来源:HIT专家网 作者:于驹
《疾病和健康问题的国际统计分类》(ICD)是世卫组织全球通用的标准,《国际疾病分类第九版临床修订本手术与操作》(ICD-9-CM3)曾是美国的手术操作标准,都是真正意义上的标准(以下将这两个编码标准统称为“编码”)。
如果将AI用来编码,大学本科的教科书可以提供基本的知识要求。另外,各医院都有丰富的病案信息和人工编码结果信息可供AI学习编码。
人工编码的过程就是阅读病历、提取信息、套用赋码规则、形成编码。
病历的信息繁杂,人工阅读,再调用编码规则,且不说有可能误编码,至少这一传统工作方式是低效率的。
自DRG/DIP支付改革推行以来,医院病案统计科必须直面更加繁重的编码压力,且有紧迫的时间要求。
设想一下,如果AI在编码领域落地,会带来怎样的变化和影响呢?
1、现在的医疗信息,电子化程度已经比较高。病历、医嘱、手术、检验检查结果等,都已经进入医院的信息系统。AI去读这些信息肯定是高效的、全面的、精准的,甚至可能是带有质控的。
2、编码产生于医疗行为之后,出院时才形成最终编码。这意味着给了AI充足的工作时间,给了AI跟随医疗进程反复试编码的机会。
3、AI试编码的过程,可以结合人工编码进行比较,比较的结果可以是AI试错的过程,也可以是人工编码质控的过程。
4、机器编码在现有技术条件下实现过(但还要人工提供素材信息)。用AI实现编码应该有成功的把握,不会出现投资没有回报的结果。且AI实现编码有通用性,不会是一个医院一个要求。
5、AI在编码落地的过程,是AI版的合理用药、辅助诊断等功能落地的前期准备。AI在实现编码过程中获得的成果不会浪费。
6、AI编码不涉及医疗行为本体,也就不涉及各种法律红线问题。
7、AI编码可以同时应对医疗的成本核算。这种应对目标,可以不是基于DRG分组的,而是直接应用于医疗行为警示和医疗盈亏结果的。
8、如果将AI编码功能外延,应该可以改变医院面对各种“异想天开”统计要求时的窘境。
9、AI编码如果在医院落地,最终可能替换人工。对于医院病案统计或许是颠覆性的变革。这种情况下,医院可能付费。
10、如果AI编码在基层医疗单位落地,对于公共医疗信息有促进作用,公共卫生领域可以享受到全国一致的、符合国际标准的疾病信息。
AI进军医疗行业,带动新一代医院信息系统的演进,已经是不争的共识。但是,医学知识体系是AI无法回避的核心内容,而疾病诊断及诊断的编码,就是必须迈过去的一道门槛。恰好ICD是真正意义上的标准,以它为抓手,把医学知识织成网,就是必然的路径选择。
因此,推动医学AI,选择从ICD编码突破,应该是务实的路径选择。
【作者简介】
于驹,1982年毕业于西安医学院(现西安交通大学医学部),曾从事医疗临床和医疗行政管理。1996年参与北京电力医院HIS开发(国家科委863项目),至今从事医院信息化工作。

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【责任编辑:陈曦 版式:明超】
并非如此!此编码非彼编码,解决编码问题需要解决AI替代医生诊断问题,数十年前这个问题就已经论证清楚了,信息技术解决问题的前提是正确理解问题,看来我们仍然技高一筹!