智慧医院建设是医院高质量发展中重要的一环，临床诊疗和质量管理智能化是现代化医院的核心竞争力之一。
2025年以来，国家层面发布的数十项医疗领域政策中，多次强调以信息化、智能化手段作为重要支撑，推动医疗质量提升、医保基金监管等重点工作。2025年以来，大模型技术迎来蓬勃发展，以DeepSeek为代表的人工智能技术（AI）正加速在医疗领域深度应用落地。在政策的指引下，AI正在临床决策、诊疗流程、质量安全等方面逐渐展现价值，并广泛应用在临床和管理各个场景。在《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》下，智慧医院建设相关的电子病历评级、互联互通成熟度测评等评价工作也将逐步加入AI应用和管理要求，进一步推动医院高质量发展进程。CDSreport根据各项文件要求和当下医疗AI热门应用，从临床诊疗、病历书写和质控、专科建设和质量管理4个场景，分析AI提升诊疗质量和医疗质量管理中的重要作用。临床诊疗智能化是AI最重要的应用场景之一，其不仅能够帮助医生快速完成筛查、评估等需要耗费大量精力的工作，帮助医生短时间内处理重复度高、繁琐的数据和知识，同时还能为医生提供鉴别诊断、病情分析、治疗方案推荐等多维度决策支持，以此提升诊疗效率和准确性。例如在医嘱下达环节，AI系统需要具备实时核查能力，能够即时获取药品库存、剂型、剂量等信息，并基于规则库对检查检验项目进行自动化验证，以此降低因信息不对称导致的用药错误和检查重复，从源头提升了医疗安全水平。用药安全是医疗质量的核心组成部分，AI需要覆盖处方、调剂、给药全流程的智能药物使用管理，确保药物使用的合理性和安全性，减少药物不良反应和相互作用风险。大模型在此基础上还能够整合患者年龄、性别、药物过敏史、检验结果等多维数据，结合权威医学知识库进行综合评估，以此强调个性化用药方案。在诊疗方案的制定过程中，大模型能够综合分析患者电子病历中的体征数据、检查检验结果、历史用药记录等信息，结合专科诊疗指南和最新医学证据，生成个性化的治疗建议。这种深度整合临床数据与专业知识的智能辅助功能，特别适用于复杂病例和多系统疾病的管理，能够显著提升诊疗的精准性和一致性。要达到上述效果，一方面需要信息系统能够实时抓取并分析完整的患者信息，一方面要有权威的知识库和知识图谱进行精准匹配，确保决策支持的可靠性和时效性。同时，基于大模型的AI系统还需不断学习更新，根据地域和医院特点提供医疗知识支持。因此，将AI更好地应用于临床诊疗工作需要医院解决“信息孤岛”问题，还需要建设实时更新的知识库和知识图谱，以支撑AI系统的调用。在此基础上，AI还能实时监测患者高危信息，向医生提供预警信息并推荐处置方案，充当“风险放哨者”的角色。例如，上海某医院将AI与CDSS相结合，在临床诊疗质控、疾病风险预警等方面发挥了关键作用。在AI技术飞速发展的当下，电子病历已经不仅限于完整记载患者信息，而是支撑医疗质量精细化管理、医保支付方式改革、智慧化转型等工作的重要基础。因此，病历质量控制工作也不仅限于终末病历的人工抽查，而是需要从患者入院的开始，就开展病历质量管理工作。在规则库和知识库的基础上，系统通过深度学习、自然语言处理等AI技术，能够自动核查全量病历信息，找出病历中存在的时效性、完整性、一致性等形式缺陷，以及部分逻辑性相关的内涵缺陷。而在大模型技术的加持下，系统则能够实时分析患者全周期诊疗数据，从专家视角检查病历文本的前后逻辑，并针对病历问题分析原因和修改意见。病历文书生成是DeepSeek落地各家医院后应用最广泛的场景之一。经过高质量病历文本的训练，大模型的推理能力能够自动生成入院记录、病程记录、手术记录等各部分病历，供医生书写病历时进行借鉴和参考，以此有效减少医生书写负担，提升病历书写效率和质量。此外，患者健康管理工作不仅需要院内医疗数据，更需要日常生活中的监测数据。为保证医疗数据的全面性和连续性，AI系统需整合院内外多源数据的能力，不仅包括门诊、住院、体检、随访等各类数据，甚至涵盖可穿戴设备采集的血压、血糖、心率、睡眠等健康监测信息。这种全方位的数据融合为构建真正以患者为中心的智能医疗系统奠定了坚实基础。2025年以来，一系列政策再次对医院质量管理提出精细化要求。除了年度医疗质量安全改进目标外，2025版三级医院评审取消了现场检查部分，完全依靠232项监测指标评价医院管理水平；2025版“国考”手册对22个指标进行增改；发布医疗质量安全核心制度相关的35项指标，并纳入医院绩效考核体系。在此背景下，医院需要借助AI技术，实现对各项指标的实时监控与分析，精准定位管理短板，提出优化建议，助力医院高效达标，提升整体医疗服务水平。以抗菌药物规范使用和管理为例，抗菌药物使用强度等指标是三级公立医院绩效考核、等级评审以及医疗质量安全核心制度落实情况监测指标中的重要组成部分。针对抗菌药物相关监测指标剖析临床使用情况，进而利用AI系统自动监测抗菌药物使用情况，分析用药合理性，及时预警不合理用药行为，并提供优化方案，是确保用药安全有效，助力医院在抗菌药物管理方面达到高标准的重要方向。在大模型的支撑下，抗菌药物相关智能体还能够在实时识别耐药菌趋势，精准推荐最佳治疗方案等方面发挥作用，以此大幅降低耐药风险。在病案质量管理方面，广西某医院通过对27项病案管理监测质量控制指标的拆解，梳理了一系列内涵质控规则，并利用基于大模型的病历质控系统，大幅提升了病历质控工作的效率，多项质控指标得到显著提升。同时，医院质控人员不必再聚焦于病历形式问题，而是根据AI系统的分析结果，深入探讨医疗质量核心问题，制定更具针对性的改进措施，从而全面提升医疗服务的内涵质量。专科专病的智能化建设是当下医学发展的重点方向。2025版“国考”手册和“等评”标准的调整均针对专科专病建设提出了更高要求，还有政策要求三级医疗机构至少要有3个重点专科建成完整的专科知识体系并实现智能化管理。这些体系不仅要覆盖诊疗全周期，还须具备基于指南的智能推荐能力，代表了CDSS向纵深发展的必然趋势。目前，将CDSS应用于专科专病管理的创新实践已经取得初步成效。例如，四川省某医院从顶层设计嵌入CDSS纵深应用，并对照国家单病种监测要求纳入多个维度的管理指标，例如体现诊疗服务范围的单病种数量和手术量、体现疑难度的CMI值、体现诊断诊疗水平的平均住院日、体现医疗质效的临床路径管理、体现治疗效果的死亡率和31天再入院率、与医疗经济学相关的药/耗占比，以及体现医疗水平的新技术管理等，再加上针对传统诊疗技术解决不了的病种的开发和研究等外延，形成了多个维度的病种管理体系。在此基础上，医院临床专科建设经验得到卫健部门的肯定，并多次在各地分享推广。大模型的灵活应用为专科建设提供了强大支持，其可在专科医嘱管理、诊疗方案推荐、临床路径执行等方面发挥关键作用。通过智能体自建工具和临床智能体平台，医生可以根据实际需要，选择相适应的智能体，或创建专属智能体，辅助医生制定个性化诊疗方案，保障诊疗过程的合理性和高效性，提升患者满意度。智慧医院建设是医院高质量发展中重要的一环，临床诊疗和质量管理的智能化是现代化医院的核心竞争力之一。通过规范化管理机制、差异化服务策略和创新性技术路线的有机结合，打造具有学习进化能力的智慧系统，将成为医院提升医疗质量、保障患者安全的持久动力。随着更多医院在智慧化转型成功案例不断涌现，相关政策将逐步完善AI在院内的应用和管理要求，以此进一步推动智慧医疗体系在全国范围内的普及和深化，并逐步形成医疗信息化建设的战略方向。
特别声明：智慧医疗网转载其他网站内容，出于传递更多信息而非盈利之目的，同时并不代表赞成其观点或证实其描述，内容仅供参考。版权归原作者所有，若有侵权，请联系我们删除。
凡来源注明智慧医疗网的内容为智慧医疗网原创，转载需获授权。
