AI医疗质量管理显身手：80%预警准确率提升医疗安全

AI医疗质量管理显身手：80%预警准确率提升医疗安全

人工智能（AI）正在成为医疗质量管理的新引擎。通过挖掘和整理医院诊疗、检验、检查、影像、病理、手术等数据，AI不仅能够有效分析医生的诊疗行为，还能为医院管理和医疗决策提供全面、准确、科学的依据。

传染病防控

在AI的协助下，医院预防和控制传染病的能力不断提升。基于机器学习的传染病预警系统可针对某特定传染病进行实时监测、早期预警和预测，为传染病的控制和管理决策提供科学依据。例如，某疾控中心利用AI预警模型提前预测流感和手足口病，准确率达80%以上[1]；通过实时监测患者行为、症状信息，运用AI算法和分类器模型可以分类识别潜在医院获得性感染的患者[2]。

安全事件报告

分析患者安全事件报告中导致疾病的因素及严重程度对提高患者在院安全性至关重要。借助AI的自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）算法，可以自动分析医疗事故报告，准确地对安全事件进行分类。这种方法能够缩小审查范围、节省人力资源，并提高医疗效率，确保患者安全[3]。

提升合理用药

AI在合理用药方面的应用主要体现在以下三个方面。第一，通过处方前置审核，减少医生因给药诊断和用药不符、重复用药及药物配伍禁忌等情况而出现的错误。第二，AI可以提供智能药物推荐，通过分析患者当前的症状信息，提供个性化用药方案。第三，基于AI分析预测未报告的药物不良反应，依据药物相似性（如化学结构、作用机制等）为医生提供药物不良反应风险评估和治疗建议，提高用药的安全性和有效性（图1）[4]。

图1 药物不良反应预测的一般工作流程

降低手术并发症

通过AI算法程序，可以预测手术中和手术后可能发生的不良事件，如预测失血量、恶心、呕吐和疼痛等症状。一项研究结果显示，AI对接受心肺旁路术的患者进行术后出血风险分层预测和移植术后需要延长通气时间预测的准确率可达到92%和73%（图2）[5]。此外，AI还可以用于手术中，识别手术的关键步骤和手术操作是否规范，从而显著降低手术并发症的发生率。

图2 人工神经网络的实验室值和出血风险的网格视图

从传染病防控到安全事件报告，再到合理用药和降低手术并发症，AI为医疗质量管理带来了全新的思路和方法。未来，我们可以期待AI在医疗质量管理中的进一步发展和应用，为患者提供更安全、高效的医疗服务。

本文原文来自91160.com

参考文献

[1]叶玲珑, 谢邦昌. 人工智能在医疗健康中的应用[J].中国统计,2018,(05): 11-12.

[2]庹敏, 侯梦婷, 鲍娟. 人工智能在医疗领域的应用现状和思考[J].中国现代医生,2022,60(22): 72-75.

[3]曾华堂, 柯夏童, 伍丽群, 等. 人工智能在医疗质量管理中应用现状和效果范围综述[J].中国医院管理,2023,43(08): 21-26.

[4]Dey S, Luo H, Fokoue A, et al. Predicting adverse drug reactions through interpretable deep learning framework. BMC Bioinformatics. 2018 Dec 28;19(Suppl 21):476.

[5]Huang RS, Nedelcu E, Bai Y, et al. Post-operative bleeding risk stratification in cardiac pulmonary bypass patients using artificial neural network. Ann Clin Lab Sci. 2015 Spring;45(2):181-6.