电子病历评级主要评价四个方面，有一项就是数据质量：标准化与一致、完整性、整合性能、及时性，AI病历质控全流程质控满足电子病历评级对于病历数据质量要求。
为提高病历内涵质量的重要性的认识，建立健全病历质量管理体系和机制，近日，国家病案管理质量控制中心公布了《提升病历内涵质量专项行动计划(2022-2024年)》。
完整、及时、高质量的电子病历不仅可以促进医疗质量管理精细化，更可为提高公共卫生质量提供重要参考依据，电子病历质量控制亦是医疗机构面临的新形势。
电子病历质控基础
电子病历规范化
医学语义标准化
文本结构化
真正意义的电子病历，是指它所包含的信息能被计算机所识别和理解，并能由计算机进行处理。因此应该具备自己独立的结构化模型，所包含的数据应该是结构化的、标准化的。只有通过结构化的电子病历，才能将病史、查体、化验检查结果、治疗方法和预后联系在一起。
技术创新推动质控智能化
目前，电子病历质控存在多处痛点，常为人工审核，且多为事后质控，存在质控覆盖面少、效率低、质量低、时效性差、认定标准不统一、内涵质控难以控制、数据统计过于复杂…种种问题下，传统电子病历质量控制的不足限制了医疗机构信息化发展。
然而，随着人工智能技术迅猛发展，计算机读懂病历成为现实!AI病历质控以提高医疗质量为核心内容。基于知识图谱与强大的自然语言处理技术，应用完善的质控规则，对每份病历书写内容进行一致性、逻辑性、合理性校验，实现病历文书的全程监管与智能检测。包括：内涵质控、形式质控(完整性质控、时效性质控、复制粘贴质控等)、运行质控、终末质控等。
AI病历质控技术核心
1、医学知识图谱
医学知识图谱是临床思维的基础，是医生专业化知识和思维模式的组合，它包含了知识内容、知识量以及知识之间的专业逻辑关联，定义结构化需要处理的病情信息和数据、定义了病情信息、数据之间的逻辑关联。
(基于知识图谱的术语解析编码)
2、自然语言处理
基于专业医学词典对非叙述性的信息进行分词处理，基于深度学习的语义归一化模型，实现医学语义标准化处理，从超长病历文本中识别患者症状、病史、检查项目及结果、用药、手术、操作、治疗等情况，将自然语言文本转化为计算机可以推理计算的数据，有效正确还原患者状况和医生诊疗过程。
语义归一：消除表达多样性导致的理解困难
属性丰富：准确识别每一个医学概念的多种特征，理解更全面、精准
按时序排列：更有利于因果性分析
准确率：病历结构化准确率高达95%
3、后结构化处理
要素识别
识别实体及重要信息片段
关系抽取
抽取要素之间的关联关系
从文档中抽取一组预定义的信息
4、规则自定义
开放基于病历后结构化技术的病历要素库和临床事件库，医院可基于实际管理需要，自主实现面向病历单据、段落、要素、属性间的交叉校验和复合质控规则配置，实现自定义规则配置。
质控案例分析
1、内涵质控
入院记录-既往史-手术史与男性人群不一致
2、运行质控
病历提交后，对全病案进行质控，可调阅病历详情。
通过系统可查看病案首页、入院记录、病程记录、出院记录、围术期记录等病历质控结果详情。
3、形式完整性质控
4、跨单据内涵质控
入院记录过敏史-药物过敏史与病案首页描述不一致
优势解读
通过AI病历质控提供的多种规范化的模板及质控工具，不仅可以将医务人员从繁琐重复的病历文书书写工作中解脱出来，病历更加完整、规范，为临床科研、教学提供了可靠的医疗数据
2、降低医疗纠纷发生率
结合医疗知识库的应用，通过校验、告警、提示等手段，可以有效降低医疗差错，最大限度地保障患者的合法权益，对医患双方均有利，对医患关系的改善具有重要作用。
3、降低医保基金拒赔风险
4、提升电子病历系统应用水平分级
实现医疗过程的信息共享，帮助医院医疗服务进一步向规范化、专业化、精细化和信息化方向发展。
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