AI 技术助力提升电子病历质量的实践与探讨

莫陶欣MO Tao-xin 王丹WANG Dan 李晨雄LI Chen-xiong 王立军WANG Li-jun 刘伟伟LIU Wei-wei衡反修HENG Fan-xiu 薛冬XUE Dong

随着信息技术发展，已有医院利用信息技术开展电子病历质控工作，相较于人工抽检[1-3]，信息系统质控一方面极大地提升了质控效率[2-3]；另一方面可以有效消除“人”对质控结果的影响，保持质控结果的客观、中立、正确、稳定。本研究以某专科医院为例，探讨基于AI 技术的电子病历质控系统对病历内涵质量的影响。

资料与方法

1.基于AI 技术的电子病历质控系统

1.1 技术原理。电子病历质控系统通过AI 技术，对非结构化文本的病历文书进行结构化处理、数据清洗、量化、自然语言处理和基于语义分析模型的标准化处理，以此让病历文本转变为系统可识别并判断的数据。依据病案质控相关要求，制定并完善质控规则，目前医院已建立质控规则268条，规则分类如表1、表2。

表1 病案内容质控分类与占比

表2 病案质控规则类别数量及占比

1.2 环节质控功能。对病历有实时质控和提醒缺陷的功能，即在医师书写病历的过程中，实时进行检测，以弹窗的形式提示出现错误的数量，如果病历质控结果为“乙级”或“丙级”，则着重显示，以提醒医师修改，促进病历在归档前完善。

1.3 终末质控功能。终末质控有统计分析功能，根据科室、行政管理等不同角色，授予权限不同的账户。科室账户由科室质控小组成员管理，登录后可查看所在科室的病历质控结果；行政管理账户由院级医疗质量管理部门负责，定期查看全院的病历质控数据，对乙级病历、丙级病案进行人工复核，复核完成后的数据作为最终结果予以公示。

2.统计分析指标

2.1 绩效考核指标。该院将终末病历的甲级病案率、丙级病案率纳入每月绩效考核中，目前以人工抽检的甲级病案率（人工抽检甲级病案数/人工抽检病案数）、丙级病案率（人工抽检丙级病案数/人工抽检病案数）为绩效得分依据。

2.2 质控效率指标。以缺陷数量、每份病案缺陷数（根据病历质量书写评价标准，终末病案中每出现1 个书写问题则记录为1 个缺陷，每份病案缺陷数=缺陷数/质控病案数）作为评价指标，对比同一时期AI 系统与人工抽检的结果，评价质控效率。

2.3 病历内涵质量指标。以《病案管理质量控制指标（2021 年版）》为依据，病案内涵质量指标分为四类，“病历书写时效性指标、重大检查记录符合率指标、诊疗行为记录符合率指标、病案归档质量指标”，共计21 个。

3.统计方法。AI 病案质控系统于2022 年4 月在医院上线试用，9 月正式使用。选取出院日期为2022 年9 月1日至2023 年4 月30 日（共计8 个月）的病历，分月统计病历质控数据。使用Microsoft Excel 软件整理数据，并通过SPSS21.0 进行统计分析。使用卡方检验对比同一时间段内AI 质控和人工抽检的甲级病案率、丙级病案率；使用方差分析对比同一段时间内AI 质控和人工抽检的病历缺陷数量；使用回归分析评价随着时间推移，某指标的增长或降低情况。将显著性水平设为0.05，当p值小于0.05 时，则差异有统计学意义。

结果

1.绩效考核指标。研究区间数据中，医院AI 病案质控数量约为人工抽检数量的24.8 倍（52379/2112），检测出的丙级病案约19.6 倍（216/11），质控效率大幅提升。人工抽检、AI质控的甲级病案率分别为95.45%、96.21%，χ2值为3.140，p=0.076，差异无统计学意义；丙级病案率为0.52%、0.41%，χ2值为0.576，p=0.448，差异无统计学意义。见表3。

表3 终末病案质检结果

2.质控效率指标。AI 质控的每份病案缺陷数为1.38个，约为人工抽检（0.05 个）的27.6 倍。对每份病案缺陷数进行单因素方差分析，人工抽检与AI 质控组间F 值104.920、p＜0.001，差异有统计学意义。见表4。

表4 终末病案缺陷统计

3.病历内涵质量指标。共分为病历书写时效性指标、重大检查记录符合率指标、诊疗行为记录符合率指标、病案归档质量指标4 类，21 个指标。运用线性回归模型，将月份作为自变量，各指标作为因变量，月份标准系数小于0 为逐月降低，月份标准系数大于0 为逐月升高；当p小于0.05，差异有统计学意义。

3.1 病历书写时效指标情况。其中超时率、缺失率，反映了病历总体的超时情况和缺失情况，将归档病案里应书写的病历文书总数作为分母，分子分别为超过质控时间完成的病历文书数量、未完成的病历文书数量。这两项指标的月份标准系数均小于0，均呈逐月下降的趋势；缺失率的p＜0.05，差异有统计学意义。

分别统计终末病案的入院记录、手术记录、出院记录、死亡记录在24 小时内的完成情况。手术记录、出院记录、死亡记录24 小时完成率均为上升趋势，入院记录24 小时完成率为下降趋势，其中手术记录24 小时完成率差异有统计学意义。患者抢救记录及时完成率仅2023 年4 月不足100%。见表5。

表5 病历完成情况（%）

3.2 诊疗行为记录符合率指标情况。抗菌药物使用记录符合率、化学治疗记录符合率、放射治疗记录符合率、植入物相关记录符合率、临床用血相关记录符合率各月均为100%；CT/MRI 检查记录符合率、病理检查记录符合率、手术相关记录符合率、医师查房记录完整率呈逐月上升趋势，其中医师查房记录完整率的差异有统计学意义。见表6。

表6 诊疗行为记录符合要求情况（%）

3.3 病历归档质量指标情况。住院病案首页填报完整率、医疗费用信息准确率均为100%；出院患者病历2 日归档率、出院患者病历归档完整率呈上升趋势，其中出院患者病历归档完整率差异有统计学意义。见表7。

表7 病历归档质量（%）

讨论

1. AI 技术有助于提升病案质量。AI 质控的最大优点在于效率的提升[4]，本研究数据显示，AI 质控终末病案数量约为人工抽检的25 倍，每份病历记录缺陷数约为人工抽检的28 倍，实现了量的飞跃。AI 质控的反馈途径包括医生端（以弹窗的形式，在病历书写界面显示）、科室质控管理员系统（各科室可以查看所在科室的质控情况），相较于人工抽检反馈途径，信息传递和获取的效率大幅提升，从源头上对病历质控工作起到了促进作用。

AI 病案质控有实时提醒功能，即在医师书写病历的过程中，实时进行检测，并以界面弹窗形式提示错误内容，提醒医师即时完善病历。在AI 智能审核系统上线后，病历书写缺陷率从2022 年9 月的17.12%下降至2023 年4 月的2.25%，病历缺陷情况极大改善，临床医师对系统的适应性较好[5]。病历缺陷的提醒内容，包括病程记录、知情同意书、检验检查记录情况、特殊治疗及操作的记录，不仅对病历记录的完整性进行要求，也对临床诊疗行为的完整性提供了保障。

对比人工抽检和AI 终末质控的结果，甲级病案率分别为95.45%、96.21%，丙级病案率为0.52%、0.41%，用卡方检验比较，差异均无统计学意义，说明目前AI 病案质控与人工抽检的结果贴近，可部分替代人工抽检病案质控工作。目前医院已尝试利用AI 技术改进病案质控流程，采取“AI 质控全查、人工抽检择重”的工作模式，在AI 质控的基础上，选择重点病历进行人工抽检。人工抽检的范围包括但不限于：所有AI 质控的非甲病案（乙级、丙级病案）、非计划二次手术病例、出入ICU 病例、住院大于30 天病例、死亡病例、纠纷病例、上报重点患者病例、随机抽检病例，结合AI 质控和人工抽检的结果，对问题进行汇总反馈。这种工作模式能有效地找到导致病历降级的多数错误，把控重点病例的病历质量[6]，从而发现医疗过程中的薄弱环节[7]，进行针对性地改进提升，提高医疗服务整体质量[8]。

2.通过AI 技术深化对非结构化数据的利用。当前该院利用AI 技术进行电子病历质控是在已有的病历质控基础上进行规则的细化和完善。但AI 技术作为对非结构化数据进行解析治理的工具，可以扩展其用途范围。目前该院已开始依据《肿瘤专业医疗质量控制指标（2023 年版）》设计质控规则，进行肿瘤规范化诊疗质控，依据患者的出院诊断归纳不同的癌种、治疗方式，从电子病历系统中抓取分期诊断、检验检查、手术淋巴结清扫及术后病理、抗肿瘤药物治疗方案、并发症发生情况等数据，按选取的时间段，计算肿瘤专业的医疗质控指标，作为肿瘤单病种诊疗与科研数据库建设的基础[9]。AI 技术的应用能进一步提升临床、科研、管理人员对临床大数据的挖掘与使用[10]，改善临床诊疗效果，提升医院科研水平与管理效能[11]，进而建设智慧医院、智慧医疗服务体系[12]。

小结

使用AI 技术进行电子病历质控，对提升医生书写病历质量具有积极作用，一方面提升了病历质检的效率，增加了信息系统反馈途径，信息传递和获取的效率大幅提升，对“院—科”两级病历质控工作起到了促进作用；其次，AI质控甲级病案率提升、病历缺陷率降低，说明AI 质控的实时提醒功能能够在病历书写环节有效降低错误的发生；再次，AI 质控是人工抽检工作的补充和升华，能够有效找到医疗过程中的薄弱环节，针对性地改进提升，进而实现以病历为抓手，提高医疗质量。