基于智能质控提升病历内涵质量的实践研究

郭晋锋1, 雷敏2, 张波2

【作者机构】 1山西省肿瘤医院中国医学科学院肿瘤医院山西医院山西医科大学附属肿瘤医院医院办公室; 2山西省肿瘤医院中国医学科学院肿瘤医院山西医院山西医科大学附属肿瘤医院病案室
【分 类 号】 R197.3
【基    金】 山西省社会科学界联合会重点课题(SSKL ZDKT2025429)。
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基于智能质控提升病历内涵质量的实践研究

基于智能质控提升病历内涵质量的实践研究

郭晋锋1 雷 敏2 张 波2

1.山西省肿瘤医院 中国医学科学院肿瘤医院山西医院 山西医科大学附属肿瘤医院医院办公室,山西太原 030013;2.山西省肿瘤医院 中国医学科学院肿瘤医院山西医院 山西医科大学附属肿瘤医院病案室,山西太原 030013

[摘要] 目的 探索提升病历内涵质量的策略,构建“质量-效率-效益”协同提升路径。 方法 以山西省肿瘤医院为例,筛选病历智能质控系统上线前后(2024年5月至10月和2025年1月至6月)的重点质控病历各1 500份,分别作为对照组和研究组,对照组进行人工质控,研究组进行智能质控。比较对照组和研究组病历甲级率、首页漏填率、内涵缺陷率、DRG入组率及病历质控时间成本等指标。 结果 通过智能质控系统的运用,病历甲级率从对照组的86.93%提升至研究组的96.60%、首页漏填率由16.80%下降至4.93%,内涵缺陷率由24.73%下降为10.53%、DRG入组率由93.33%提高至96.73%、病历质控时间成本由每份病历0.23 h降低为0.08 h。两组病历甲级率、首页漏填率、内涵缺陷率、DRG入组率、病历质控时间成本比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。 结论 病历智能质控系统可提升病历内涵质量和质控效率,优化首页数据,规范DRG管理,助力医院高质量发展。

[关键词] 病历内涵质量;智能质控;医疗质量;医院管理

病历内涵质量反映了医院医疗安全与质量,是医疗质量的核心载体[1]。2023年5月国家卫生健康委员会发布了《关于开展全面提升医疗质量行动(2023—2025年)的通知》[2](国卫医政发〔2023〕12号),将病历内涵质量提升行动列为五大专项行动其中之一。国家对病历内涵质量工作如此重视,足以说明病历内涵质量对医院发展的重要性。在实际工作中,病历内涵质量是医疗质量监控的重要内容,做好病历质控尤为重要,但是病历质控首先面临的是人工质控耗时耗力的问题[3-4]。人工病历质控抽查覆盖率低、标准不一、效率低下、环节质控状况不佳等成为困扰医疗卫生机构提升质量管理水平的痛点和难点[5]。在国家建设区域医疗中心的大背景下,推动医院高质量发展是医院推进中心建设的重要目标,而提升病历内涵质量是医院高质量发展的重要一环,也是当下医院正在推进升级国家电子病历系统应用水平分级(5级评价)的需要。随着科技的不断进步,医院也在积极探索人工智能在医疗质量管理、病历管理等领域的应用[6-8]。人工智能在病历质控方面,具有效率高、覆盖全、同质化强等显著优势[9-12]。中国已有一些大型医院通过病案无纸化、智能质控,提高了医院整体的病历质量[13-14]。基于此,山西省肿瘤医院加大了对信息化平台的改造升级,于2024年年底上线了病历智能质控系统。本研究创新性地借助该病历智能质控系统,通过对比分析系统上线前后住院病历的内涵质量,旨在为促进医院高质量发展提供实证经验。

1 对象与方法

1.1 研究对象

本研究以山西省肿瘤医院提升病历内涵质量专项行动为指引,根据行动方案,以国家病案管理医疗质量质控中心重点监测和检查的病历类型为质控对象,通过医院病案统计室提供检索数据,筛选超长期住院、低风险死亡、疑难危重、四级手术、临床路径、一类切口等重点住院病历作为研究对象。

1.2 研究分组

采用简单随机抽样方法抽取2024年5月至10月和2025年1月至6月重点住院病历各1 500份作为研究对象,其中2024年5月至10月1 500份病历为对照组,2025年1月至6月1 500份病历为研究组,两组病历均覆盖外科、内科和放疗三大系统。

1.3 研究方法

《病案管理质量控制指标(2021版)》是目前各级医疗机构采用的比较规范和科学的病案质控指标体系[15-16]。本研究中对照组和研究组病历均参照其作为检查标准。对照组采用人工质控,由病案室病历质控专员进行人工检查,对存在的问题进行汇总归类。病历质控专员上岗前均进行同一标准岗前培训。检查内容涉及病历书写的及时性和完整性、首页的漏填项、编码的准确性、各种病程检查记录的符合性、抗菌药物合理使用记录、不合理复制粘贴等反映病历书写核心制度落实的诸多方面。研究组病历采用智能质控,通过智能系统构建的知识库和质控规则库,自动检查病历书写的及时性和完整性、首页是否有空项,并根据内置的国际疾病分类(international classification of diseases,ICD)编码库进行疾病和手术操作自动编码,系统还具有实时将质控结果反馈至医师工作站提醒医师及时修正的功能,同步生成临床科室质控分析报告。病案质控专员通过智能质控后台导出相关问题进行人工核查验证,并对问题进行分类统计。

1.4 观察指标

观察两组病历的主要质量控制指标,包括:①病历甲级率。病历甲级率是病历终末质控的“结果性指标”,指甲级病历数占抽查病历总数的百分比,是医院等级评审的要求,病历等级评定依据三级甲等医院病历评价标准,采用百分制对病历进行评分,甲级病历 ≥90分,乙级病历70~89分,丙级病历<70分,其直接反映病历书写规范性,通过提升过程质量可以间接提高病历甲级率。②首页漏填率。首页漏填率是过程管理指标,指首页漏填项占总需填报项数量的百分比,影响国家公立医院绩效监测的上报完整率,直接关联医保支付。③病历内涵缺陷率。病历内涵缺陷率代表质控深度与难度,涉及病历书写内容的及时性、完整性、准确性及逻辑性等方面,如书写时间超时、病程记录缺失、检查结果不符、诊断依据不足等。病历内涵缺陷率=缺陷病历总数/抽查病历总数×100%。④疾病诊断相关分组(diagnosis related groups,DRG)入组率。DRG入组率是效益驱动型指标,是临床与运营结合的典范,指符合DRG分组规则的病历数占总病历数的比例,反映医院病历数据质量(如诊断准确性和编码规范性)和DRG分组的准确性,直接影响到医保基金结算。入组率越高,说明医院病历书写和编码质量越好。⑤病历质控时间成本。病历质控时间成本是关键效能证明指标,采用病历质控总时长(h)除以质控病历总数来计算每份病历需要的质控时长,来表示质控时间成本,单位为h/份,该指标用于量化比较两组的用时差异,直观展示技术价值。

1.5 统计学方法

采用SPSS 21.0统计学软件对所得数据进行分析。计量资料采用均数±标准差()表示,组间比较采用t检验;计数资料采用频数和百分率表示,组间比较采用χ2检验。以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组病历甲级率、首页漏填率、内涵缺陷率、DRG入组率比较

通过比较两组病历,其病历甲级率由对照组的86.93%提升至研究组的96.60%,提升了9.67%,外科组、内科组、放疗组均有提升。首页漏填率由智能质控实行前的16.80%下降到实行后的4.93%,下降了11.87%,大大优化了首页数据,且排在前5位的首页漏填项依次是:肿瘤TNM分期未填写、手术操作名称中操作漏填、次要诊断名称中并发症/合并症漏填、术前讨论和药物过敏是与否勾选、入院病情选择不正确。内涵缺陷率由对照组的24.73%下降为研究组的10.53%,显现了智能质控的优势,且排在前5位的病历内涵缺陷类型依次是:入院记录、首次病程记录、术后记录等超时限,三级医师查房签名不规范,知情同意书不完善,输血及特殊检查记录书写不规范,主要诊断书写不规范。DRG入组率由对照组的93.33%上升为研究组的96.73%。两组病历甲级率、首页漏填率、内涵缺陷率、DRG入组率比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。见表1。

表1 两组智能质控实施前后各质控指标率的比较[%(n1/n2)]

组别份数外科内科病历甲级率放疗综合外科内科首页漏填放率疗综合对照组1 50083.30(389/467)86.45(453/524)90.77(462/509)86.93(1 304/1 500)8.35(39/467)16.60(87/524)24.75(126/509)16.80(252/1 500)研究组1 50094.24(458/486)97.36(480/493)98.08(511/521)96.60(1 449/1 500)3.70(18/486)5.07(25/493)5.95(31/521)4.93(74/1 500)χ2值28.8439.9126.3592.769.1534.4770.4786.05 P值<0.001<0.001<0.001<0.0010.002<0.001<0.001<0.001组别份数外科内科内涵缺陷率放疗综合外科内科DRG入组率放疗综合对照组1 50032.55(152/467)18.70(98/524)23.77(121/509)24.73(371/1 500)91.22(426/467)93.70(491/524)94.89(483/509)93.33(1 400/1 500)研究组1 50014.81(72/486)7.10(35/493)9.79(51/521)10.53(158/1 500)96.30(468/486)96.55(476/493)97.31(507/521)96.73(1 451/1 500)χ2值41.6530.0836.19104.1210.574.414.0418.37 P值<0.001<0.001<0.001<0.0010.0010.0360.044<0.001

注 “综合”为外科+内科+放疗。DRG:疾病诊断相关分组。

2.2 两组病历质控时间成本比较

两组病历类型、样本量及质控人力均相同,具有可比性。对照组的6名病历质控专员,每周质控约60份病历,平均每名质控人员每周检查约10份病历,6个月共完成了1 500份病历质控。研究组的6名质控专员在1个月内完成了对智能质控系统生成的1 500份同类型住院病历质控结果的核查和问题汇总,平均每名质控人员每周复核约60份病历。对照组总耗时350 h,平均每份病历耗时(0.23±0.10)h;研究组总耗时123 h,平均每份病历耗时(0.08±0.04)h。经两独立样本t检验(Welch校正),研究组病历质控时间成本显著低于对照组(t=54.77,P<0.001)。

3 讨论

3.1 问题分析及对策

3.1.1 问题分析 病案首页浓缩了整个病历的精华,是病历内涵质量的重要体现[17]。首页的质量直接影响到国家三级公立医院绩效监测、DRG付费及三级甲等医院评审等评价。首页暴露出的漏填项中有以下5个问题较为突出:肿瘤TNM分期是肿瘤疾病诊断首页必填项,检查中发现,此项漏填多发生在内科组和放疗组病历,而肿瘤患者第1次确诊或接受手术的情况下肿瘤TNM填写比较完善;手术操作名称漏填常见于医师根据以往的习惯只填写手术方式而忽略操作名称;次要诊断常见于漏填某些并发症/合并症,会直接降低DGR分组权重,医院会付出亏钱的代价;术前讨论和药物过敏是与否勾选及入院病情选择不正确,导致病历前后矛盾。病历内涵缺陷究其原因如下:由于低年资医师接诊患者多工作量大,而出现病历记录超时限问题;三级医师签名不规范多出现在上级医师查房记录未签名;知情同意书出现内容空白及家属签名空缺,为日后一旦发生医疗纠纷埋下了隐患;病历中输血记录缺内涵,只进行简单记录未按照输血前评估、输血中观察、输血后评价的规范去书写;首页主要诊断书写不规范多见于临床医师没有根据术后病理回报修正肿瘤的主要诊断名称,而笼统的书写为“某部位肿瘤”,只写大部位不写具体小部位,甚至还会出现部位左与右的错误,严重影响编码的准确性,进而导致DRG入组错误,直接影响医保结算。漏编码、错编码与医师书写疾病诊断和手术名称不规范及编码员没有仔细通读病历就进行编码有关,也与编码人员的ICD编码专业知识和临床医学知识欠缺、管理质控流程不完善等因素有关[18-19]。编码是病案首页内涵质量的核心部分,是进行DRG分组的关键部分,编码的准确性关系到DRG正常入组,直接关系到医院的经济效益,还影响到病案首页上报的准确性和国考指标的抓取,最终反映医院的医疗质量和医疗安全管理水平。电子病历存在复制粘贴严重是共性问题。智能质控上线后,在很大程度上解决了时效性、完整性、规范性及复制粘贴率高等问题,但在逻辑性方面尚不能很好地进行全面判断,只能做一些简单的前后一致性识别和预警,如首页的术前讨论勾选和后面的术前讨论记录要一致。复杂的病历内涵逻辑判断与分析,则需要进一步优化智能质控系统的功能。

3.1.2 提升策略 提升病历内涵质量专项检查行动由病案室牵头,建立检查评价标准,以住院病案质量控制标准进行质量控制检查和评分,采用PDCA循环法进行闭环管理。检查期间,每周在医院行政工作例会上进行病历问题通报,及时反馈给各科室。医院还分批次组织临床医师参加病历书写规范和电子病历系统操作强化培训,从源头上加大病历质控力度,派病案质控专员分批下临床科室开展针对性督导工作,对典型问题病历进行现场点评及答疑,帮助各临床科室制订本科室常见病疾病诊断和手术操作名称规范标准库,并制订考核制度,形成长效质控机制。医院还在2024年年底举办了优秀病例展评,进一步检验了提升病历内涵质量的效果。通过阶段性“回头看”实践,病历的整体内涵质量有了一定的提升。根据发展需要,智能质控上线后,利用其智能化、自动化功能,病历内涵质量和质控效率得到进一步提升,既节约人工质控人力,又减少人工质控统计的繁琐和易错。

3.2 智能质控带来的收益和面临的挑战

3.2.1 智能质控在提升病历内涵质量方面的作用 病历质控是保证病历内涵质量的重要手段。传统人工病案质控不能深入到病历书写的各个环节,严重影响病案质控的工作质量和工作效率[20-21]。病历智能质控可实现电子病历实时、动态质控,达到质控关口前移,及时纠正病历缺陷,保证医疗质量和安全[22]。本研究中,智能质控在时效性、完整性、规范性方面起到了人工质控不可比拟的优势,尤其在首页的数据质量优化方面得到显著改善。同时,病案室每个月将智能质控系统后台自动统计的质控问题及返修次数反馈给科室,作为科室年终考核和个人绩效奖惩的依据。智能质控解决了传统质控录入复杂、统计困难、质量无法保证、同质性差等弊端,很大程度上减少了病历缺陷[23]。智能质控还提高了病历数据的标准化和数据共享,为后续的科研智能分析提供了更高质量的数据输出。

3.2.2 智能质控面临的挑战 智能质控规则库的建立和更新是智能质控系统面临的重大挑战之一。在规则库建立阶段,医院选取内科、外科、放疗科三大系统的几个科室先行进行了小范围试点验证后,才全面上线在全院进行推广。智能质控系统在病历内涵质量和质控效率上发挥了很大的优势,但由于该研究医院病历智能质控运行时间不长,虽然其在时效性、完整性、规范性上基本实现了自动化,但在逻辑性方面仅具有简单的逻辑判断功能,对病历需要逻辑判断的部分仍需要结合人工来完成。因此,对不同患者病程记录、手术记录等非结构化自由文本信息进行逻辑性处理是面临的难题之一。另外,山西省肿瘤医院病案室编码员同时负责病历编码和医保清单上传工作。由于医师习惯使用的临床术语与ICD疾病诊断和手术操作标准命名库存在不一致性,实行智能质控后,为防止错编码和漏编码,编码员仍需要对系统自动提取过来的编码对照病历内容对疾病诊断和手术操作编码进行逐一审核校正,链接到DRG分组系统匹配合适分组后才可上传医保清单,以保证医保DRG的准确结算。所以,目前的质控仍需要智能质控结合人工复核。智能质控系统的持续更新是保证病历质量的刚性需求。受疾病临床治疗指南的更新、医保DRG政策不断变化的规则适配、编码库与DRG分组系统间映射的影响,规则库需持续补充完善,这也是智能质控系统要面临的重点监测和维护的长期挑战。为满足病历多样化的质控需求,针对缺失值、错误值及矛盾数据的清洗规则的进一步处理及可读性质控依据的确立,仍然需要不断完善。面对涉及病历内涵质量的复杂质控问题,则需要分阶段实施,智能质控系统需要根据具体使用过程中出现的问题,不断优化和迭代,以进一步完善知识库和质控规则,强化智能逻辑分析功能,达到持续提升病历内涵质量的效果,构建“质量-效率-效益”协同提升路径。

3.2.3 智能质控系统存在的局限性 智能质控系统主要基于预置规则和机器学习模型运行,其存在固有的缺陷:医疗实践中会存在一些例外情况和特殊罕见病例,系统虽能识别关键词和句式结构,但有时难以理解“临床内涵”和“语境关联”。缺乏临床推理和判断能力而产生误报是智能质控系统最核心的短板。如系统可以判断手术病例是否有“手术记录”,但无法判断手术指征是否充分、术式选择是否合理、并发症处理是否得当,所以无法评估诊疗的合理性;系统只能检查时间点是否记录,却难以评估诊疗行为的时间逻辑性,如“病情变化后评估是否及时”等连续性质控点。因此,智能质控目前仍需要结合人工质控复核,不能完全替代人工质控的作用,二者结合,实现“1+1>2”的质控效果。在实际应用中,目前仍存在数据孤岛效应,个别医技检查系统还未实现完全集成,无法基于跨系统数据进行一致性验证和逻辑判断,这需要系统之间的集成和对接。此外,智能系统的海量病历同时在线处理会影响运行速度,可能给使用人员带来一定困扰。如果做不好信息管理者和使用者之间的平衡,将会影响运行效率而影响临床工作,所以医院要根据使用需求做好系统的扩容升级及运行维护。病历智能质控系统的局限性,反映了当前人工智能在应对复杂现实世界任务时所面临的普遍挑战。正视这些局限,是为了更明智的应用,且要不断寻求突破,构建“人机智能”的融合生态系统,最终服务于提升医疗质量和保证患者生命安全的终极目标。

3.2.4 基于实践的建设性思考 基于人工质控和智能质控的优劣势分析比较,总结了一些提升病历内涵质量的经验供同行参考:病历向环节质控推进,从源头上提升病历内涵质量;建立病历质控与编码工作一体化工作机制,兼顾效率与能力;通过无纸化病案系统,强化人工智能质控智能化,提高质控效率;健全培训与考核机制,包括基础培训、专项检查、案例点评等,实现多角度管理效能;通过开展病历展评,达到以赛促改的目的;畅通病案-临床-医保-信息沟通途径,使智能系统运行流畅,把医保清单上传纳入智能质控系统,实现首页编码与DRG支付有效衔接;探索新入职医师在病案室轮转制度,通过医师和编码员教学讲课,实现ICD编码与临床知识教学相长;建议将智能化质控纳入三级医院评审标准,探索通过互联网建立区域质控联盟。

3.2.5 不足与展望 本研究两组病历资料来源于不同的时间周期,这可能会因病历质控管理变化而产生偏倚,存在一定的局限性。然而,本研究针对的都是肿瘤病历,科室分布覆盖肿瘤治疗三大系统,故两组病历在选取类型和科室构成分布等基线特征上具有可比性,能在一定程度上减轻时间跨度不同对结果的影响。已有研究表明,病历智能质控模式可以实现病历的全流程全覆盖质控,未来可探索更多先进技术应用于电子病历系统,更好地发挥智能质控系统的作用[24-26]。后续随着医院智能质控系统功能的进一步优化,相信病历质量控制效率将会有更大的提升空间。

4 小结

病历智能质控上线后发挥了人工质控不可比拟的优势,其上线后,病历内涵质量实现了从事后发现缺陷到事前预警和及时修正的转变,有效提升了病历内涵质量和质控效率、优化了首页数据、规范了DRG管理。随着智慧医院建设的不断推进,病案-信息-医保-临床多部门的共同联动,及病历质控监管体系的日趋完善,将实现诊疗充分性、治疗合理性和逻辑一致性等更加全面的病历内涵质控,从管理上达到提质增效的目的[27]

利益冲突声明:本文所有作者均声明不存在利益冲突。

[参考文献]

[1] 宋菲,曾跃萍,吕亚奇,等. 某院病案内涵质量存在的问题及改进措施[J]. 中国病案,2021,22(6):3-5.

[2] 国家卫生健康委员会,国家中医药局. 关于开展全面提升医疗质量行动(2023—2025年)的通知[J].中华人民共和国国家卫生健康委员会公报,2023(5):8-14.

[3] 陈香兰,奉水东,刘波,等. 湖南省某三甲医院5667份出院病案质量分析[J]. 中国病案,2023,24(12):34-37.

[4] 胡远樟,朱必刚,何雅兰,等. 某市公立医疗机构病案质量管理现状调查分析[J]. 医学信息,2023,36(3):18-21.

[5] 李小莹,贾茜,冀冰心,等. 基于人工智能的医疗质量管理实践探索[J]. 中国医院管理,2020,40(12):46-48.

[6] 光奇,王建林,赵正斌,等. 基于新型CDSS辅助的病案首页填报及质控[J]. 中国现代医生,2023,61(14):110-113.

[7] 黄伟莹. 人工智能在电子病案管理系统中的应用[J]. 中国数字医学,2020,15(4):29-30.

[8] 李强,周佳雯,崔好胜,等. 基于人工智能的病案首页诊断漏写检查技术应用研究[J]. 中国数字医学,2022,17(6):57-61.

[9] 史森中,刘洋,周超,等. 基于人工智能病案质控系统质控指标构建及效果评价[J]. 中国病案,2024,25(3):19-22.

[10] 温煜,李雄,曾菲菲,等. 基于人工智能的病历质控系统的应用研究[J]. 四川大学学报(医学版),2023,54(6):1263-1268.

[11] 孟岩,孙雪梅,王雪,等. 人工智能技术应用于电子病历质控的研究与思考[J]. 中国卫生质量管理,2021,28(12):63-65.

[12] 郑琳,王莹,张燕,等. 基于AI技术的智能病案质控系统的架构与功能设计[J]. 中国病案,2023,24(6):35-37.

[13] 张娟,王婷婷,鱼锋. 多院区电子病历质控系统的应用[J]. 中国病案,2023,24(12):13-15.

[14] 崔志伟,付翠萍,林松. 推进电子病历信息化提高病历内涵质量的研兖[J]. 吉林医药学院学报,2024,45(4):282.

[15] 国家卫生健康委办公厅. 关于印发病案管理质量控制指标(2021年版)的通知(国卫办医函〔2021〕28号)[Z/OL].(2021-01-15).https://www.nhc.gov.cn/wjw/c100175/202101/a0473750aaeb4d529f3fd435d8731cd5.shtml-2.

[16] 王璐琳,裴益,周云,等. 某三甲医院住院病历内涵质量的现状分析——基于《病案管理质量控制指标(2021年版)》[J]. 现代医院,2023,23(7):1037-1040.

[17] 张波. 太原市18所三甲公立医院病案编码眼配置现状分析[J]. 中国病案,2022,23(12):3-5.

[18] 高静,王丽,王志芳,等. 新疆维吾尔自治区病案编码员非物质激励需求特征分析[J]. 中国病案,2023,24(6):1-4.

[19] 徐少博,张新静,丁晓飞,等. DIP支付方式改革对病案首页主要诊断及主要手术编码质量的影响[J].医学信息,2023,36(11):67-70.

[20] 罗秀梅,王丽梅,刘谊蓉. 西宁市35家医疗机构病案管理现状分析[J]. 中国病案,2021,22(5):8-10,90.

[21] 闫志刚,陆俪平,咸本松. 内蒙古某医联体110所二级医院病案质控现状调查[J]. 中国卫生质量管理,2022,29(6):31-33,40.

[22] 贾茜,李小莹,刘春玲. 基于人工智能的CDSS系统实时电子病历质量控制[J]. 中国病案,2022,23(12):12.

[23] 吕力军,张然,佟朝霞. 人工智能病案质控系统对病案质量和质控效率的影响[J]. 中国病案,2024,25(5):11.

[24] 张瑜,吴青松,胡和. 基于人工智能的全程病历质控系统的构建与应用[J]. 智慧医院建设与实践,2022,17(10):83-87.

[25] 张世霞,李烨,宋双. AI内涵质控系统设计[J]. 信息技术与信息化,2022(9):43-46.

[26] 寇静恬,潘宇,王亮,等. 基于病历四级质量监控体系的病历质量分析[J]. 中国医院管理,2022,42(8):64-66.

[27] 姚涵,孟晓阳,卢涛,等. 智能化技术趋势下医院信息化建设研究[J]. 中国医院管理,2023,43(12):60-63.

Practical research on improving the connotation quality of medical records based on intelligent quality control

GUO Jinfeng1 LEI Min2 ZHANG Bo2

1.Hospital Office, Shanxi Province Cancer Hospital Shanxi Hospital Affiliated to Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences Cancer Hospital Affiliated to Shanxi Medical University, Shanxi Province, Taiyuan 030013, China;2.Medical Records Room, Shanxi Province Cancer Hospital Shanxi Hospital Affiliated to Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences Cancer Hospital Affiliated to Shanxi Medical University, Shanxi Province, Taiyuan 030013, China

[Abstract] Objective To explore strategies for improving the quality of medical records and construct a collaborative improvement path of “quality-efficiency-effectiveness”. Methods Using Shanxi Province Cancer Hospital as a case study,1 500 key quality-controlled medical records from May to October 2024, prior to the implementation of an intelligent medical record quality control system, were selected as the control group. Another 1 500 key quality-controlled medical records from January to June 2025, after the system’s implementation, were chosen as the study group. The control group underwent manual quality control, while the study group utilized intelligent quality control. The indicators such as the rate of A-level medical records, the homepage omission rate, the rate of connotation defects, the DRG enrollment rate, and the time spent on medical record quality control were compared between the control group and the study group.Results With the application of the intelligent quality control system, the rate of A-level medical record increased from 86.93% in the control group to 96.60% in the study group. The homepage omission rate decreased from 16.80% to 4.93%, and the rate of connotation defects dropped from 24.73% to 10.53%. Additionally, the DRG enrollment rate improved from 93.33% to 96.73%, and the time spent on medical record quality control was reduced from 0.23 hours to 0.08 hours per record. The differences in the rates of A-level medical record, homepage omission rates, the rates of connotation defects, the DRG enrollment rates, and the time spent on medical record quality control between the two groups were all statistically significant (P<0.05). Conclusion Intelligent quality control system for medical records can enhance both the quality and efficiency of record-keeping, improve homepage data accuracy, standardize DRG management, and support the high-quality development of hospitals.

[Key words] Quality of medical record connotation; Intelligent quality control; Medical quality; Hospital management

[中图分类号] R197.3

[文献标识码] A

[文章编号] 1673-7210(2026)05(c)-0092-06

DOI:10.20047/j.issn1673-7210.25110581

[基金项目] 山西省社会科学界联合会重点课题(SSKL ZDKT2025429)。

[作者简介] 郭晋锋(1984.7-),男,硕士,副主任医师,主要从事卫生管理研究工作。

[通讯作者] 张波(1976.5-),女,硕士,主任技师,主要从事病案管理及病历质控工作。

收稿日期:2025-11-07)

修回日期:2026-01-29)

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