中感興趣對象列入;三是前瞻性研究設計;四是歷史病例庫檢索與導出;五是已發表相關論文與閱讀,進行科研方向探索;六是數據補采錄;七是統計分析,并進行結果解讀與評價。

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

推動運營管理精細化

醫院離不開運營。而通過基于AI+BI的醫療費用智能管控平臺,能夠幫助醫院精準控制藥占比,輔助用藥,合規用藥;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,確保診療規范;并了解拒付原因,例如分解住院等,從而實現醫院精細化管理。

另一方面,通過基于PDCA的管理質控平臺,可以完全按照醫院的18項核心制度,來制定不同的管理電子表單。并遵循PDCA的質量改進理念,建立院、科兩級質控管理體系,三級質控管理網絡(分管院領導職能部門臨床科室)機制,進行不同業務關鍵環節的管理質控,比如病歷質控督查、危急值報告督查、會診督查等。

建設單病種過程與結果雙重質量管控

在綜合管理中,潘曙明提到,利用人工智能技術,從醫院應用而言,可以建設單病種質量控制體系,對單病種實現過程質量管控和結局回溯質量管控。

從過程質量管控而言,采用三步驟法:第一步是病人主訴,通過病人主訴+病歷結構化提取要素(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;最后一步是得出結論,綜合考慮各種要素,給出結論。通過基于循證作出診療推導和病歷內涵質控,實現單病種過程質量管控。

從結局回溯質量管控而言,建立病種質控體系(PDCA):建立醫療質量控制規范(專科病歷標準化)、醫療質量控制關鍵績效(KPI指標過程評價)、醫療質量監控體系(全局中位線趨勢分析),從而對醫療質量持續改進(數據挖掘研判反饋)。基于國家單病種聯動,實現結局回溯質量管控。“通過人工智能技術,可以實現醫療數據的挖掘、研判、反饋,可以不斷提高單病種質量管理的水平,進而不斷提高醫療質量。”潘曙明說道。

除了用于醫院內部綜合管理,人工智能還有其他應用。

潘曙明以國家出生缺陷大數據平臺為例,基于國家出生缺陷大數據平臺的數據基礎,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,從而構建特定出生缺陷病種的臨床輔助決策系統,普及出生缺陷病種篩查診斷能力,以人工智能技術的綜合運用來提高防治效果,提升整體人口素質。

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

人工智能將推動現代醫療向智慧、精準、高效發起挑戰。

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

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