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文档简介

基于人工智能技术的医院全周期病历质量控制医疗质量安全是人民健康的重要保障和卫生健康事业发展的基产力的浪潮下，《全面提升医疗质量行动计划(2023—2025年)》量管理“质量安全底线”,让高质量的病历成为守护人民健康与驱动2、大语言模型技术驱动的全周期病历质量管理设计与实践目的：利用大语言模型技术提升病历质量管理的自动化和智能化水平，解决传统病历质控效率低、覆盖面有限的问题，满足现代医院管理需求。方法：设计并构建了一套基于大语言模型技术的病历质控系统，采用全周期闭环管理模式，结合环节质控和终末质控，实现对病历的高效智能分析。结果：基于大语言模型相关技术，整合院内电子病历系统，实现对病历的内涵意义质控，质控效率相比人工抽查质控快数倍。结论：基于大模型技术的全周期病历质控系统可以一定程度上突破传统质控的局限，实现病历质控的自动化和智能化，显著提高病历质量和管理效率，为医院管理提供可靠的技术支持。3、基于大模型的病历质量动态可视化与决策优化研究目的：针对传统病历质控中人工抽检覆盖不足、内涵缺陷识别能力弱、反馈滞后等问题，构建融合人工智能、实时数据处理与动态可视化技术的病历智能质控及决策系统，推动质控模式从经验驱动向数据驱动转型。方法：采用数据层、能力层、应用层三层架构，整合多源异构医疗数据，通过大模型语义解析、知识图谱构建实现病历内涵质控，利用动态可视化技术实时呈现质量指标，并开发三级提醒卡控、多端消息推送等六大工具包，形成全流程质控闭环。结果：临床试点显示，该系统实现全病历质控全覆盖，病历分析效率大幅提升，低年资医生相关病史合格率明显提升，手术指征记录完整性等专科核心指标显著改善，缺陷发现完整性得到有效保障。结论：基于大模型的病历质控体系突破了传统模式的技术瓶颈，实现了病历全生命周期质量管控的智能化与精准化，为医疗质量管理提供了可推广的技术路径，未来可进一步推进多模态数据融合与专科4、大模型技术在病历内涵质控中的应用研究目的：探索基于大语言模型的病历质控新模式，提升病历书写规范性与科学性，实现更高效、智能的医疗质量管理。方法：通过构建医学知识体系，采集并清洗海量病历文本和医学文献，结合自然语言处理技术提取结构化信息，形成结构化医学知识库。同时，采用混合专家模型对电子病历质控场景进行微调训练，并开发多任务质控插件，实现对病历完整性、规范性、一致性等指标的智能评估与提示。结果：试验数据显示，病历质控系统精确率大于85%,召回率大于75%,在质控效果上显著优于基于规则的传统自然语言处理质控方法。结论：基于大模型技术的病历质控系统，为医院实现全流程、全维度病历质量管理提供了可行路径。随着医学知识库和模型能力的持续优化，该技术将在智慧医疗领域发挥重要支撑作用。5、基于人工智能的DRG分组预测模型探索与应用研究确的DRG分组预测模型，实现医保支付的精细化和科学化管理。测模型的可行性，通过整合某医院的电子病历文本、病案首页

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