AI是如何像资深专家一样“读懂”病历，发现不良事件的？

在医院的日常诊疗中，病历是记录患者病情、治疗过程的重要载体，其中可能隐藏着"跌倒""压疮""用药错误"等不良事件的线索。如今，AI竟能像资深专家一样"读懂"病历，精准发现这些不良事件，这背后究竟藏着怎样的"黑科技"？

一、AI"读懂"病历的基础：NLP技术

简单来说，NLP技术就是"自然语言处理技术"，它相当于给AI装上了"理解人类语言的大脑"。在处理病历这件事上，普通的文字识别只能看到病历上的一个个文字，而NLP技术能让AI像人一样，理解文字背后的含义、句子之间的逻辑关系，甚至能分辨出哪些是关键信息，哪些是辅助描述。

比如，当AI看到病历上写着"患者因行走不稳，于病房内不慎跌倒，左侧膝盖出现红肿"，普通技术可能只提取出"跌倒""红肿"这些孤立的词，而NLP技术能让AI明白，这是一位患者在病房里，因为行走不稳这个原因导致了跌倒，并且跌倒后出现了左侧膝盖红肿的结果。正是这种对语言的深度理解能力，让AI具备了"读懂"病历的基础。

二、AI如何精准识别不良事件，减少误报？

光"读懂"还不够，AI还得精准识别出"跌倒""压疮""用药错误"等不良事件，并且不能"乱报"，这就需要NLP技术在识别关键词的同时，结合上下文语境进行细致分析。

案例1 识别"跌倒"

假设病历中有这样两段描述：

描述A："今日14:00，患者在卫生间洗漱时，因地面湿滑不慎跌倒，立即通知医生，检查后未见骨折，已给予局部冷敷。"

描述B："患者既往有2次跌倒史，此次入院后，医护人员已为其讲解防跌倒知识，并在病床旁放置防跌倒警示牌，家属表示会密切配合。"

AI通过NLP技术分析时，会先捕捉"跌倒"这个关键词。对于描述A，它会进一步提取"今日14:00""卫生间洗漱时""地面湿滑""立即通知医生""检查后未见骨折""局部冷敷"这些上下文信息，判断这是当前发生的、已经处理的跌倒不良事件。而对于描述B，AI会注意到"既往""此次入院后""已讲解知识""放置警示牌"等信息，明确这是患者过去的跌倒史，以及当前采取的防护措施，并非新发生的跌倒事件，从而避免误报。

案例2 识别"压疮"

再看关于"压疮"的病历描述：

描述C："患者长期卧床，今日护理时发现骶尾部皮肤出现2cm×3cm红肿，伴有轻微破损，诊断为Ⅰ期压疮，已给予气垫床应用、定时翻身护理。"

描述D："为预防长期卧床患者发生压疮，护理团队制定了护理计划，包括每2小时翻身一次、保持皮肤清洁干燥、加强营养支持等。"

面对"压疮"这个关键词，NLP技术会引导AI深入分析语境。描述C中，"今日护理时发现""骶尾部皮肤红肿、破损""诊断为Ⅰ期压疮""已给予护理措施"等内容，清晰表明这是当前确诊的压疮不良事件。而描述D中，"为预防""制定护理计划""包括...措施"等表述，说明这是预防压疮的措施，并非已经发生的压疮事件，AI自然不会将其误判为不良事件上报。

案例3 识别"用药错误"

用药安全至关重要，AI在识别"用药错误"时需结合语境进行严格判别。比如病历中的这两段话：

描述E："患者于今日静脉输注青霉素约10分钟后出现全身红色丘疹伴气促，查体见血压下降，考虑过敏性休克。追问家属诉患者有青霉素过敏史，但入院时未详细记录。立即停用青霉素，给予肾上腺素及地塞米松处理后缓解。此事已按用药不良事件上报。"

描述F："患者因社区获得性肺炎予青霉素抗感染治疗。入院时详细询问过敏史，自诉无药物过敏史。治疗期间每日监测生命体征，未出现不良反应，疗程结束病情好转出院。"

在描述E中，"有青霉素过敏史未详细记录""出现过敏性休克""按用药不良事件上报"以及紧急停药和抢救措施等关键信息，共同构成一个完整的用药错误情境，AI可据此准确识别为不良事件。而描述F中，"详细询问过敏史""无药物过敏史""未出现不良反应"等内容表明用药过程符合规范，并无用药错误发生，AI也就不会产生误报。

三、AI的"智能"：不止于识别，更在于"思考"

从上面的案例中我们能发现，AI在识别不良事件时，并非简单地"对号入座"，而是像资深专家一样进行"思考"--它会结合时间（当前还是既往）、场景（病房、卫生间还是护理过程）、结果（是否有损伤、是否已处理）、措施（是预防还是治疗）等多方面的上下文信息，综合判断是否属于不良事件。这种"思考"能力，正是NLP技术不断优化的结果。

从识别关键词到结合上下文避免误报，再到像人一样"思考"判断，AI正在为医疗质量安全管理提供有力支持。应用AI技术的不良事件管理系统，能快速从海量病历中筛选出不良事件线索，自动抓取不良事件，提高不良事件报告率，帮助医护人员及时发现问题、总结经验，从而更好地保障患者安全。