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醫(yī)療質(zhì)控是醫(yī)療質(zhì)量與安全的核心保障。嘉和美康醫(yī)療大模型，基于大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，深度挖掘高質(zhì)量多模態(tài)大數(shù)據(jù)，依托自主研發(fā)的醫(yī)療垂類(lèi)大模型，并深度融合DeepSeek通用大模型的泛化推理能力，全面深入地探索大模型在診療全流程中的應(yīng)用，
成功實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)“事后檢查”向“事前預(yù)防+實(shí)時(shí)監(jiān)控”的轉(zhuǎn)型升級(jí)，極大地提升了醫(yī)療質(zhì)控的質(zhì)量和效率，目前已全面覆蓋入科問(wèn)診、書(shū)寫(xiě)入院記錄、初步診斷下達(dá)、醫(yī)囑開(kāi)立、術(shù)前評(píng)估、手術(shù)、書(shū)寫(xiě)病程記錄、出院等多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
大模型應(yīng)用覆蓋診療全流程，大幅提升醫(yī)療質(zhì)控的質(zhì)量和效率
從“事后檢查”轉(zhuǎn)向“事前預(yù)防+實(shí)時(shí)監(jiān)控”
嘉和美康醫(yī)療大模型憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和智能分析能力，已成為醫(yī)院提升質(zhì)控水平的重要工具，使醫(yī)療質(zhì)控從傳統(tǒng)的“事后檢查”向“事前預(yù)防+實(shí)時(shí)監(jiān)控”轉(zhuǎn)型升級(jí)，實(shí)現(xiàn)降本、提質(zhì)、增效的應(yīng)用效果。
1 減少人工審核 傳統(tǒng)醫(yī)療質(zhì)控依賴(lài)人工抽查病歷、審核診療流程，不僅耗時(shí)耗力，而且存在遺漏風(fēng)險(xiǎn)。大模型可自動(dòng)分析海量病歷、醫(yī)囑和檢查報(bào)告，快速識(shí)別異常數(shù)據(jù)，如不合理用藥、手術(shù)并發(fā)癥風(fēng)險(xiǎn)等。 2 精準(zhǔn)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，保障醫(yī)療安全 大模型能基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)潛在醫(yī)療差錯(cuò)，如藥物相互作用、院內(nèi)感染風(fēng)險(xiǎn)等，并實(shí)時(shí)預(yù)警臨床醫(yī)生，減少不良事件。同時(shí)，它可輔助標(biāo)準(zhǔn)化診療流程，確保符合臨床指南，提升整體醫(yī)療質(zhì)量。 3 智能決策支持，優(yōu)化管理流程 基于自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)，大模型可高效審核病歷完整性、編碼準(zhǔn)確性，縮短質(zhì)控周期。此外，它還能分析質(zhì)控?cái)?shù)據(jù)趨勢(shì)，幫助醫(yī)院管理者制定針對(duì)性改進(jìn)策略，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)、精準(zhǔn)的醫(yī)療質(zhì)量管理。 覆蓋事前-事中-事后全流程
1.事前：多層級(jí)管控
在事前環(huán)節(jié)，質(zhì)控系統(tǒng)依托大模型，在權(quán)限管理、前置條件判斷、申請(qǐng)合理性判斷等三個(gè)層級(jí)確保醫(yī)療質(zhì)量安全。其中，在申請(qǐng)合理性判斷方面，大模型具備明顯優(yōu)勢(shì)。大模型獲取患者的所有診療數(shù)據(jù)，可根據(jù)患者病情動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管控，智能判斷診療項(xiàng)目的合理性。
2.事中：臨床信息智能處理
在初步診斷方面，大模型可快速解析患者主訴、病史、檢查報(bào)告等全部診療數(shù)據(jù)，進(jìn)行邏輯判斷和校驗(yàn)，生成疑似疾病列表，并自動(dòng)標(biāo)注關(guān)鍵證據(jù)鏈（如下圖所示）。幫助醫(yī)生更快、更準(zhǔn)確地完成疾病確診，縮短平均就診時(shí)長(zhǎng)、平均住院日，提高醫(yī)療質(zhì)量。
在罕見(jiàn)病方面，可聯(lián)動(dòng)罕見(jiàn)病數(shù)據(jù)庫(kù)及本院疾病譜，通過(guò)癥狀匹配及基因－表型關(guān)聯(lián)分析，實(shí)現(xiàn)罕見(jiàn)病的早期診斷，并增強(qiáng)了可解釋性。
在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方面，針對(duì)急危重癥患者，可通過(guò)構(gòu)建實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)疾病風(fēng)險(xiǎn)的早期識(shí)別和預(yù)警，并觸發(fā)搶救路徑導(dǎo)航，給出防范建議和處置建議。
在知識(shí)利用方面，通過(guò)構(gòu)建藥品RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強(qiáng)生成）知識(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)藥品深度解析和相互作用分析，打造多模態(tài)智能用藥助手，輔助醫(yī)師、藥師、患者等實(shí)現(xiàn)藥品知識(shí)檢索和循證問(wèn)答溯源。同時(shí)，基于大模型可建立多模態(tài)智能交互體系，支持藥盒拍照識(shí)別、智能處方解析、語(yǔ)音交互等多模態(tài)交互技術(shù)，實(shí)現(xiàn)藥品知識(shí)快速問(wèn)答。
3.事后：醫(yī)療質(zhì)量控制
大模型會(huì)對(duì)醫(yī)療行為與醫(yī)療記錄的一致性、醫(yī)療記錄之間的一致性以及重復(fù)性進(jìn)行智能分析和判斷，給出缺陷原因和書(shū)寫(xiě)建議。
4.病歷智能生成
基于嘉和美康醫(yī)療大模型，系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)病歷智能生成，涵蓋門(mén)診病歷、入院記錄、病程記錄、出院小結(jié)等。通過(guò)診前預(yù)問(wèn)診、醫(yī)生輸入關(guān)鍵詞等模式，大模型可結(jié)合患者歷史就診情況，結(jié)合本次檢驗(yàn)檢查結(jié)果，快速生成門(mén)診病歷。自動(dòng)解析急診轉(zhuǎn)診單、門(mén)診病歷、既往病史、檢驗(yàn)檢查結(jié)果等，生成高質(zhì)量入院記錄（包含主訴、現(xiàn)病史、既往史等）。同時(shí)，關(guān)聯(lián)醫(yī)囑系統(tǒng)、檢驗(yàn)報(bào)告、護(hù)理記錄等，自動(dòng)提取治療進(jìn)展核心事件，歸納總結(jié)生成病程記錄。結(jié)合患者住院期間診療路徑，精準(zhǔn)提取關(guān)鍵醫(yī)療事件，并結(jié)合檢驗(yàn)指標(biāo)動(dòng)態(tài)變化，梳理出病情演變邏輯與療效評(píng)估結(jié)論，自動(dòng)生成出院小結(jié)。
目前，嘉和美康醫(yī)療大模型已在北京大學(xué)第三醫(yī)院等頭部醫(yī)院實(shí)現(xiàn)多個(gè)核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景的落地應(yīng)用，為醫(yī)療質(zhì)量管理提供全方位智能輔助。未來(lái)，嘉和美康將以業(yè)務(wù)應(yīng)用為導(dǎo)向，進(jìn)一步加速AI大模型在醫(yī)療機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新應(yīng)用，助力醫(yī)療機(jī)構(gòu)全面提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量與效率。
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