第四届全国智慧医疗创新大赛由全国 20 多个协会学会相关单位联合主办，深化行业影响、提升赛事规模与深度，推进我国智慧医疗创新生态建设与发展。大赛以“赛事、展示、论坛”的模式，探索数据的开放共享和创新应用，进一步挖掘优秀项目，加速产业和人才双发展。推动智慧医疗、数字技术与实体经济深度融合，持续维进智慧医疗创新生态圈发展，为“健康中国”贡献创新智慧，打造智慧医疗创新的“中国模式”。

        项目名称：基于人工智能的医院知识管理体系构建及应用

      参赛单位：江苏省人民医院

      联合参赛单位： 南京医科大学

      参赛人员：缪姝妹、刘云、王忠民、郭建军、景慎旗、范霁月、凡豪志、张小亮、索海燕、徐挺玉、朱甬倩、张昕、黄忠秋

      因此，提出构建全院统一的集成信息和知识库，涵盖临床诊疗规范、合理用药、临床路径等统一的知识库，为各部门提供集成展示、决策支持的功能；能够依据知识库对各个环节提供实时数据核查、提示与管控功能。

      痛点、难点：全院级别的医院知识库构建涵盖内容广泛，需要具备统一的知识库体系，不同科室不同系统调用相同的知识逻辑，知识库建设需包含药品、检验、检查、手术、输血、治理、护理等多范围的内容，如何从历史的临床信息中挖掘有效的知识并进行存储利用，如何将临床诊疗规则嵌入到信息系统，并供不同的应用场景应用系统进行灵活的调用，是目前医疗机构建设全院级知识库时需要重点解决的问题 。具体有以下内容：

      1、基于临床知识库，对信息进行收集、整理、分类、过滤、加工并建立逻辑关联知识点；

      2、采用警告提醒、信息按钮、成组医嘱（医嘱套餐）、文挡管理以及相关数据的表达形式；

      3、对疾病进行诊断、治疗、护理、手术、合理用药等方面的决策支持；

      4、为临床医生诊断治疗提供建议、提醒、报警、计算、预测方面的决策支持。

      建立全院的知识管理平台，需要多学科联动进行院内医学知识库的维护，临床人员和信息团队需要充分配合，才能将有效的临床知识转为计算机可表达的信息模型。但临床知识有着多样性、复杂性与倍增性的特点，且患者病情差异明显，目前的知识库提醒的并不能做到完全正确，这使得知识库的构建优化是个持续化的工作任务，如何通过挖掘信息利用不断完善知识的获取及管理，从而提升知识库的科学性与实用性。

      利用人工智能与医疗大数据技术，抽取真实病历进行深度学习模型训练，引进梅奥体系知识库并结合国内最新医疗指南与文献的知识库，对历史数据进行学习，利用NLP技术对医学文本进行分析处理，建立多学科的临床诊疗知识图谱，根据医院资深临床专科的特点对信息进行补充、完善，对内容提供灵活的配置，并封装通用接口供不同的系统调用共享，建立持续的管理机制对知识图谱信息进行维护更新。

      2.基于ODM规则引擎的知识库规则构建

      本院利用临床中心系统CDR中收集的实时临床数据，在医院构建基于ODM规则引擎的知识架构，根据医院管理、业务科室的需求，通过工具化配置质控监测模型，提高临床需求相应效率，建立统一的、开放的、面向管理和临床的医院级质控监测解决方式。

      3.对接核心业务系统

      将临床多个系统如门诊电子病历、住院一体化、临床数据中心、检查系统、检验系统等与知识平台通过统一接口对接，自动分析临床病历信息，对帮助医生分析患者病情，给出需要鉴别诊断的疾病和最有利的检查手段，推荐最佳治疗方案，辅助医生诊疗的全过程，实现安全用药、检查检验合理性规则提醒、手术风险预警、输血安全管理、提高病历质量等多类场景的知识提醒，提高临床诊疗质量。

      2.开放自定义的知识维护。如何通过挖掘信息利用不断完善知识的获取及管理，从而提升知识库的科学性与实用性，我院建立自定义维护模块，根据自身、临床专科的特点对医学知识库进行补充、完善，及时有效的处理临床路径变异，使知识库能够更加满足各临床科室需要，来实现对知识的精细化管理。

      推广及意义：我院基于人工智能的新技术构建了以知识图谱为主多种模式共存的知识管理平台，集成循证医学知识库，利用自然语言处理、深度学习等技术处理临床大数据，在门急诊、住院环节实时辅助医生诊疗决策。实现了对医疗业务覆盖的众多场景路径的知识化表达，并将其灵活配置到业务流程中，加快医生业务信息处理，优化服务流程，加强医疗质量管理，提升医疗质量，实现诊疗服务智能化。该模式的适应性较强，维护灵活，值得推广。

来源：医新说

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医工融合创新中心编辑：蒋琴（实习生）

医工融合创新中心审核：朱宗达

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