第四部分 醫(yī)療服務(wù)

一、院內(nèi)信息化

1.政策加持，蓬勃發(fā)展

傳統(tǒng)的醫(yī)院管理、醫(yī)保收支結(jié)算、質(zhì)控等環(huán)節(jié)對于數(shù)據(jù)處理的需求快速增加，信息化企業(yè)在電子病歷、各科室數(shù)據(jù)互通、醫(yī)院評級、藥房自動化等領(lǐng)域形成可落地的應(yīng)用。電子病歷管理，利用數(shù)字化手段保存、管理、傳輸患者醫(yī)療記錄；導(dǎo)診機(jī)器人指導(dǎo)患者就醫(yī)、引導(dǎo)分診，分擔(dān)院內(nèi)壓力；通過智能化病房管理、績效管理以及人力財(cái)稅等綜合后臺系統(tǒng)管理，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營。

圖|醫(yī)院信息化配合AI落地生態(tài)

政策支持醫(yī)療信息化發(fā)展。根據(jù)十四五規(guī)劃，到2025年，二級醫(yī)院需實(shí)現(xiàn)電子病歷應(yīng)用3級到4級的升級，三級醫(yī)院則需達(dá)到5級及以上。

圖|政策支持醫(yī)療信息化發(fā)展

2.應(yīng)用場景

通過智能化的病歷管理、患者信息管理和醫(yī)療資源調(diào)度，AI為醫(yī)療機(jī)構(gòu)賦能，為患者縮短診療流程，提高效率。

智能預(yù)警系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測患者情況，為醫(yī)護(hù)人員提供實(shí)時(shí)反饋，進(jìn)一步提高醫(yī)療質(zhì)量。基于NLP算法，AI能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)各類醫(yī)療文本信息錯誤并上報(bào)，高效及時(shí)發(fā)現(xiàn)高危問題。政策重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)單病種質(zhì)控，覆蓋病種和數(shù)量均增加，利用AI進(jìn)行數(shù)字化和信息化監(jiān)控和上報(bào)是最佳解決方式。

在超聲、放射、內(nèi)鏡、病理等檢查科室，智慧預(yù)約系統(tǒng)通過AI自動識別患者檢查電子申請單，結(jié)合與檢查相關(guān)的環(huán)境/醫(yī)學(xué)/時(shí)間等多種因素，為患者推薦最合理的檢查預(yù)約時(shí)間，提高就診效率。

在醫(yī)藥分開為導(dǎo)向、智慧醫(yī)院建設(shè)持續(xù)推進(jìn)的公立醫(yī)院改革背景下，醫(yī)院對醫(yī)療物資智能管理和智慧藥房系統(tǒng)的需求越發(fā)急迫，在軟件系統(tǒng)管理和控制下，智慧藥房項(xiàng)目通過自動發(fā)藥機(jī)、智能針劑管理柜、智能毒麻藥品管理柜、智能預(yù)配貨架、智能存取貨架等設(shè)備，實(shí)現(xiàn)藥房藥品的自動化存儲、調(diào)配、傳送和發(fā)放。通過智慧藥品管理系統(tǒng)對藥房工作進(jìn)行流程再造，提升藥品調(diào)配效率、有效防范人為差錯，實(shí)現(xiàn)藥品庫存效期智能管理，進(jìn)而提升藥事服務(wù)質(zhì)量，改善藥房工作條件，縮短患者取藥等候時(shí)間，實(shí)現(xiàn)藥房藥品的智能化管理。

3.AI醫(yī)院管理：提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量，優(yōu)化醫(yī)院運(yùn)營效率

醫(yī)院管理涵蓋對醫(yī)院醫(yī)療、教學(xué)和科研活動的管理。隨著醫(yī)療信息化、大數(shù)據(jù)、AI等技術(shù)進(jìn)步，醫(yī)院數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程加速，醫(yī)療機(jī)構(gòu)管理變革加快。利用AI對醫(yī)院進(jìn)行管理，能有效的對人、財(cái)、物、信息、時(shí)間等資源，進(jìn)行計(jì)劃、組織、協(xié)調(diào)、控制，充分利用醫(yī)院現(xiàn)有資源，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療效用最大化，主要應(yīng)用包括電子病歷管理、智能導(dǎo)診與分診、質(zhì)量管理和精細(xì)化運(yùn)營等。

圖|AI在醫(yī)院管理領(lǐng)域的應(yīng)用

AI可以優(yōu)化醫(yī)療資源配置和彌補(bǔ)醫(yī)院管理漏洞。利用大數(shù)據(jù)，協(xié)調(diào)資源的有效分配，根據(jù)電子病歷、既往病史等信息分析出最需要及時(shí)救治的患者，優(yōu)先提供醫(yī)療資源，優(yōu)化醫(yī)療服務(wù)的先后順序。

彌補(bǔ)醫(yī)院管理漏洞，從點(diǎn)評網(wǎng)站、社交平臺和新聞媒體等渠道收集患者對醫(yī)院的評價(jià)，通過自然語言處理技術(shù)將非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)處理成能被系統(tǒng)識別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，根據(jù)已經(jīng)搭建好的模型，整理、分析出評價(jià)背后的真實(shí)含義。

圖|優(yōu)化醫(yī)療資源配置

圖|彌補(bǔ)醫(yī)院管理漏洞

AI醫(yī)院管理的核心應(yīng)用價(jià)值體現(xiàn)在三方面：利用智能化信息技術(shù)重塑患者端全流程就醫(yī)體驗(yàn)；以AI和大數(shù)據(jù)驅(qū)動醫(yī)院端智慧管理與決策，推動醫(yī)院管理體制機(jī)制持續(xù)創(chuàng)新；AI與大數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)跨機(jī)構(gòu)互通互聯(lián)，打通醫(yī)療服務(wù)數(shù)據(jù)與生態(tài)壁壘，完善以醫(yī)院為中心的醫(yī)療服務(wù)生態(tài)。

圖|AI在醫(yī)院管理領(lǐng)域的核心應(yīng)用價(jià)值

在患者端利用AI技術(shù)，醫(yī)療服務(wù)可以突破醫(yī)院的物理邊界，以患者為中心，延伸到診前、診中、診后的就醫(yī)全流程。重構(gòu)管理體系，深入病人管理(電子病歷)、藥械管理(器械設(shè)備與藥品智能化閉環(huán)管理)、病房管理(智能手術(shù)排班)、績效管理(DRGs績效)、后臺管理(人力財(cái)稅等智能后臺綜合管理)等方面，為醫(yī)院管理體系帶來整體升級重構(gòu)。完善醫(yī)療服務(wù)生態(tài)，醫(yī)院在醫(yī)療服務(wù)體系中處于核心位置，是各項(xiàng)信息數(shù)據(jù)匯聚與整合的中間樞紐，連接其他醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)、醫(yī)療健康產(chǎn)品提供方、支付方、監(jiān)管方等，打通各機(jī)構(gòu)間數(shù)據(jù)壁壘并實(shí)現(xiàn)互聯(lián)與實(shí)時(shí)共享，可以為患者及數(shù)據(jù)共享各方帶來多邊增益。

4.DRGs與智慧病案

病案質(zhì)控是AI重要應(yīng)用場景，由政策導(dǎo)向(醫(yī)保支付/醫(yī)院考核)與醫(yī)院自身需求(精細(xì)化管理)推動。病案質(zhì)控分為形式質(zhì)控與內(nèi)涵質(zhì)控，形式質(zhì)控主要是看哪些項(xiàng)目存在填寫遺漏、書寫錯誤，內(nèi)涵質(zhì)控里包含邏輯關(guān)系，如既往史與手術(shù)史是否矛盾。

DRG相關(guān)政策加速了醫(yī)院開展病案首頁質(zhì)控，但大量錯誤在病案內(nèi)容中，需要對病案內(nèi)容進(jìn)行質(zhì)控。病案內(nèi)容絕大部分是以連貫的文字形式呈現(xiàn)，少有類似病案首頁標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，質(zhì)控難度遠(yuǎn)高于首頁質(zhì)控，且需要超越傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法進(jìn)行個(gè)性化質(zhì)控。

國內(nèi)企業(yè)頤圣智能、百度靈醫(yī)智惠、云知聲等通過算法創(chuàng)新解決問題。頤圣智能以強(qiáng)化學(xué)習(xí)(REINFORCEMENT LEARNING, RL)技術(shù)的架構(gòu)基礎(chǔ)，在不同的質(zhì)控任務(wù)下形成智能體，形成面向于全病歷的質(zhì)控系統(tǒng)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的原理是智能體不從已知數(shù)據(jù)中獲得經(jīng)驗(yàn)，而是通過與環(huán)境的直接交互中學(xué)習(xí)，模仿人類的學(xué)習(xí)方式，通過其執(zhí)行的行為獲得的環(huán)境反饋?zhàn)鳛楠剟罨蛘邞土P而優(yōu)化其下一步的行為動作產(chǎn)生新的環(huán)境反饋的機(jī)制。強(qiáng)化學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，強(qiáng)化學(xué)習(xí)能夠從自己的經(jīng)驗(yàn)和外部環(huán)境中學(xué)習(xí)，監(jiān)督學(xué)習(xí)是通過外部指導(dǎo)在脫離環(huán)境情況下進(jìn)行的擬合逼近式學(xué)習(xí)。

在基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的病歷質(zhì)控的系統(tǒng)構(gòu)建中，頤圣智能采用了一個(gè)天然的環(huán)境反饋-臨床醫(yī)師對病歷的書寫行為，這種行為反饋并非基于病歷質(zhì)控系統(tǒng)而產(chǎn)生，而是由于臨床工作而產(chǎn)生的，無需特定創(chuàng)造出的新場景，使得質(zhì)控系統(tǒng)的可落地性大幅度增強(qiáng)，也更適應(yīng)復(fù)雜的臨床場景。

圖|AI病案質(zhì)控功能及價(jià)值

智慧病案為DRGs提供數(shù)據(jù)資料，為分組打好基礎(chǔ)。DRGs即疾病診斷相關(guān)分組，依據(jù)患者患病情況進(jìn)行綜合分析后，將患者劃分入若干診斷組，從而實(shí)現(xiàn)診療流程規(guī)范化，確保診療質(zhì)量與治療費(fèi)用得到控制。

分組基礎(chǔ)是病案首頁數(shù)據(jù)，結(jié)合診斷、合并癥、并發(fā)癥、年齡等其他個(gè)體因素，分組工具為DRGs分組器，分組產(chǎn)出的核心指標(biāo)為疾病組、權(quán)重與病例組合指數(shù)，衍生指標(biāo)為費(fèi)用消耗指數(shù)、時(shí)間消耗指數(shù)等。DRGs適用于診療方式對病例的資源消耗和治療結(jié)果影響顯著的病例即短期急性住院病例，門診病例、康復(fù)病例、需要長期住院的病例不適用于DRGs。DRGs可用于醫(yī)療費(fèi)用支付控制、醫(yī)院服務(wù)績效考評、醫(yī)療效率提升中。

DRGs產(chǎn)出結(jié)果基于病案數(shù)據(jù)，DRGs充分發(fā)揮作用，首先需保證病案數(shù)據(jù)質(zhì)量與標(biāo)準(zhǔn)化程度即病案質(zhì)控，這需要對根源數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。智慧病案是一套采用NLP技術(shù)的、針對病案所涉及的醫(yī)療信息采集、傳輸、記錄、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化等環(huán)節(jié)實(shí)施全流程醫(yī)療數(shù)據(jù)核查與管控的醫(yī)療管理系統(tǒng)，是升級版的電子病歷。依據(jù)智慧病案的數(shù)據(jù)資料與醫(yī)保局發(fā)布的CHS-DRG(國家醫(yī)療保障疾病診斷相關(guān)分組)，臨床病例逐級進(jìn)行細(xì)分組合，產(chǎn)生相應(yīng)的DRG組。

圖|智慧病案與DRGs運(yùn)作圖

5.醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)智能平臺：醫(yī)療應(yīng)用開發(fā)的集成工具包，采用混合式構(gòu)建方式

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)智能平臺是指以院內(nèi)信息系統(tǒng)的醫(yī)療數(shù)據(jù)為生產(chǎn)要素，基于私有云部署，通過數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、計(jì)算、存儲與應(yīng)用開發(fā)一系列步驟與各步驟所涉及的開發(fā)組件，生產(chǎn)出臨床與科研等醫(yī)療應(yīng)用的開發(fā)中間件，本質(zhì)是云計(jì)算中的PaaS。醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)智能平臺集多種開發(fā)組件于一體，是醫(yī)療應(yīng)用開發(fā)的工具包。

醫(yī)療數(shù)據(jù)來自院內(nèi)的原生數(shù)據(jù)庫，該階段的數(shù)據(jù)往往不符合應(yīng)用模型的標(biāo)準(zhǔn)，需要使用對應(yīng)組件，將數(shù)據(jù)狀態(tài)同步成模型所需標(biāo)準(zhǔn)。首先進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，然后使用ETL工具抽取數(shù)據(jù)，參照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)碼，形成標(biāo)準(zhǔn)化庫后，與原始數(shù)據(jù)做映射，對數(shù)據(jù)做質(zhì)控，再依托模型進(jìn)行數(shù)據(jù)再生成，形成具有算力效果的數(shù)據(jù)，最終將生產(chǎn)好的數(shù)據(jù)應(yīng)用到業(yè)務(wù)模型端。

從構(gòu)建方式看，因完全摒棄醫(yī)院原有的信息化系統(tǒng)、重新嚴(yán)格按照醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)智能平臺的技術(shù)路線設(shè)計(jì)開發(fā)新系統(tǒng)會消耗大量成本且成效慢，故醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)智能平臺一般采用混合式構(gòu)建法即在醫(yī)院原有的信息化系統(tǒng)基礎(chǔ)上構(gòu)建平臺，既保留原有信息系統(tǒng)的成熟設(shè)計(jì)，又保持原有業(yè)務(wù)的連續(xù)性。

圖|醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)智能平臺架構(gòu)圖