项目背景
该三甲医院年出院患者超过 15 万人次，病历质控完全依赖人工抽查，覆盖率不足 10%。病历中常见问题包括：主诉与诊断逻辑不一致、必填字段缺失、医学术语不规范、用药剂量与体重不匹配等。这些问题不仅影响医疗质量评级，更可能带来法律风险。
核心诉求：在完全物理隔离的内网环境中，部署一套能自动审查病历质量、标注问题并给出修改建议的 AI 系统。患者隐私数据绝对不能离开医院内网。
解决方案
Local AI 部署
在医院内网机房部署 Qwen-72B 医疗微调版模型，完全物理隔离，不连接外部网络。所有病历数据在医院内网流转和处理。
病历质控 Agent
Agent 接入 HIS 系统，在医生提交病历后自动触发审查流程。检查项包括：完整性（必填字段）、逻辑一致性（主诉-诊断-用药链条）、术语规范性（ICD-10 编码匹配）、安全合理性（用药剂量、检查必要性）。
Architecture
技术架构图
在医院物理隔离内网中接入 HIS 病历数据和质控规则，由医疗微调模型驱动病历质控 Agent 全量审查。
HIS 病历
质控规则 脱敏校验
字段解析 医疗微调
本地模型 病历质控
Agent 医生工作站
复核闭环
质控规则 脱敏校验
字段解析 医疗微调
本地模型 病历质控
Agent 医生工作站
复核闭环
100%病历审查覆盖率
95%病历甲级率
3 秒单份平均审查
0数据外泄事件
关键数据
- 病历审查覆盖率：从 10% 提升至 100%
- 病历甲级率：从 78% 提升至 95%
- 质控人力投入：质控团队从 8 人缩减为 3 人（专注于 Agent 标注的疑难病例复核）
- 平均审查时间：每份病历 3 秒（人工需 8-15 分钟）
- 数据安全：零数据泄露，通过三级等保测评
客户评价
"以前质控只能抽查，现在每一份病历都经过 AI 审查。医生的接受度比预期高很多——因为系统不是找茬，而是给出具体的修改建议和依据。" — 医务科主任