医疗质控是医疗质量与安全的核心保障。嘉和美康医疗大模型，基于大数据、人工智能等技术，深度挖掘高质量多模态大数据，依托自主研发的医疗垂类大模型，并深度融合DeepSeek通用大模型的泛化推理能力，全面深入地探索大模型在诊疗全流程中的应用，
成功实现从传统“事后检查”向“事前预防+实时监控”的转型升级，极大地提升了医疗质控的质量和效率，目前已全面覆盖入科问诊、书写入院记录、初步诊断下达、医嘱开立、术前评估、手术、书写病程记录、出院等多个关键环节。
大模型应用覆盖诊疗全流程，大幅提升医疗质控的质量和效率
从“事后检查”转向“事前预防+实时监控”
嘉和美康医疗大模型凭借强大的数据处理和智能分析能力，已成为医院提升质控水平的重要工具，使医疗质控从传统的“事后检查”向“事前预防+实时监控”转型升级，实现降本、提质、增效的应用效果。
1 减少人工审核 传统医疗质控依赖人工抽查病历、审核诊疗流程，不仅耗时耗力，而且存在遗漏风险。大模型可自动分析海量病历、医嘱和检查报告，快速识别异常数据，如不合理用药、手术并发症风险等。 2 精准识别风险，保障医疗安全 大模型能基于历史数据预测潜在医疗差错，如药物相互作用、院内感染风险等，并实时预警临床医生，减少不良事件。同时，它可辅助标准化诊疗流程，确保符合临床指南，提升整体医疗质量。 3 智能决策支持，优化管理流程 基于自然语言处理（NLP）技术，大模型可高效审核病历完整性、编码准确性，缩短质控周期。此外，它还能分析质控数据趋势，帮助医院管理者制定针对性改进策略，实现动态、精准的医疗质量管理。 覆盖事前-事中-事后全流程
1.事前：多层级管控
在事前环节，质控系统依托大模型，在权限管理、前置条件判断、申请合理性判断等三个层级确保医疗质量安全。其中，在申请合理性判断方面，大模型具备明显优势。大模型获取患者的所有诊疗数据，可根据患者病情动态变化进行风险管控，智能判断诊疗项目的合理性。
2.事中：临床信息智能处理
在初步诊断方面，大模型可快速解析患者主诉、病史、检查报告等全部诊疗数据，进行逻辑判断和校验，生成疑似疾病列表，并自动标注关键证据链（如下图所示）。帮助医生更快、更准确地完成疾病确诊，缩短平均就诊时长、平均住院日，提高医疗质量。
在罕见病方面，可联动罕见病数据库及本院疾病谱，通过症状匹配及基因－表型关联分析，实现罕见病的早期诊断，并增强了可解释性。
在风险预警方面，针对急危重症患者，可通过构建实时流数据动态变化监测模型，实现疾病风险的早期识别和预警，并触发抢救路径导航，给出防范建议和处置建议。
在知识利用方面，通过构建药品RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）知识库，实现药品深度解析和相互作用分析，打造多模态智能用药助手，辅助医师、药师、患者等实现药品知识检索和循证问答溯源。同时，基于大模型可建立多模态智能交互体系，支持药盒拍照识别、智能处方解析、语音交互等多模态交互技术，实现药品知识快速问答。
3.事后：医疗质量控制
大模型会对医疗行为与医疗记录的一致性、医疗记录之间的一致性以及重复性进行智能分析和判断，给出缺陷原因和书写建议。
4.病历智能生成
基于嘉和美康医疗大模型，系统可实现病历智能生成，涵盖门诊病历、入院记录、病程记录、出院小结等。通过诊前预问诊、医生输入关键词等模式，大模型可结合患者历史就诊情况，结合本次检验检查结果，快速生成门诊病历。自动解析急诊转诊单、门诊病历、既往病史、检验检查结果等，生成高质量入院记录（包含主诉、现病史、既往史等）。同时，关联医嘱系统、检验报告、护理记录等，自动提取治疗进展核心事件，归纳总结生成病程记录。结合患者住院期间诊疗路径，精准提取关键医疗事件，并结合检验指标动态变化，梳理出病情演变逻辑与疗效评估结论，自动生成出院小结。
目前，嘉和美康医疗大模型已在北京大学第三医院等头部医院实现多个核心业务场景的落地应用，为医疗质量管理提供全方位智能辅助。未来，嘉和美康将以业务应用为导向，进一步加速AI大模型在医疗机构的创新应用，助力医疗机构全面提升医疗服务质量与效率。
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