近日，加拿大哈利法克斯医学中心首席信息官表示，该中心正在利用人工智能文档识别技术审查临床病案（CDI），相比之前审查效率提高了20%，严重性查询降低了63%。
哈利法克斯医学中心应用的人工智能技术，是全球最大语音识别公司Nuance公司一年前的推出的Ambient Clinical Intelligence（ACI）文档识别技术。
Nuance在2019HIMSS年会发布推出 ACI 技术。Nuance的ACI技术推出一年时间就已经在临床中证明了自己的价值。
哈利法克斯医学中心首席信息官Tom Stafford表示：“此前临床医生在病历记录上要花费大量的时间，他们需要把所有信息都记录下来，否则就被认为工作没有做到位。一旦哪项关键信息出现纰漏，就会直接影响病例组合指数，进而影响他们的健康评分和机构的口碑。”
而信息记录的越多，就为CDI审查带来更多困难。Tom Stafford表示，此前医学中心的CDI审查专家查找和审核数据就像大海捞针一样，他们需要一张张查看每一张病历，从1号病房到36号，因为他们需要评估和记录医生对患者的护理时是否需要更具体。
两个群体在这里面做了大量的无用功，增加了不必要的工作量和工作压力。为此，医疗中心一直在寻求提高CDI项目效率和有效性的方法。之后，哈利法克斯医学中心通过与Nuance合作引入了ACI技术。
ACI从医学中心的电子病历中自动提取信息数据，导入到深度学习引擎。之后CDI专家根据对应的需求为深度学习引擎设置规则，输出一个很好理解的图表用于和临床医生沟通。
Tom Stafford表示：“此前，CDI专家发现了问题之后，需要根据数据自己编辑一个表格，交给医生并告诉他们这些是你需要更具体的领域。这对于一个心烦意乱、时间紧迫的临床医生来说并不受欢迎。应用ACI技术之后，CDI专家有了一个非常好的定向工具，医生和CDI专家的来回交流不需要依靠难以理解的纸张，CDI专家的工作也不是大海捞针了。
除了为医学中心提供更好的审查方法，ACI还在急诊中发挥更大的价值。
此前，医学中心许多急诊病人还没有完成CDI审查，就已经出院了。CDI专家之前付出的努力就会白白浪费，他们需要重新进入急诊室，审查新的病人CDI数据，这对于急诊医生很有多挫败感。
现在医学中心可以设置一个警报，如果有人从手术室出来，他们可以马上复查笔记，确保病历审查的及时性和准确性。
在即将到来3月份的HIMSS20年会上，Tom Stafford将会进一步介绍Nuance公司的ACI技术是怎样改善其临床医生和CDI团队之间的闭环工作流程，例如，改进卫生系统病例组合指数。
临床病案系统（CDI）过去几乎很少获得医院的关注，而现在CDI已经逐渐成为医疗机构财务生存能力的关键。CDI对患者安全、医保报账精确性、质量评级甚至更多的方面都至关重要。
医疗机构必须不断寻求更多的方法来提高CDI项目的效率和有效性。首要的目标就是确保临床记录能准确记录描绘疾病的严重程度，提出准确的正当理由与MS-DRG和编码相匹配
虽然已经有多家医疗机构安排专门的工作人员用于监控和复核CDI。但是都存在人员不足和效率低下的问题。
因为一名合格的CDI工作者往往需要同时具有编码能力和临床背景两种属性，每年通过ICD-10培训的专家增长速度远低于临床病历数据的增长速度，为CDI专家提高审核速度和工作效率变得至关重要。
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