基于人工智能技术的我国某县级医院电子病历质控系统的应用研究

孟依凡，安明扬，王春杰，蔡 琼，潘习龙

北京大学公共卫生学院，北京，100191

在我国医疗信息化快速发展的背景下,2018年8月,国家卫生健康委发布《关于进一步推进以电子病历为核心的医疗机构信息化建设工作的通知》,要求各级各类医疗机构将电子病历信息化建设列为重点工作任务,利用电子病历信息系统开展医疗服务质量控制工作。若想达到此要求,医疗机构电子病历系统中的数据必需真实、可靠。同年12月,国家卫生健康委制定新版《电子病历系统应用水平分级评价标准(试行)》,加入了评价电子病历数据质量的相关标准,并要求高级别(电子病历应用水平5级以上)医院在现场复审前,提交电子病历数据质量报告,进一步考察电子病历系统中的数据是否完整、正确、客观、有逻辑,为规范电子病历应用提供了重要保障[1]。然而,现阶段我国医院电子病历数据质量整体水平依然不高。2020年,国家卫生健康委医院管理研究所针对我国医院电子病历系统应用水平情况进行了分析,发现许多医院在电子病历完整度、准确度等数据质量评价维度方面仍然表现不好[2]。

电子病历数据质量出现问题的主要原因,在于医院应用电子病历系统的过程中对数据质量的考核控制机制不完善[3]。传统电子病历质控大多为终末质控,不仅耗费病案质控部门大量时间与精力,信息回溯反馈效率低,造成临床一线工作人员负担重,而且质控点覆盖不全面,实际操作中容易遗漏,质控效果一般[4]。随着计算机技术的发展,利用人工智能等数字信息技术,对医疗机构进行精细化和科学化管理的实践越来越多。2017年,国务院发布《新一代人工智能发展规划》,提出要抢抓人工智能发展的重大战略机遇,推广应用人工智能新模式新手段,建立快速精准的智能医疗体系,建设智慧医院。利用人工智能等数字信息技术,促进医疗质量智慧化管理,改变高投入、低效率、低质量的医疗质量管理现状是医院智慧化管理的重要内容[5]。近年来,国内外学者开始积极探索利用人工智能技术对电子病历数据质量进行控制,理论上看,利用自然语言处理、机器学习等人工智能技术,通过运行电子病历质控规则库,不仅能够从内容完整性、时效性等方面对病历书写质量进行研判,也能够从术语规范性、逻辑一致性等方面对病历内涵质量进行控制,提高质控效率,改善质控质量,使电子病历质量管理更加高效、稳定、可靠[6-8]。

综上所述,近年来利用人工智能技术探索病历质量控制的研究有一定的基础,但其中理论研究较多,部分应用型研究也多为对单一病种的研究,且效果评价指标单一,应用外推性不强。本研究开发建立基于人工智能技术的电子病历质控系统,分析质控系统对医院电子病历数据质量的作用效果,为提高医院应用电子病历的数据质量水平提供参考。

1 资料来源与方法

1.1 研究对象

本研究开发基于人工智能技术的电子病历质量控制系统,于2021年12月在东部地区某医院投入使用,该医院为县级市属公立三级综合医院,设有42个临床科室,包括预防保健科、全科医疗科、内科各科、外科各科、妇产科、儿科、皮肤美容科等,提供较为全面的医疗保健服务,具有一定的代表性。质控系统整合医院的医院信息管理系统、临床信息系统等信息系统的数据,利用人工智能技术对数据进行识别、分析,按照前期由专家设置的18项医疗质量安全核心要点及院内管理标准组成的质控规则,对提交到电子病历系统中的病历进行判读,反馈质控问题,督促责任人改正,最后形成终末病历。

1.2 研究方法

1.2.1 研究工具。根据国家卫生健康委关于电子病历数据质量评估的具体要求[9],对医院应用系统前后的电子病历数据质量进行定量评价,评价指标为数据质量系数(I),I>0.5则表明达到标准。电子病历系统功能应用水平分级评价共考察10个工作角色39个项目,其中“电子病历基础”角色的全部项目,“病历管理”“信息利用”的部分项目对数据质量无要求,因此分析该院9个工作角色32个项目的数据质量情况。每个项目包含9个条目,对应9个评分层次,分值为0-8,其中评分层次为3-7的条目考察数据质量情况,评价维度为一致性、完整性、整合性、及时性,评分层次3主要考察一致性,评分层次4主要考察完整性,评分层次5主要考察完整性和整合性,评分层次6主要考察完整性和及时性,评分层次7主要考察完整性和整合性。①数据一致性：考察对应项目关键数据项内容与字典数据内容的一致性。②数据完整性：考察对应项目必填项、常用项的完整情况。必填项是记录电子病历数据时必需有的内容;常用项是电子病历记录用于临床决策支持、质量管理应用时所需要的内容。③数据整合性：考察对应项目中关键项数据与相关项目(或系统)对应项目可否对照或关联。④数据及时性：考察对应项目中时间相关项的完整性、逻辑合理性。各评价维度对应的评价指标为数据质量系数。计算方法为：一致性系数=数据记录对应的项目中与字典内容一致的记录数/数据记录项的总记录数;完整性系数=完整项目记录数/项目总记录数;整合性系数=对照项可匹配数/项目总记录数;及时性系数=数据记录内容符合逻辑关系时间项数量/考察记录时间项目总数量。

1.2.2 资料收集与分析。资料收集时间为2021-2022年每年6月1日-8月30日,收集医院在系统应用前(2021年)和应用后(2022年)的规模、电子病历应用水平等基本情况,收集该院按照国家卫生健康委的电子病历数据质量评估具体要求进行评价的数据,分析系统应用前后各工作角色、各维度数据质量达标情况。

1.2.3 质量控制。对全院员工进行质控系统培训,覆盖医师、护士、检验、医保等各个工作角色,确保各工作角色员工均能够规范使用质控系统。在评价指标选择方面,选择医院每年都要进行填报的国家卫生健康委电子病历应用水平分级评价指标,具有规范性和可操作性。在数据收集阶段,数据结果是从医院实际运行系统中执行后台数据访问语句的结果,收集数据后,由课题组调查员进行现场复查,抽查验证这些访问语句。在资料分析阶段,选择合适的资料分析方法和工具,尽可能控制混杂因素的影响。

1.3 统计学方法

采用EpiData 3.1对数据进行双录入和校验,采用 SPSS 21.0进行统计学分析,分类资料用频数和百分比进行描述,采用配对资料的χ2检验(McNemar's test)比较差异,以P<0.05为差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 医院基本情况

系统应用后,医院整体规模无明显变化,电子病历应用水平整体等级提高了1级,达到高级别医院(5级)的要求。见表1。

2.2 系统应用前后各工作角色数据质量达标情况

系统应用前后各工作角色数据质量达标情况见表2,各工作角色数据质量达标率均有所提高,其中,病房医师、门诊医师两工作角色在系统应用前后的差异有统计学意义,均提高了20%。

表2 系统应用前后各工作角色数据质量指标达标条目数(达标率,%)

2.3 系统应用前后数据质量各维度达标情况

系统应用前后数据质量各维度达标情况见表3,除及时性无变化外,一致性、完整性和整合性3个维度数据质量达标率均有所提高,其中,完整性和整合性维度在系统应用前后的差异有统计学意义,完整性达标率提高了32%,整合性达标率提高了48%。

表3 系统应用前后数据质量各维度达标条目数(达标率,%)

3 讨论

3.1 基于人工智能技术的质控系统有助于病房医师和门诊医师规范使用电子病历

主诊医师是电子病历质控的第一责任人,除负责临床诊疗服务工作外,还要负责完成电子病历的高质量书写。研究表明,临床工作任务繁重,主诊医师在书写电子病历时可能会过度依赖“模板”和“复制粘贴”等便捷功能,导致书写的电子病历出现信息缺失、内容错误等现象[10]。还有研究表明,许多主诊医师对病历质控标准不熟悉,在传统病历质控模式下,让医师自行检查质控问题,效果不好,质控问题不易改正[11]。本研究结果显示,应用质控系统后,病房医师和门诊医师角色下的电子病历数据质量水平有所提高,表明在质控系统的帮助下,医师书写完成的电子病历更加规范、质量更高,帮助医师在一定程度上避免了上述问题。这与系统的质控方式有关,本研究建立的人工智能电子病历质控系统,在医师书写完并提交某一环节病历后,可实时对该环节病历进行识别和判读,能监控到“复制粘贴”动作,也能对病历缺漏、不规范的地方进行标识,提醒医师及时修改,例如在监测到病程记录中病例特点完全复制粘贴,会提醒“首次病程记录中病例特点完全复制现病史而未进行提炼、总结,请对照入院记录进行检查”。质控系统将以往电子病历的“事后质控”转变为“实时环节质控”,在各个环节均帮助医师不断完善书写质量,提高数据质量。

3.2 基于人工智能技术的质控系统有助于提高电子病历数据质量的完整性和整合性

电子病历数据质量的完整性考察的是电子病历必需要有的项目填写是否完整,这就要求在书写电子病历时,不能有缺项,而缺项判定是本研究人工智能质控系统最基本的功能模块。在应用过程中,质控系统能够按照质控规则,对电子病历各项目是否缺漏进行识别判断,并对缺项的内容进行提醒,例如在监测到没有填写手术患者病案首页中的手术一助时,会提醒“患者基本信息填写不完整,主要手术一助不能为空”。本研究结果显示,应用质控系统后,许多项目的完整率显著提高,这与刘祉呈等学者的研究结果类似,他们的研究表明,与传统人工质控方法比较,人工智能病历质控查全率由31.56%提高到了73.11%[12]。电子病历数据质量的整合性考察的是电子病历系统中两相关业务的数据可否对照。本研究所开发的质控系统利用人工智能技术对病历相关信息进行匹配与对比,通过智能判断对病历内容进行评价,对内容不满足可对照要求的项目进行提醒,例如在监测到过敏史和既往史中关于过敏的内容不一致时,会提醒“过敏史描述有缺陷,过敏史为无,而既往史记录了过敏情况,两者不一致”,帮助病历相关逻辑项保持一致、可对照。本研究结果显示,应用质控系统后,许多项目的可对照率显著提高,这与沈鑫等学者阐述的电子病历质控要点逻辑一致[13]。系统应用后,电子病历数据质量一致性维度达标率达到100%,表明电子病历数据记录的内容与电子病历系统字典的内容保持高度一致,这是因为质控系统对不符合电子病历字典库信息的项目也会给予提醒,例如在监测到主要诊断与ICD诊断名称和编码不一致时,会提醒“主要诊断书写缺陷,请检查诊断或编码是否正确”。电子病历数据质量及时性维度没有变化,这可能是由于及时性维度主要考察的是电子病历各项目时间相关项的完整性、逻辑合理性,这与医院电子病历系统本身有很大的关系,如该院电子病历系统在进行检验申请时,申请的时间不会在系统中留痕,这就导致质控系统无法识别时间信息,及时性质量也就无法判断[14]。

3.3 基于人工智能技术的质控系统有助于提高电子病历应用水平

大数据时代,电子病历是医疗数据挖掘和提供决策的数据库,必需对电子病历数据质量进行严格的控制,才能保证数据真实可信,从而得出可靠的结论[15]。许多医院在建设电子病历系统时投入了大量的精力,但在具体应用时,却无法保障应用的效果。一些医院的电子病历建设主要由信息化部门主导,电子病历基本功能建设较为完备,但在实际应用中,系统不完全贴合临床实际应用需求、没有人性化指导,让许多临床一线工作人员经常抱怨系统难用,产生厌烦、抵制情绪,限制了电子病历实际应用的范围和质量[16]。本研究所开发的基于人工智能技术的电子病历质控系统,针对国家和地方规定的质控节点以及医院的实际需求设置质控规则,对病历书写和诊疗行为的各环节进行实时质控,是临床一线工作人员的“管家”和“助手”,有效减少了电子病历系统“建而不用”的问题,提升了医院电子病历系统的应用水平。国务院办公厅在2018年发布《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》明确提出要支持研发医疗健康相关的人工智能技术,其中主要涉及鼓励研发临床诊疗决策支持系统、加强临床科研数据整合共享和应用,未涉及对临床数据真实性的要求。本研究基于人工智能技术,建立电子病历质控系统,探索解决临床数据真实性问题的有效方案,为相关部门未来改进相关政策提供参考。持续改进医疗质量,保障医疗安全,是卫生事业改革和发展的重要内容和基础[17]。2016年国家卫生和计划生育委员会发布的《医疗质量管理办法》明确规定,医疗质量管理是医疗管理的核心,应当全面加强医疗质量管理,持续改进医疗质量,保障医疗安全。而真实、完整的电子病历体现了医疗机构和医务人员提供医疗服务的质量和技术水平,是医疗质量评价的重要信息来源,是提升医疗质量的重要工具[18]。因此,未来需要将规范电子病历临床应用和管理作为推进医疗机构信息化建设、保障医疗质量安全的重要抓手。