2025年, 第20卷, 第8期　刊出日期：2025-08-15

  

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专题策划
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  人工智能在病历质量管理中的应用进展与挑战

  张晔 熊莺 张武军

  中国数字医学. 2025, 20(8): 1-8. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-7571.2025.08.001

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  随着人工智能在医疗领域的广泛应用，病历作为推动医学发展的核心数据来源，其质量管理模式逐渐从病历形式质控转向医疗数据应用。通过梳理相关文献资料，文章概述了人工智能在病历数据管理、辅助病历书写、医学研究、医疗管理等场景的应用情况，探讨了人工智能在病历质量管理、患者隐私保护和法律法规等方面面临的挑战 , 并分析了人工智能在病历质量管理领域的发展方向。
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  大语言模型技术驱动的全周期病历质量管理设计与实践探索

  张文超 郜勇 王玉阳 童俊东

  中国数字医学. 2025, 20(8): 9-14. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-7571.2025.08.002

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  目的：利用大语言模型技术提升病历质量管理的自动化和智能化水平，解决传统病历质控效率低、覆盖面有限的问题，满足现代医院管理需求。方法：设计并构建了一套基于大语言模型技术的病历质控系统，采用全周期闭环管理模式，结合环节质控和终末质控，实现对病历的高效智能分析。结果：基于大语言模型相关技术，整合院内电子病历系统，实现对病历的内涵意义质控，质控效率相比人工抽查质控快数倍。结论：基于大模型技术的全周期病历质控系统可以一定程度上突破传统质控的局限，实现病历质控的自动化和智能化，显著提高病历质量和管理效率，为医院管理提供可靠的技术支持。
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  基于大模型的病历质量动态可视化与决策优化研究

  杨郁青 赵艳

  中国数字医学. 2025, 20(8): 15-19. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-7571.2025.08.003

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  目的：利用大语言模型技术提升病历质量管理的自动化和智能化水平，解决传统病历质控效率低、覆盖面有限的问题，满足现代医院管理需求。方法：设计并构建了一套基于大语言模型技术的病历质控系统，采用全周期闭环管理模式，结合环节质控和终末质控，实现对病历的高效智能分析。结果：基于大语言模型相关技术，整合院内电子病历系统，实现对病历的内涵意义质控，质控效率相比人工抽查质控快数倍。结论：基于大模型技术的全周期病历质控系统可以一定程度上突破传统质控的局限，实现病历质控的自动化和智能化，显著提高病历质量和管理效率，为医院管理提供可靠的技术支持。
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  大模型技术在病历内涵质控中的应用研究

  梁志刚 黄跃 刘思凯 薛乐乐

  中国数字医学. 2025, 20(8): 20-28. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-7571.2025.08.004

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  目的：探索基于大语言模型的病历质控新模式，提升病历书写规范性与科学性，实现更高效、智能的医疗质量管理。方法：通过构建医学知识体系，采集并清洗海量病历文本和医学文献，结合自然语言处理技术提取结构化信息，形成结构化医学知识库。同时，采用混合专家模型对电子病历质控场景进行微调训练，并开发多任务质控插件，实现对病历完整性、规范性、一致性等指标的智能评估与提示。结果：试验数据显示，病历质控系统精确率大于 85%，召回率大于 75%，在质控效果上显著优于基于规则的传统自然语言处理质控方法。结论：基于大模型技术的病历质控系统，为医院实现全流程、全维度病历质量管理提供了可行路径。随着医学知识库和模型能力的持续优化，该技术将在智慧医疗领域发挥重要支撑作用。
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  基于人工智能的DRG分组预测模型探索与应用研究

  曹凯迪 王忠民

  中国数字医学. 2025, 20(8): 28-34. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-7571.2025.08.005

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  目的：探索人工智能技术在DRG预测模型中的应用，构建高效准确的DRG分组预测模型，实现医保支付的精细化和科学化管理。方法：从政策和技术两个角度，分析人工智能应用于DRG分组预测模型的可行性，通过整合某医院的电子病历文本、病案首页信息、患者基本信息、医疗费用、主要诊断等数据构建出一个多源医疗数据集，采用随机森林算法搭建DRG分组预测模型，并使用F1值对模型进行评价。结果：基于随机森林算法的DRG分组预测模型，预测准确度为85%。结论：基于多源医疗数据的人工智能应用在DRG分组预测模型可兼顾预测准确率和效率，为DRG分组智能化提供新范式。
智慧医院建设与实践
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  医院智慧报销管理系统的建设与应用

  杨柳 张蕊 李越

  中国数字医学. 2025, 20(8): 35-40. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-7571.2025.08.006

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  目的：针对传统医院报销模式存在的审批效率低、流程不透明、财务业务脱节、系统数据孤岛及内控风险等问题，探索通过信息化手段提升医院报销管理效能的有效路径。方法：采用OCR技术实现票据智能识别，构建多系统集成架构（包括HIS、财务、预算等系统），通过流程再造实现报销流程全链路数字化，建立智能审核规则库强化内控。结果：显著提高报销审批效率，实现原始凭证数字化，打通了财务与业务系统间的壁垒。结论：基于OCR与系统集成的智慧报销管理系统能有效提升医院运营效率，减少内控风险，提升数据互通互享水平，促进医院精细化管理。
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  基于智能服务终端的自助入出院功能全流程设计与应用

  杨晓夫 刘兴建

  中国数字医学. 2025, 20(8): 41-47. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-7571.2025.08.007

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  目的：优化就医流程，缩减患者业务办理等待时间，提升患者满意度，同时优化人力资源配置，持续提升整体服务质量。方法：以自助服务终端和移动端平台为载体，基于患者视角进行全流程功能设计自助入出院全流程管理系统，开发包含住院预约与取消、医保登记、住院预缴费、费用查询、自助出院结算及电子票据管理在内的七大核心功能模块。结果：系统上线后，显著缩短了患者业务办理的等候时间，有效提升了患者满意度。同时，窗口服务人员的工作效率和服务质量也得到明显改善。结论：基于智能服务终端的自助入出院系统建设与应用，彻底打通就医“最后一公里”，给予患者“零等待”体验，显著缓解了收费窗口压力，提升了医院运营效率，推动了医院高质量发展。
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  智慧化手术平台建设助力缩短白内障超声乳化术接台时间

  李佳敏 贾晋莉 夏凌娜 赵倩倩 何小东

  中国数字医学. 2025, 20(8): 48-52. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-7571.2025.08.008

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  目的：缩短白内障超声乳化术接台时间，提高手术室运行效率。方法：针对白内障超声乳化术总量持续增长但接台时间过长，导致手术效率低下的现状，组建多学科协作的手术配合团队，应用智慧化手术平台优化接台流程，重构标准化手术操作流程。结果：白内障超声乳化术接台平均时间从47 min缩短至29 min。结论：智慧化手术平台的应用能有效缩短接台时间，提升了手术室运行效率和设备利用率，改善了医护人员的工作效能。
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  生成式人工智能在康复领域的应用研究进展及新范式探索

  李颖茵 李晓 杨林 郝洁 孙海霞 李姣

  中国数字医学. 2025, 20(8): 53-64. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-7571.2025.08.009

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  文章聚焦生成式人工智能（GAI）在康复医学中的应用现状与未来趋势。通过分析GAI在骨科、脑卒中、呼吸和心理康复等关键亚专科中的具体应用案例，如个性化计划、动作纠正、虚拟模拟、外骨骼设计、运动处方及心理支持等，展示了GAI在提升康复效率与患者体验方面的显著作用。未来，GAI将重塑康复路径，实现医院、社区、家庭无缝衔接，并与数字孪生、VR/AR、康复机器人等技术协同，提供更精准全面的方案。GAI还将促进多学科协作，实现以患者为中心的康复模式。
智能医学与数字诊疗
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  基于BERT-CNN-SIFRank的智能预问诊模型研究与设计

  崔晓笛 吴冠朋 刘文强

  中国数字医学. 2025, 20(8): 65-71. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-7571.2025.08.010

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  目的：研究并设计智能预问诊模型，模拟医生实际问诊过程，准确了解患者就诊意图，自动解答患者提出的问题，减少患者问诊等待时间，提升患者就医体验，提高医生接诊效率。方法：基于深度学习技术构建智能预问诊模型，设计基于BERT-CNN的医疗文本分类模型实现患者问题分类，利用基于SIFRank的医疗文本关键词抽取模型提取患者问题关键词，进而获取患者医疗问题意图。结果：基于BERT-CNN的医疗文本分类模型在公开数据集上的F1值达到82.84%，有效提高了医疗文本分类准确率。结论：基于BERT-CNN-SIFRank的智能预问诊模型丰富了预问诊研究技术路线，为构建高效、智能、个性化的预问诊系统提供了理论模型基础，有利于促进互联网医院高质量发展。
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  基于临床决策支持系统手术并发症预警及管理实践

  张会会 李红娟 桑露倩 李晓莉

  中国数字医学. 2025, 20(8): 71-75. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-7571.2025.08.011

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  目的：探讨临床决策支持系统在手术并发症预警及管理中的应用效果，提升医疗质量管理水平。方法：建立手术并发症预警平台，通过设定并监测五项关键的术后时间节点，构建19类手术并发症识别知识库，在患者住院期间实现手术并发症的早期识别和预警，将并发症管理的关口前移。结果：通过实施上述关键环节，并发症监测与管理的时效性及精准性显著提高，2023年手术并发症发生率下降至0.12%。结论：临床决策支持系统在手术并发症预警及管理中具有显著效果，但在临床实践应用中，需要“CDSS智能系统+人工专家”深度融合、共同协作，以实现更高效、精准的医疗服务。
  
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  病理数字切片标注技术在胃癌智能初筛模型建立中的应用

  盛霞 徐晨 朱剑 袁伟 蒋雪兵 熊海云 王书浩 朱虹光

  中国数字医学. 2025, 20(8): 76-84. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-7571.2025.08.012

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  目的：分析胃癌的临床病理特征，评估基于机器学习的单病种病理切片标注技术在胃癌病理图像初筛系统中的临床应用价值。方法：收集2023年3月至2024年3月复旦大学附属中山医院病理科的600例胃肿瘤苏木精-伊红（HE）染色法染色切片并扫描成数字切片，按照2:1的比例分为400例训练集和200例内部验证集。训练集由高级职称病理医师进行像素级标注，并进行病理分型，基于R-CNN建立胃癌区域检测与分类模型，结合ResNet-50-DeepLabv3+与ce_jaccard_loss实现病灶区域精确分割。将胃肿瘤组织切片图像癌区分类模型的参数作为初始值，并经过深度迁移学习算法，以Adam作为优化器对胃癌区分类模型进行二次训练优化。再利用内部测试集和复旦大学附属闵行医院病理科的300例胃肿瘤HE切片图像作为外部测试集，对已建立的辅助诊断模型进行性能评估。结果：内部验证集中，单标注从零学习模型的准确率及 AUC分别为0.836、0.917，双标注分别为0.867、0.932；迁移学习模型中，单标注准确率及 AUC分别为0.922、0.942，双标注为0.926、0.953。外部验证集中，单标注从零学习模型准确率及 AUC分别为0.865、0.916，双标注准确率及 AUC分别为0.873、0.924；迁移学习模型中，单标注准确率及 AUC分别为0.921、0.925，双标注准确率及 AUC分别为0.933、0.958。结论：双标注模型能够精准识别并标注出病理图像中的胃癌区域，灵敏度和特异度较好，有助于在实际应用中辅助诊断。
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  数字健康技术在肿瘤全生命周期的研究和应用现状分析

  陈珉惺 朱青 陈桑桑 覃湫珺 宋文华 金春林

  中国数字医学. 2025, 20(8): 85-91. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-7571.2025.08.013

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  数字赋能能够满足和解决医患双方的管理需求，解决传统肿瘤健康管理的痛点，推动肿瘤管理向精准化、实时化、个性化、共享化方向发展。通过对国内文献数据库和医疗器械数据库进行数据挖掘与分析，探讨数字赋能肿瘤健康管理的问题与挑战。研究发现，当前数字健康在肿瘤全生命周期各环节的应用存在不均衡现象，且理论研究滞后于实践应用。未来应从明确临床需求、优化组织架构、加强监管机制等方面着手推进发展。
数据管理与利用
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  患者数据跨医院安全共享的方案设计与实现

  林志刚

  中国数字医学. 2025, 20(8): 92-97. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-7571.2025.08.014

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  目的：建立安全高效的远程医疗协同机制，实现患者信息的快速安全共享，为临床专家诊疗决策提供及时可靠的数据支持。方法：基于Docker + K8s微服务架构构建灵活高效的技术平台，通过标准化接口实现患者信息统一汇聚，在确保诊疗数据本地化管理的前提下，依托安全访问控制与动态授权体系，实现跨机构患者档案的高效共享与影像数据的快速调阅。结果：实现了跨院转诊患者医疗数据与服务的连续性保障，有效促进了区域内远程会诊及业务指导的开展，显著提升了患者就医体验。结论：在分布式数据管理架构下，通过创新技术方案可实现跨机构患者信息的安全高效共享，医疗业务协同效率提升。
互联网+医疗健康
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  基于线上线下一体化理念的患者诊疗全流程管理模式构建

  余筱卉 王觅也 罗凯 范一丁 黄红梅 梁蓝芋 沈诚 师庆科

  中国数字医学. 2025, 20(8): 98-104. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-7571.2025.08.015

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  目的：构建线上线下一体化的患者诊疗全流程管理模式，优化医疗资源结构，创新多渠道预就诊服务模式。方法：线上医疗服务App与线下医疗HIS信息整合，通过门诊预就诊服务、专家团队模式、线上线下互转诊等功能模式创新，构建门诊-入院-出院后全流程管理模式。结果：实现线上线下功能建设一体化、业务模式一体化、质量控制一体化。结论：线上线下一体化流程管理，创新多渠道就诊服务模式，实现优质医疗资源合理利用，可提升患者就医体验。
  
基础设施建设与信息安全
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  医院网络安全纵深防御体系的构建与应用

  伍思亮 赵继业 曾宇平 徐飞龙 刘洋 刘万成 林怀远

  中国数字医学. 2025, 20(8): 104-108. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-7571.2025.08.016

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  网络安全纵深防御理念强调防御的灵活性、适应性以及防御机制的多层次性，对于整体提升医院网络安全具有重要指导意义。本文构建医院网络安全纵深防御体系总体架构，从网络边界防御、建立监测响应机制、加强访问控制、终端安全防范、推广安全意识多个维度探讨如何构建和应用医院网络安全纵深防御体系。
基层与区域卫生信息化
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  浦东新区区域房颤专病管理信息化实践与思考

  淡智利 王晓丽 王栋

  中国数字医学. 2025, 20(8): 109-114. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-7571.2025.08.017

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  目的：通过设计开发上海市浦东新区区域房颤专病管理信息化系统，为区域房颤专病的规范化管理和分级诊疗提供技术支撑。方法：基于标准与知识共享、转诊资源共享、医疗质量监管、学科协同发展4方面需求，采用“存量评估、精准管控、筛查增量”的建设路径，通过源数据采集、数据治理、知识规则引擎构建和业务场景应用4个环节，建立了临床辅助决策支撑系统、专病质量控制平台、房颤专病数据库。结果：成功构建了一套面向浦东新区的房颤专病管理信息化系统，支持高风险人群早筛查、早诊断，房颤患者CHA2DS2-VASc和HAS-BLED评分评估率达71.9%，促进了专科诊疗经验下沉社区，显著提升了基层房颤诊疗服务能力。结论：通过房颤专病信息化管理，实现了跨机构专病数据与知识共享，辅助医疗机构诊疗决策和卫生管理，同时为出院患者提供智能随访、健康管理和风险预警服务，切实做到“数据多跑路、患者少跑腿”。
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  湖北省三级医院信息科重点专科评价指标体系研究

  施悦 夏庆琳 贺谦 张帧 肖辉

  中国数字医学. 2025, 20(8): 115-120. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-7571.2025.08.018

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  为充分发挥重点专科的带动示范作用，促进专科发展，湖北省首次将信息科增设为三级医院临床重点专科。通过文献检索、参考其他省评价标准、调研和梳理医院信息科业务规范、参考其他临床重点专科标准、结合信息技术基础架构库等信息化服务标准，构建了包含6个一级指标、26个二级指标、102个三级指标的省级三级医院信息科重点专科评价指标体系，为湖北省开展信息科临床重点专科遴选工作提供参考依据，为信息科专科建设提供规范指引。