質(zhì)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(zhì)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(zhì)控日益嚴(yán)苛的當(dāng)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(fù)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(yīng)該專注于醫(yī)療的醫(yī)生要學(xué)會更多電腦操作,如何破?
用AI人工智能做24小時質(zhì)控
當(dāng)大家還在為接入DeepSeek進(jìn)行問診時,AI已經(jīng)悄悄進(jìn)化,它已具備眼睛和耳朵,時刻關(guān)注著病歷質(zhì)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(jìn)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(guān)系,以及中間會產(chǎn)生的物理消耗和服務(wù)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(jìn)行檢查。(以下是例子)
目前質(zhì)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(dǎo)致質(zhì)控部門顯得人手不足,就算再擴(kuò)大10倍,也很難完成對每一份病歷審核的目標(biāo),而且會帶來極大的成本增加。
矛盾二準(zhǔn)確度,病歷的復(fù)雜程度,決定了審核難度
一份復(fù)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(shù)已經(jīng)不可同日而語,近一年來,涌現(xiàn)出眾多先進(jìn)的人工智能技術(shù):MCP(上下文統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)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?。粒纾澹睿舭缪葙|(zhì)控老專家,做病歷質(zhì)控審核。
它們分別負(fù)責(zé)了,病歷的基礎(chǔ)檢查、診斷、治療、手術(shù)、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(nèi)在聯(lián)系的邏輯推理(針對矛盾二,高質(zhì)量審核),而且Agent還可以擴(kuò)展,可根據(jù)本醫(yī)院或者科室的關(guān)注點,增加審核條件。
?。粒刹v質(zhì)控的質(zhì)量、精準(zhǔn)度至關(guān)重要,AI幻覺問題,是個繞不開的難點?,F(xiàn)在AI進(jìn)化后,利用MCP?。粒纾澹睿舻燃夹g(shù),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(zhì)控來分析,它精準(zhǔn)的定位到DIP和DRGS庫內(nèi)匹配的診斷手術(shù)條目,在根據(jù)病歷表述和診斷,評價和判斷是否為準(zhǔn)確的診斷。
AI質(zhì)控通過大模型的自然語言輸入與分析,準(zhǔn)確的找到DIP庫中3個和腹腔鏡膽總管切開的手術(shù),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(zhì)控審核只需要20秒,帶有門診、手術(shù)、住院的復(fù)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(shù)進(jìn)步已經(jīng)遠(yuǎn)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(xiàn)。
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