基于人工智能技術的我國某縣級醫院電子病歷質控系統的應用研究

孟依凡，安明揚，王春杰，蔡 瓊，潘習龍

北京大學公共衛生學院，北京，100191

在我國醫療信息化快速發展的背景下,2018年8月,國家衛生健康委發布《關于進一步推進以電子病歷為核心的醫療機構信息化建設工作的通知》,要求各級各類醫療機構將電子病歷信息化建設列為重點工作任務,利用電子病歷信息系統開展醫療服務質量控制工作。若想達到此要求,醫療機構電子病歷系統中的數據必需真實、可靠。同年12月,國家衛生健康委制定新版《電子病歷系統應用水平分級評價標準(試行)》,加入了評價電子病歷數據質量的相關標準,并要求高級別(電子病歷應用水平5級以上)醫院在現場復審前,提交電子病歷數據質量報告,進一步考察電子病歷系統中的數據是否完整、正確、客觀、有邏輯,為規范電子病歷應用提供了重要保障[1]。然而,現階段我國醫院電子病歷數據質量整體水平依然不高。2020年,國家衛生健康委醫院管理研究所針對我國醫院電子病歷系統應用水平情況進行了分析,發現許多醫院在電子病歷完整度、準確度等數據質量評價維度方面仍然表現不好[2]。

電子病歷數據質量出現問題的主要原因,在于醫院應用電子病歷系統的過程中對數據質量的考核控制機制不完善[3]。傳統電子病歷質控大多為終末質控,不僅耗費病案質控部門大量時間與精力,信息回溯反饋效率低,造成臨床一線工作人員負擔重,而且質控點覆蓋不全面,實際操作中容易遺漏,質控效果一般[4]。隨著計算機技術的發展,利用人工智能等數字信息技術,對醫療機構進行精細化和科學化管理的實踐越來越多。2017年,國務院發布《新一代人工智能發展規劃》,提出要搶抓人工智能發展的重大戰略機遇,推廣應用人工智能新模式新手段,建立快速精準的智能醫療體系,建設智慧醫院。利用人工智能等數字信息技術,促進醫療質量智慧化管理,改變高投入、低效率、低質量的醫療質量管理現狀是醫院智慧化管理的重要內容[5]。近年來,國內外學者開始積極探索利用人工智能技術對電子病歷數據質量進行控制,理論上看,利用自然語言處理、機器學習等人工智能技術,通過運行電子病歷質控規則庫,不僅能夠從內容完整性、時效性等方面對病歷書寫質量進行研判,也能夠從術語規范性、邏輯一致性等方面對病歷內涵質量進行控制,提高質控效率,改善質控質量,使電子病歷質量管理更加高效、穩定、可靠[6-8]。

綜上所述,近年來利用人工智能技術探索病歷質量控制的研究有一定的基礎,但其中理論研究較多,部分應用型研究也多為對單一病種的研究,且效果評價指標單一,應用外推性不強。本研究開發建立基于人工智能技術的電子病歷質控系統,分析質控系統對醫院電子病歷數據質量的作用效果,為提高醫院應用電子病歷的數據質量水平提供參考。

1 資料來源與方法

1.1 研究對象

本研究開發基于人工智能技術的電子病歷質量控制系統,于2021年12月在東部地區某醫院投入使用,該醫院為縣級市屬公立三級綜合醫院,設有42個臨床科室,包括預防保健科、全科醫療科、內科各科、外科各科、婦產科、兒科、皮膚美容科等,提供較為全面的醫療保健服務,具有一定的代表性。質控系統整合醫院的醫院信息管理系統、臨床信息系統等信息系統的數據,利用人工智能技術對數據進行識別、分析,按照前期由專家設置的18項醫療質量安全核心要點及院內管理標準組成的質控規則,對提交到電子病歷系統中的病歷進行判讀,反饋質控問題,督促責任人改正,最后形成終末病歷。

1.2 研究方法

1.2.1 研究工具。根據國家衛生健康委關于電子病歷數據質量評估的具體要求[9],對醫院應用系統前后的電子病歷數據質量進行定量評價,評價指標為數據質量系數(I),I>0.5則表明達到標準。電子病歷系統功能應用水平分級評價共考察10個工作角色39個項目,其中“電子病歷基礎”角色的全部項目,“病歷管理”“信息利用”的部分項目對數據質量無要求,因此分析該院9個工作角色32個項目的數據質量情況。每個項目包含9個條目,對應9個評分層次,分值為0-8,其中評分層次為3-7的條目考察數據質量情況,評價維度為一致性、完整性、整合性、及時性,評分層次3主要考察一致性,評分層次4主要考察完整性,評分層次5主要考察完整性和整合性,評分層次6主要考察完整性和及時性,評分層次7主要考察完整性和整合性。①數據一致性：考察對應項目關鍵數據項內容與字典數據內容的一致性。②數據完整性：考察對應項目必填項、常用項的完整情況。必填項是記錄電子病歷數據時必需有的內容;常用項是電子病歷記錄用于臨床決策支持、質量管理應用時所需要的內容。③數據整合性：考察對應項目中關鍵項數據與相關項目(或系統)對應項目可否對照或關聯。④數據及時性：考察對應項目中時間相關項的完整性、邏輯合理性。各評價維度對應的評價指標為數據質量系數。計算方法為：一致性系數=數據記錄對應的項目中與字典內容一致的記錄數/數據記錄項的總記錄數;完整性系數=完整項目記錄數/項目總記錄數;整合性系數=對照項可匹配數/項目總記錄數;及時性系數=數據記錄內容符合邏輯關系時間項數量/考察記錄時間項目總數量。

1.2.2 資料收集與分析。資料收集時間為2021-2022年每年6月1日-8月30日,收集醫院在系統應用前(2021年)和應用后(2022年)的規模、電子病歷應用水平等基本情況,收集該院按照國家衛生健康委的電子病歷數據質量評估具體要求進行評價的數據,分析系統應用前后各工作角色、各維度數據質量達標情況。

1.2.3 質量控制。對全院員工進行質控系統培訓,覆蓋醫師、護士、檢驗、醫保等各個工作角色,確保各工作角色員工均能夠規范使用質控系統。在評價指標選擇方面,選擇醫院每年都要進行填報的國家衛生健康委電子病歷應用水平分級評價指標,具有規范性和可操作性。在數據收集階段,數據結果是從醫院實際運行系統中執行后臺數據訪問語句的結果,收集數據后,由課題組調查員進行現場復查,抽查驗證這些訪問語句。在資料分析階段,選擇合適的資料分析方法和工具,盡可能控制混雜因素的影響。

1.3 統計學方法

采用EpiData 3.1對數據進行雙錄入和校驗,采用 SPSS 21.0進行統計學分析,分類資料用頻數和百分比進行描述,采用配對資料的χ2檢驗(McNemar's test)比較差異,以P<0.05為差異具有統計學意義。

2 結果

2.1 醫院基本情況

系統應用后,醫院整體規模無明顯變化,電子病歷應用水平整體等級提高了1級,達到高級別醫院(5級)的要求。見表1。

2.2 系統應用前后各工作角色數據質量達標情況

系統應用前后各工作角色數據質量達標情況見表2,各工作角色數據質量達標率均有所提高,其中,病房醫師、門診醫師兩工作角色在系統應用前后的差異有統計學意義,均提高了20%。

表2 系統應用前后各工作角色數據質量指標達標條目數(達標率,%)

2.3 系統應用前后數據質量各維度達標情況

系統應用前后數據質量各維度達標情況見表3,除及時性無變化外,一致性、完整性和整合性3個維度數據質量達標率均有所提高,其中,完整性和整合性維度在系統應用前后的差異有統計學意義,完整性達標率提高了32%,整合性達標率提高了48%。

表3 系統應用前后數據質量各維度達標條目數(達標率,%)

3 討論

3.1 基于人工智能技術的質控系統有助于病房醫師和門診醫師規范使用電子病歷

主診醫師是電子病歷質控的第一責任人,除負責臨床診療服務工作外,還要負責完成電子病歷的高質量書寫。研究表明,臨床工作任務繁重,主診醫師在書寫電子病歷時可能會過度依賴“模板”和“復制粘貼”等便捷功能,導致書寫的電子病歷出現信息缺失、內容錯誤等現象[10]。還有研究表明,許多主診醫師對病歷質控標準不熟悉,在傳統病歷質控模式下,讓醫師自行檢查質控問題,效果不好,質控問題不易改正[11]。本研究結果顯示,應用質控系統后,病房醫師和門診醫師角色下的電子病歷數據質量水平有所提高,表明在質控系統的幫助下,醫師書寫完成的電子病歷更加規范、質量更高,幫助醫師在一定程度上避免了上述問題。這與系統的質控方式有關,本研究建立的人工智能電子病歷質控系統,在醫師書寫完并提交某一環節病歷后,可實時對該環節病歷進行識別和判讀,能監控到“復制粘貼”動作,也能對病歷缺漏、不規范的地方進行標識,提醒醫師及時修改,例如在監測到病程記錄中病例特點完全復制粘貼,會提醒“首次病程記錄中病例特點完全復制現病史而未進行提煉、總結,請對照入院記錄進行檢查”。質控系統將以往電子病歷的“事后質控”轉變為“實時環節質控”,在各個環節均幫助醫師不斷完善書寫質量,提高數據質量。

3.2 基于人工智能技術的質控系統有助于提高電子病歷數據質量的完整性和整合性

電子病歷數據質量的完整性考察的是電子病歷必需要有的項目填寫是否完整,這就要求在書寫電子病歷時,不能有缺項,而缺項判定是本研究人工智能質控系統最基本的功能模塊。在應用過程中,質控系統能夠按照質控規則,對電子病歷各項目是否缺漏進行識別判斷,并對缺項的內容進行提醒,例如在監測到沒有填寫手術患者病案首頁中的手術一助時,會提醒“患者基本信息填寫不完整,主要手術一助不能為空”。本研究結果顯示,應用質控系統后,許多項目的完整率顯著提高,這與劉祉呈等學者的研究結果類似,他們的研究表明,與傳統人工質控方法比較,人工智能病歷質控查全率由31.56%提高到了73.11%[12]。電子病歷數據質量的整合性考察的是電子病歷系統中兩相關業務的數據可否對照。本研究所開發的質控系統利用人工智能技術對病歷相關信息進行匹配與對比,通過智能判斷對病歷內容進行評價,對內容不滿足可對照要求的項目進行提醒,例如在監測到過敏史和既往史中關于過敏的內容不一致時,會提醒“過敏史描述有缺陷,過敏史為無,而既往史記錄了過敏情況,兩者不一致”,幫助病歷相關邏輯項保持一致、可對照。本研究結果顯示,應用質控系統后,許多項目的可對照率顯著提高,這與沈鑫等學者闡述的電子病歷質控要點邏輯一致[13]。系統應用后,電子病歷數據質量一致性維度達標率達到100%,表明電子病歷數據記錄的內容與電子病歷系統字典的內容保持高度一致,這是因為質控系統對不符合電子病歷字典庫信息的項目也會給予提醒,例如在監測到主要診斷與ICD診斷名稱和編碼不一致時,會提醒“主要診斷書寫缺陷,請檢查診斷或編碼是否正確”。電子病歷數據質量及時性維度沒有變化,這可能是由于及時性維度主要考察的是電子病歷各項目時間相關項的完整性、邏輯合理性,這與醫院電子病歷系統本身有很大的關系,如該院電子病歷系統在進行檢驗申請時,申請的時間不會在系統中留痕,這就導致質控系統無法識別時間信息,及時性質量也就無法判斷[14]。

3.3 基于人工智能技術的質控系統有助于提高電子病歷應用水平

大數據時代,電子病歷是醫療數據挖掘和提供決策的數據庫,必需對電子病歷數據質量進行嚴格的控制,才能保證數據真實可信,從而得出可靠的結論[15]。許多醫院在建設電子病歷系統時投入了大量的精力,但在具體應用時,卻無法保障應用的效果。一些醫院的電子病歷建設主要由信息化部門主導,電子病歷基本功能建設較為完備,但在實際應用中,系統不完全貼合臨床實際應用需求、沒有人性化指導,讓許多臨床一線工作人員經常抱怨系統難用,產生厭煩、抵制情緒,限制了電子病歷實際應用的范圍和質量[16]。本研究所開發的基于人工智能技術的電子病歷質控系統,針對國家和地方規定的質控節點以及醫院的實際需求設置質控規則,對病歷書寫和診療行為的各環節進行實時質控,是臨床一線工作人員的“管家”和“助手”,有效減少了電子病歷系統“建而不用”的問題,提升了醫院電子病歷系統的應用水平。國務院辦公廳在2018年發布《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》明確提出要支持研發醫療健康相關的人工智能技術,其中主要涉及鼓勵研發臨床診療決策支持系統、加強臨床科研數據整合共享和應用,未涉及對臨床數據真實性的要求。本研究基于人工智能技術,建立電子病歷質控系統,探索解決臨床數據真實性問題的有效方案,為相關部門未來改進相關政策提供參考。持續改進醫療質量,保障醫療安全,是衛生事業改革和發展的重要內容和基礎[17]。2016年國家衛生和計劃生育委員會發布的《醫療質量管理辦法》明確規定,醫療質量管理是醫療管理的核心,應當全面加強醫療質量管理,持續改進醫療質量,保障醫療安全。而真實、完整的電子病歷體現了醫療機構和醫務人員提供醫療服務的質量和技術水平,是醫療質量評價的重要信息來源,是提升醫療質量的重要工具[18]。因此,未來需要將規范電子病歷臨床應用和管理作為推進醫療機構信息化建設、保障醫療質量安全的重要抓手。