近年来，国家围绕“医疗质量安全”这一主线，陆续出台多项考核政策，使医院医疗质量内涵建设面临新的要求与考验，管理模式转型的必要性也日益凸显。

　　被原国家卫计委评为“改善医疗服务创新医院”的安徽医科大学第二附属医院(以下简称“安医大二附院”)，在质量管理新形势下，引入基于人工智能技术的临床决策支持系统(CDSS)，运用现代化管理理念与方法加强医疗质量内涵管理，构建起全流程的质量管理闭环模式。

　　临床使用6.3万次 实现医疗行为“智能管控”

　　国家卫生主管部门陆续发布的单病种质控等政策在医院落实时，形成了多而杂的质控指标，大大增加医院质控工作的范围与难度。加之目前70%以上的医院仍在使用传统人工质控手段，进行被动与滞后的事后管理，使医院各科室质控标准不统一、医疗行为不规范等问题难以解决，医疗质控的时效性、精细化水平也难以满足国家监管要求。

　　医护人员的不规范行为，主要源于临床经验缺乏、对指南认知度不足，因此在医疗活动中容易忽略必要的信息，造成诊疗质量缺陷。安医大二附院将集成循证医学知识库的惠每CDSS与电子病历系统高度集成，一方面在门/急诊、病房环节智能分析患者临床数据，为临床提供疑似诊断、治疗方案等智能推荐，优化临床诊疗方案;另一方面根据急性脑梗死、静脉血栓栓塞症(VTE)等病种诊疗指南、质控规则进行病种过程质量自动评价，减少医生人为疏漏，引导临床按规范路径执行诊疗项目。

　　以急性脑梗死质控为例，临床指南确定了入院48小时内抗栓治疗、降脂治疗等重要指标，临床及时执行与否直接影响脑梗死患者的预后。CDSS在患者入院后，自动检查病历内容，如果发现缺乏相关指标记录，或是抗凝或抗栓药物剂量未达到要求，将实时在电子病历系统界面提醒医生(图1)，并提供相关评估表、疾病文献等知识支持，帮助医生的诊疗活动及时按指南要求实施。

图1 CDSS急性脑梗死质控界面

　　安医大二附院自2020年8月上线CDSS以来，通过AI智能提醒的方式，为临床提供了质控提示、治疗方案、药品详情等10余种集成性功能模块，临床对CDSS的使用率持续提升。根据2020年9月-12月的应用数据统计，医护人员对系统的使用总数，即对CDSS推荐结果点击数达6.3万次(图2)。随着系统质控病种、应用科室的扩展，临床使用频率与次数将进一步增加，通过临床对CDSS推荐结果的及时处理，增加诊疗依从性、规范性，解决质控关口滞后，临床质控工作量大、质量无法保证等弊端。

图2 CDSS临床使用情况

　　提升率90.92% “数”说质量管理效果

　　国家对医疗质量的监管要求不仅是过程规范，也需要医院提供准确数据进行客观定量的评价。传统的质控方式只能依靠抽查终末病历评价管理效果，安医大二附院借助CDSS的强大计算能力，可实时获得质控回顾性数据，为行政部门质量评价提供真实客观的数据资源。

　　CDSS的数据反馈包括质控过程数据，以及质控终末指标统计。以VTE防治为例，CDSS按规范防治流程提示临床完成相关评估与预防措施，同时为安医大二附院管理部门实时汇总全院、科室、医生三个维度的防治情况(图3)，帮助管理者掌握既定医师/患者的防治指标“做没做”，及时纠正不规范的行为。

图3 CDSS数据统计平台

　　病种终末质控指标是评价管理效果的依据。CDSS能够轻松统计汇总各科室、医师质控指标执行情况，对各项指标执行率进行纵横向比较。为管理决策提供可靠依据。以急性脑梗死为例，根据CDSS质控数据反馈，采用智能质控系统，安医大二附院急性脑梗死诊治规范率呈上升趋势，临床总平均执行率从8月的34.48%，提升至11月的近70%(图4)，提升比率90.92%。

图4 CDSS急性脑梗死质控效果

　　安医大二附院急性脑梗死诊治规范提升过程中，颅内血管评价、吞咽功能评价等3项指标提升比例最明显，从不足10%提升至70%以上;他汀类药物治疗、评价血脂水平、出院抗栓治疗等重要指标提升至70%~95%(图5)。每一个指标完成率的提高，都意味着更好的患者预后和更少的复发。反映借助CDSS对医疗行为进行全程监管是控制医疗缺陷的有效管理办法，形成病种过程质控管理闭环模式。

图5 急性脑梗死质控指标完成情况

　　来源：安徽省通讯联络站 责任编辑：亦欣

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