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人工智能将推动现代医疗向智慧、精准、高效发起挑战

时间:2020-7-9, 来源:互联网, 资讯类别:市场分析

在健康界举办的“《北斗夜话》系列数字化领导力:科技驱动医院发展新势能人工智能”中,新华医院副院长潘曙明提到,人工智能与医疗质量管理有着相似的思维模式,能在多个层次,包括临床质量、科研服务、运营管理和综合管理上,提升医疗质量管理的水平。

在演讲中,潘曙明介绍了人工智能提升医疗质量管理的探索,健康界对其演讲内容进行摘录,供各医院参考。

质量管理与人工智能有相似的思维模式

广义的医院质量管理包含基础质量、环节质量、终末质量在内的全方位、系统化管理。根据质量管理戴明环(PDCA)理论,包括规划(PLAN),制定目标和计划;执行(DO),实践并收集信息;查核(CHECK),完成信息的评估和稽核;以及改善(ADJUST),来优化行动策略。

而人工智能的主流思路,BLM18AG102SN1D例如监督学习、强化学习等,从大量历史数据中建立参考模型,以评估或预测新发生事件的可能性,并通过最终结果进一步验证和优化“模型”,使模型不断逼近真实情况。

潘曙明认为,质量管理与人工智能有着相似的思维模式,并且,基于AI与质量管理的相似思维,AI能够在很多层次上提升医院质量管理的水平,比如临床质量、科研服务、运营管理和综合管理。

人工智能与医疗质量管理有着相似的思维模式

提升临床质量管理效率和质量

人工智能技术能够提升临床质量管理的效率和质量。潘曙明提到,人工智能技术可以以AI辅助决策系统、病案质控、病理辅助系统等多种方式,来提升临床质量管理的效率和质量。

就病案质控上,对于一段病历长文本,传统核查方式为检查“过敏史”字段是否填写,而人工智能核查可以进行过敏史涉及单据分析、获取病历文书,进而段落结构化,并进行要素分析和属性识别。

通过人工智能,可以对病历长文本实现单据级、段落级、要素级、属性级四级完整性校验;可实现病情描述,医疗行为在同单据不同段落,或者跨单据一致性分析及医学逻辑校验;并能基于病情变化、异常指标、治疗方案调整等关键医学行为记录书写监测。

除了提升质量,人工智能还能提升病理读片的效率。以先天性巨结肠病理智能系统为例,通过人工智能来识别数字病理,完成先天性巨结肠术中冰冻活检病理初筛,可以优化病理医生工作负担,将资源集中在专业性要求更高的复查、审核中。

重塑科研流程,强化数据分析

完整的科研流程包括七个步骤,临床问题产生后,首先是发现规律或者“灵感”;其次是临床诊疗过程中感兴趣对象列入;三是前瞻性研究设计;四是历史病例库检索与导出;五是已发表相关论文与阅读,进行科研方向探索;六是数据补采录;七是统计分析,并进行结果解读与评价。

而人工智能技术的加入,能够重塑科研流程,为医院提供高质量的数据分析和建模能力,同时提升前瞻性研究的比例。“以广州中山大学附属肿瘤医院为例,他们大量运用电子病历、人工智能、辅助决策技术,为医院提供高质量的数据分析和建模能力,连续发表了多篇高质量论文,大大提升了科研能力。”潘曙明说道。

推动运营管理精细化

医院离不开运营。而通过基于AI+BI的医疗费用智能管控平台,能够帮助医院精准控制药占比,辅助用药,合规用药;降低耗占比,减少重复检验和低值耗材;控制次均费用,进行辅助诊疗,确保诊疗规范;并了解拒付原因,例如分解住院等,从而实现医院精细化管理。

另一方面,通过基于PDCA的管理质控平台,可以完全按照医院的18项核心制度,来制定不同的管理电子表单。并遵循PDCA的质量改进理念,建立院、科两级质控管理体系,三级质控管理网络(分管院领导职能部门临床科室)机制,进行不同业务关键环节的管理质控,比如病历质控督查、危急值报告督查、会诊督查等。

建设单病种过程与结果双重质量管控

在综合管理中,潘曙明提到,利用人工智能技术,从医院应用而言,可以建设单病种质量控制体系,对单病种实现过程质量管控和结局回溯质量管控。

从过程质量管控而言,采用三步骤法:第一步是病人主诉,通过病人主诉+病历结构化提取要素(症状、体征、检查等);第二步是循证推理,通过知识推理,得出疾病列表和相应概率;最后一步是得出结论,综合考虑各种要素,给出结论。通过基于循证作出诊疗推导和病历内涵质控,实现单病种过程质量管控。

从结局回溯质量管控而言,建立病种质控体系(PDCA):建立医疗质量控制规范(专科病历标准化)、医疗质量控制关键绩效(KPI指标过程评价)、医疗质量监控体系(全局中位线趋势分析),从而对医疗质量持续改进(数据挖掘研判反馈)。基于国家单病种联动,实现结局回溯质量管控。“通过人工智能技术,可以实现医疗数据的挖掘、研判、反馈,可以不断提高单病种质量管理的水平,进而不断提高医疗质量。”潘曙明说道。

除了用于医院内部综合管理,人工智能还有其他应用。

潘曙明以国家出生缺陷大数据平台为例,基于国家出生缺陷大数据平台的数据基础,探索临床表型智能提娶疾病特殊面容识别、致病位点智能判别等AI技术,从而构建特定出生缺陷病种的临床辅助决策系统,普及出生缺陷病种筛查诊断能力,以人工智能技术的综合运用来提高防治效果,提升整体人口素质。

在最后,潘曙明提到,人工智能对于医疗领域的改变和塑造是多方面的:它不仅带来了诊疗模式、数据处理方式、前瞻性健康管理等诸多方面的变革,也改变了医院管理的关键要素:“人”,包括医院管理者、患者和医生;“机”,提供了更为前瞻性的工具;“料”,人工智能依赖大数据为原料;“法”,人工智能为临床、科研、管理提供了新的方法;“环”,利用互联网,将人工智能融入诊前诊中诊后各个环节。

人工智能将推动现代医疗向智慧、精准、高效发起挑战。


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