以病案质控管理为目标的住院病历无纸化归档体系建设实践

目的:借助信息化手段提升病案质量和管理效率,实现住院病历归档的全生命周期智慧化管理。方法:以问题为导向,对某院病历归档管理流程进行深入调研与需求分析,通过建立无纸化归档闭环管理机制、文书完整性卡控机制、病案修改审核管理机制、可靠电子签名架构,构建以临床业务系统、归档系统、电子签名系统为一体的住院病历无纸化归档全流程闭环管理体系。结果:已实现24项医技报告、12种医护文书的无纸化归档,覆盖住院归档病历范围的90.00%以上,病历无纸化自动归档率96.13%,病历归档完整率达100.00%,杜绝了纸质病历缺张少页的安全隐患。结论:住院病历无纸化归档体系的建设,有效提升现代医院病案质控管理水平,进一步助力公立医院高质量发展。

基于深度学习的病历质量控制系统设计

医疗领域患者的主诉信息是医疗文本分类工作的关键,能为智慧医疗和信息文本归类提供有力的支持;近几年来随着深度学习的发展应用,基于传统深度学习技术的全流程病历质量控制模型层出不穷,但传统模型存在很多缺点和局限性,诸如训练速度慢、精度损失、过拟合和无法处理大规模数据的问题,因此,引入改进的深度学习算法;指南指导下基于深度学习的全流程病历质量控制系统实验结果为:将词向量设置成160时双向循环神经网络模型效果最优,准确率为84.9%;BiGRU-SA MODEL,精准度受向量维度的影响并不大;而改进的文本分类式前馈神经网络模型,精准度在其进行第3次和第4次迭代更新时,发生指数级增长,并在第3次迭代时,精度达到理想值,为83%;随着迭代次数的增加,模型准确率呈现先增大后减小的趋势,在进行第6次迭代时模型效果最优,准确率为84.9%;优化后的全流程病历质量控制模型在变动率指标下的面积的值、准确率、F_(1)、召回率四项指标值都有了一定的提升,以上结果能更好地解决过拟合和特征信息丢失的问题,并且实现全流程病历质量的控制。