为深入推进健康中国建设，进一步深化医药卫生体制改革，全面提升医疗质量安全水平，建设有特色的医疗质量管理体系，烟台市烟台山医院建设了基于人工智能的医疗数据全生命周期质控系统，该系统引入了深度学习算法和自然语言处理等先进的人工智能技术，显著提升了病案质控的精准度和效率。
一、新方法、新架构与新管理范式融合
项目首创将强化学习（RL）应用于病历质控场景，突破传统监督学习对标注数据的依赖。RL模型通过实时反馈机制动态优化质控策略，在未标注数据环境下实现病历质控准确率提升，为医疗AI提供新方法论。
基于上述技术突破，系统采用自然语言处理（NLP）与规则引擎双模块设计，支持对诊断描述、病程记录等文书关键字段的实时质控。测试显示，系统对病历缺陷的识别响应速度达0.3秒/页，较人工质控效率提升8倍。
通过系统构建了”事中干预-闭环反馈-跨院区协同”三级质控体系，包含标准质控节点、专科质控、高风险环节预警规则等多类质控规则库，涵盖病历书写规范、医疗核心制度等。规则库支持动态更新，通过机器学习优化质控策略，确保质控标准与临床实践同步升级。实现了从终末质控向全流程质控的转型，通过智能工作流引擎实现日均覆盖率从10%抽检质控到100%全病历质控。
二、提质量、优流程 社会价值突显
系统覆盖病历从生成到归档的全生命周期管理，通过AI质控引擎自动检测数据完整性、逻辑性和合规性，确保数据质量从源头管控。系统使终末病案形式缺陷率显著下降，诊断明确性评分大幅提高。特别是对手术记录、用药说明等高风险环节的纠错准确率达91.3%。
通过事中干预机制，将传统事后质控的缺陷修正周期从72小时缩短至实时处理，医生满意度调查显示系统使病历返工工作量减少45%。
三、强示范、强引领 行业推广
系统已在三级甲等医院和二级甲等医院应用，预计可降低区域性病案质控30%的运营成本。在公布的2022年度山东国家智能社会治理实验特色基地验收评比中荣获三等奖，充分证明本项目医疗数据应用的创新性，及区域示范引领和推广意义。
强化学习模块的通用性设计，为诊疗流程优化、医保审核等场景提供技术迁移路径，具有显著的生态扩展价值。
烟台市烟台山医院建设的病历内涵质控系统通过技术创新与临床实践的深度融合，不仅实现了病历管理从人工抽检到智能全监的范式变革，更通过动态规则库与强化学习算法的协同优化，为医疗质控领域提供了可复制的技术标杆，其技术创新与实施成效已通过多院区验证，成为医疗质量管理的示范性解决方案。
