人工智能赋能，助推编码智能化升级

病案首页是病案信息最核心的体现，其中，疾病和手术操作编码更是医疗数据统计、病案信息利用以及DRG/DIP医保结算等不可替代的数据。随着近年各项改革推进，各级医院愈发重视编码准确性，编码质量管理的重要作用愈加凸显。

与此同时，国家重视力度也在逐步加强，相关规范、指标陆续落地，如国家卫健委《全面提升医疗质量行动计划(2023-2025年)》提出，到2025年末，病案首页主要诊断编码正确率不低于90%。对此，应多措并举提升病历内涵质量和病案管理水平，以解决病案编码问题。

以往编码管理工作主要依据人工方式进行，存在人为差错，且难以被发现，极易造成编码错误。当前背景下，人工智能技术快速发展并广泛应用，通过人工智能技术与医学专业知识有效结合应用，探索编码质量管理控制，提升编码准确性及效率，减少人工错误已是必由之路。

人工智能赋能--助推编码智能化升级

一、实体关系抽取，知识图谱匹配算法推荐

相似度算法匹配医学知识图谱，其中包含100万概念、130万术语、296万关系、134万映射;覆盖80%以上常用疾病、症状体征、手术操作等相关医学术语。

关键技术1--实体识别

基于lstm神经网络模型、CRF条件随机场，结合医学知识体系，对医学术语文本深度学习、训练，实现对医学文本信息的序列化标注。

关键技术2--依存句法分析

通过分析文本的结构信息，抽取其中的核心语义及相关语义成分，实现对文本语义的精准理解。

关键技术3--匹配知识图谱

基于知识图谱的术语解析编码

(▲基于知识图谱的术语解析编码)

二、语义归一--患者完整病历分析研判

将病历中患者的主诉、既往病史等非结构化信息进行语义归一，并依据主诉、现病史中提到的症状与电子病历质控系统进行关联，通过主诉、现病史中提到的症状(包括症状的诱因、持续时间、部位、性质、程度、加重缓解因素)推荐出相关疾病，并对相似疾病进行鉴别，帮助排除其他疾病的可能。对病案首页的主要诊断、其他诊断以及手术/操作的逻辑性和准确度进行稽查，提示是否错编。

1、智能编码推荐

可根据病案文本/临床术语，自动推荐编码，并给与推荐指数排行，助力提高编码效率。

如输入临床术语--“LEEP刀”

2、诊断质控预警

通过患者完整病历分析研判，实现自动判别主要诊断、其他诊断，显示质控结果，对于少填、错填错误进行提醒、预警。

● 电子病历对接获取数据

　　● 智能编码工具匹配编码填写

　　● 质控引擎数据校验

3、手术及操作质控预警

基于大数据，利用循证医学比对，结合医疗消耗等推荐手术编码;关联医嘱记录、手术记录，完整提取手术及操作信息，智能判别手术及操作编码漏编、错编问题，对于伴随的其他手术或操作进行“另编码”提示。

如子宫内膜癌患者，入院进行经腹全子宫切除术。错误编码：经腹全子宫切除术(68.4)还应“另编码”：淋巴结清扫术(40.3，40.5)输卵管和卵巢切除术(65.31-65.64)。

4、笼统诊断提示

对于存在的笼统诊断、笼统手术、医保灰码，进行校验、提示、预警质控结果，并推荐正确的编码。

5、合并编码提示

智能判别疾病之间或疾病与症状之间因果关系，符合规则者，给予建议合并编码提示。

如病案编码：急性胆囊炎 K81.000 胆囊结石 K80.200x003，提示合并诊断：胆囊结石伴有急性胆囊炎 K80.000