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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進行問診時，ＡＩ已經(jīng)悄悄進化，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 Ａｇｅｎｔ（智能代理機器人），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 Ａｇｅｎｔ扮演質(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還可以擴展，可根據(jù)本醫(yī)院或者科室的關(guān)注點，增加審核條件。
ＡＩ病歷質(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。現(xiàn)在ＡＩ進化后，利用ＭＣＰ Ａｇｅｎｔ等技術(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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