質控扣分——醫(yī)生難以言說的痛

每個醫(yī)生都經(jīng)歷過這樣的時刻：

深夜加班寫病歷，卻因“書寫不規(guī)范”被扣分；

開藥時漏填監(jiān)控儀使用，質控系統(tǒng)直接亮紅燈；

甚至因患者投訴“溝通不充分”，績效獎金泡湯……此類例子不勝枚舉：

　　　　在ＤＲＧＳ＋ＤＩＰ醫(yī)療質控日益嚴苛的當下，醫(yī)生的每一步操作都被數(shù)字化系統(tǒng)監(jiān)控，而越來越復雜的軟件系統(tǒng)，加大了醫(yī)生操控難度，一不小心就成了扣分對象。讓本來應該專注于醫(yī)療的醫(yī)生要學會更多電腦操作，如何破？

　　　　用ＡＩ人工智能做２４小時質控

　　　　當大家還在為接入ＤｅｅｐＳｅｅｋ進行問診時，ＡＩ已經(jīng)悄悄進化，它已具備眼睛和耳朵，時刻關注著病歷質控。

　　　　現(xiàn)有的ＨＩＳ系統(tǒng)已經(jīng)能夠把醫(yī)生們在寫病歷時選擇的要點（自動展示醫(yī)生勾選）做得很貼心，幾乎是自動完成。但先進的ＨＩＳ系統(tǒng)并不能理解主訴與診斷之間的邏輯聯(lián)系，住院過程與主要診斷之間發(fā)生的時序關系，以及中間會產(chǎn)生的物理消耗和服務交付。同時，大型三甲醫(yī)院每天有海量的病歷診斷、出院報告，需要審核，很難做到每一份都檢查，只能抽取金額較大的進行檢查。（以下是例子）

　　　　目前質控部門最突出的矛盾有兩個，一是效率問題，人的精力體力總會有限，這導致質控部門顯得人手不足，就算再擴大１０倍，也很難完成對每一份病歷審核的目標，而且會帶來極大的成本增加。

　　　　矛盾二準確度，病歷的復雜程度，決定了審核難度

　　　　一份復雜的病歷可能會花３－４個小時去研讀并判斷，甚至還要翻書對照，在日常操作中可能就會有偏差。

　　　　今天的ＡＩ人工智能技術已經(jīng)不可同日而語，近一年來，涌現(xiàn)出眾多先進的人工智能技術：ＭＣＰ（上下文統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準協(xié)議），ＡＩ?。粒纾澹睿簦ㄖ悄艽頇C器人），ＭｏＥ（Ｄｅｅｐｓｅｅｋ的ＧＰＵ優(yōu)化通信協(xié)議）等等，它們在幫助人們快速的實現(xiàn)以前需要成百上千倍時間人力物力才能完成的工作。

　　　　例如，ＡＩ　Ａｇｅｎｔ扮演質控老專家，做病歷質控審核。

　　　　它們分別負責了，病歷的基礎檢查、診斷、治療、手術、和住院記錄。通過大模型和長文本輸入方式，實現(xiàn)了多份病歷記錄之間內在聯(lián)系的邏輯推理（針對矛盾二，高質量審核），而且Ａｇｅｎｔ還可以擴展，可根據(jù)本醫(yī)院或者科室的關注點，增加審核條件。

　　　?。粒刹v質控的質量、精準度至關重要，ＡＩ幻覺問題，是個繞不開的難點?，F(xiàn)在ＡＩ進化后，利用ＭＣＰ?。粒纾澹睿舻燃夹g，已經(jīng)超越了傳統(tǒng)ＡＩ和帶有ＲＡＧ知識庫的ＡＩ。以下是例子，一份病歷讓ＡＩ質控來分析，它精準的定位到ＤＩＰ和ＤＲＧＳ庫內匹配的診斷手術條目，在根據(jù)病歷表述和診斷，評價和判斷是否為準確的診斷。

　　　?。粒少|控通過大模型的自然語言輸入與分析，準確的找到ＤＩＰ庫中３個和腹腔鏡膽總管切開的手術，并根據(jù)主訴、檢查和診斷，給出合理化ＤＩＰＤＲＧＳ選擇建議。這一份病歷ＡＩ質控審核只需要２０秒，帶有門診、手術、住院的復雜情況病歷需要２－５分鐘。人工審核可能需要１－３個小時以上。提升效率１００倍。

　　　　　　　技術進步已經(jīng)遠超我們想象，不得不佩服現(xiàn)在的ＡＩ人工智能開源社區(qū)的貢獻。

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