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質控扣分——醫生難以言說的痛
每個醫生都經歷過這樣的時刻：
深夜加班寫病歷，卻因“書寫不規范”被扣分；
開藥時漏填監控儀使用，質控系統直接亮紅燈；
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醫療質控日益嚴苛的當下，醫生的每一步操作都被數字化系統監控，而越來越復雜的軟件系統，加大了醫生操控難度，一不小心就成了扣分對象。讓本來應該專注于醫療的醫生要學會更多電腦操作，如何破？
用ＡＩ人工智能做２４小時質控
當大家還在為接入ＤｅｅｐＳｅｅｋ進行問診時，ＡＩ已經悄悄進化，它已具備眼睛和耳朵，時刻關注著病歷質控。
現有的ＨＩＳ系統已經能夠把醫生們在寫病歷時選擇的要點（自動展示醫生勾選）做得很貼心，幾乎是自動完成。但先進的ＨＩＳ系統并不能理解主訴與診斷之間的邏輯聯系，住院過程與主要診斷之間發生的時序關系，以及中間會產生的物理消耗和服務交付。同時，大型三甲醫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，這導致質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，而且會帶來極大的成本增加。
矛盾二準確度，病歷的復雜程度，決定了審核難度
一份復雜的病歷可能會花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人工智能技術已經不可同日而語，近一年來，涌現出眾多先進的人工智能技術：ＭＣＰ（上下文統一數據標準協議），ＡＩ Ａｇｅｎｔ（智能代理機器人），ＭｏＥ（Ｄｅｅｐｓｅｅｋ的ＧＰＵ優化通信協議）等等，它們在幫助人們快速的實現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扮演質控老專家，做病歷質控審核。
它們分別負責了，病歷的基礎檢查、診斷、治療、手術、和住院記錄。通過大模型和長文本輸入方式，實現了多份病歷記錄之間內在聯系的邏輯推理（針對矛盾二，高質量審核），而且Ａｇｅｎｔ還可以擴展，可根據本醫院或者科室的關注點，增加審核條件。
ＡＩ病歷質控的質量、精準度至關重要，ＡＩ幻覺問題，是個繞不開的難點。現在ＡＩ進化后，利用ＭＣＰ Ａｇｅｎｔ等技術，已經超越了傳統ＡＩ和帶有ＲＡＧ知識庫的ＡＩ。以下是例子，一份病歷讓ＡＩ質控來分析，它精準的定位到ＤＩＰ和ＤＲＧＳ庫內匹配的診斷手術條目，在根據病歷表述和診斷，評價和判斷是否為準確的診斷。
ＡＩ質控通過大模型的自然語言輸入與分析，準確的找到ＤＩＰ庫中３個和腹腔鏡膽總管切開的手術，并根據主訴、檢查和診斷，給出合理化ＤＩＰＤＲＧＳ選擇建議。這一份病歷ＡＩ質控審核只需要２０秒，帶有門診、手術、住院的復雜情況病歷需要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。
技術進步已經遠超我們想象，不得不佩服現在的ＡＩ人工智能開源社區的貢獻。
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