立足小场景：基于AI视觉识别的患者出入量智能管理系统

来源：HIT专家网 作者：曲元一

智慧医院建设的核心在于立足临床刚需、破解一线痛点，但当前医院的基础业务场景中仍存在明显的数字化短板，“住院患者出入量监测”便是其中的一个典型环节。长期以来，”患者出入量监测”采用传统人工作业模式，属于高频次、高消耗、低技术增量、高容错压力的重复性事务；多数智慧护理产品对这类基础护理场景关注度低，现有产品普遍存在识别精度不足、无标准化营养换算体系、无法对接院内护理系统、无过程溯源能力等问题，难以适配临床一线真实作业流程。

为破解上述痛点，笔者所在医院依托现有信息化基础，开展轻量化智能改造，聚焦效率、质量、质控、数据四大核心问题，搭建“AI视觉识别+标准营养库+多端协同+全程留痕”的患者出入量智能管理体系。近期，该项目荣获2026年山东省数智健康大赛三等奖。

痛点分析

“住院患者出入量监测”，是临床评估患者体液平衡、营养状态及脏器功能的核心基础护理工作，对患者病情研判、并发症防控及诊疗方案调整具有关键指导作用。尤其在重症、心内、肾内、术后康复等重点科室，住院患者的出入量监测是临床每班必查、每日必评的常规基础工作。

传统的患者出入量管理，依赖人工估测、逐笔登记、手动汇总的作业模式，存在多类痛点：患者家属缺乏营养学专业知识，仅能口头模糊描述饮食种类、多采用“少量、半碗、几口”等表述进食量，无统一量化标准；护士凭借临床经验估算食材含水量、蛋白质、电解质等核心参数，手动录入护理文书，极易出现多估、少估、漏记、错记等问题，间接影响补液方案、利尿治疗、饮食管控等诊疗决策的科学性。整体而言，传统模式存在耗时耗力、数据主观性强、精准度难以保障、质控无据可依、差错无法溯源等问题。

方案思路

针对患者出入量管理的临床痛点，我院坚持“轻量化改造、规则化驱动、全流程闭环、治理前置”的设计思路，借助AI视觉识别、营养知识库等能力，搭建了一套出入量智能管理体系。

1.总体设计方案

系统构建“前端采集-智能解析-规则换算-审核校验-文书回填-质控溯源”的全闭环解决方案，采用轻量化分层架构，分为前端应用层、智能识别层、业务服务层、数据安全层四大模块（图1），适配院内现有信息化系统，无需大规模改造即可快速落地应用。

前端应用层，依托家属小程序、护士操作端，实现轻量化全员协同；智能识别层，通过AI视觉识别、语义归一、标准化营养库等，实现数据精准量化；业务服务层，实现数据统计、趋势分析、报表导出、文书同步等功能；数据安全层，通过加密传输、分级权限、全程留痕，保障数据合规。

2.核心技术与落地举措

为从源头根治临床痛点，系统落地聚焦四项核心关键举措，实现技术赋能与流程治理双向升级。

一是口径归一化处理，统一全院数据标准。针对临床食材名称杂乱、量词模糊的问题，搭建院内专属食材别名库与计量归一规则，自动识别各类口语化、非标准化食材表述与计量方式，统一转换为标准化重量及营养参数，对存疑数据自动弹窗复核，解决录入口径不统一的问题。

二是AI视觉+标准营养库双向赋能，实现智能量化。依托数万条临床真实餐食样本，训练专属识别模型，支持单品食材、混合餐食、流质膳食的智能拆分、重量估算。搭配临床营养师迭代更新的动态营养知识库，固化各类食材水分、蛋白质、电解质换算参数，实现“拍照即识别、识别即换算、换算即上报”，彻底摆脱人工估测的经验依赖。

三是规范协议前置，倒逼流程标准化。同步推行“出入量临床上报规范”，统一记录表述、拍照标准、上报时机，规范前端采集流程，形成“前端规范采集、后端精准解析”的良性循环，从源头提升数据采集质量，推动基础护理作业标准化。

四是全流程校验留痕，筑牢质控合规底线。系统内置智能数据校验机制，自动筛查空值、极值、重复数据等异常内容，同步生成操作、修改、回填全维度日志，每条数据的采集人、采集时间、原始图像、换算参数、修改记录均可逐条溯源，实现差错可查、责任可追、整改可依。

3.隐私合规设计

系统将数据合规设计内嵌于全业务流程，而非事后补救。患者隐私信息独立加密存储，采集图像仅用于院内数据解析，不对外流转；个人标识、时间等敏感字段统一脱敏标准化输出，报表仅保留诊疗与科研所需核心数据。同时实行分级权限管控，精准划分家属、护士、管理员操作权限，搭配数据加密传输、定期备份机制，全方位保障临床数据使用合规安全。

落地实践

本系统已在我院普通内科、外科、康复科等多科室常态化落地应用，覆盖常规饮食、流质饮食、各类排泄及引流液等全场景出入量监测。系统实际操作界面简洁直观、贴合临床碎片化作业场景，具体应用界面如图2所示。

系统应用效果包括如下几个方面：

1.作业效率大幅提升，实现临床人力减负

传统模式下，单条患者出入量的记录需耗时3-5分钟，每班汇总统计需耗费护士数十分钟工时。系统落地后，单条数据采集上报耗时压缩至30秒以内，班次汇总、报表生成、护理文书回填均可一键完成，原本耗时数小时的批量数据整理工作，实现分钟级落地。

2.数据质量全面提质，消除人工主观偏差

依托AI智能识别、标准化换算规则与全院统一录入口径，彻底杜绝人工经验估测带来的主观偏差、漏记误记、统计混乱等问题。所有数据均有原始图像、换算规则、操作日志作为依据，摆脱对操作人员的经验依赖。

3. 质控管理精细化，实现全程可追溯

系统全流程日志留痕的设计，让传统经验化、模糊化的护理管理转变为数据化、精细化的精准管理。科室质控无需人工逐行核对台账，可通过系统快速调取患者全周期数据、操作记录、异常日志，精准定位管理短板与问题症结，针对性开展质量整改与业务督导。

4.医患协同更顺畅，提升护理服务体验

轻量化小程序操作简单、零学习门槛，家属可自主、实时上报患者出入量数据，从被动配合护理转变为主动参与患者康复管理，有效提升家属康复依从性。

5.高质量数据支持临床科研

标准化、高质量、可追溯的出入量数据集，为临床护理质控、专病数据积累、护理科研挖掘提供了坚实支撑。

智慧医院建设的核心，不在于宏大的平台架构与高端技术堆砌，而是把微小、基础的场景做精、做细、做智能。实践表明，患者出入量监测作为临床高频、琐碎的基础护理场景，是人工智能落地智慧护理的优质突破口，投入小、落地快、成效实，真正做到小场景落地、大价值赋能。

【作者简介】

曲元一，山东大学附属儿童医院（济南市儿童医院）信息中心主任，高级工程师。

【责任编辑：陈曦 版式：蒙辉】