AI 在医院等级评审的应用

AI 大模型相关知识

（一）AI 大模型的定义

AI 大模型是一种基于深度学习技术构建的超大规模神经网络模型，具有强大的语言理解和生成能力。它通过海量数据的训练，能够理解和生成自然语言文本，为各种应用场景提供智能化支持。

（二）AI 大模型的功能

1. 文本生成：根据输入的提示生成高质量的文本内容，如报告、总结、建议等。
2. 数据分析：帮助分析数据，提取关键信息，生成数据报告。
3. 问题解答：快速回答专业问题，提供准确的信息支持。

（三）国内常用的 AI 大模型

模型名称	开发公司	特点与优势	应用场景
DeepSeek	DeepSeek 公司	在大规模数据训练和优化算法上有创新，处理长序列数据和复杂逻辑推理任务表现出色，多语言支持有优势	学术研究、专业写作、智能信息检索等领域，辅助研究人员文献综述、专业人士撰写报告，提升智能搜索引擎对复杂问题的处理能力
咪鼠	咪鼠科技	在智能办公场景下，与办公软件结合紧密，提升办公效率。在智能硬件产品上集成度较高，适配多种智能设备	智能办公领域，文档快速录入、智能创建文档、编辑内容、控制幻灯片等
豆包	字节跳动	具备强大的语言理解与生成能力，可精准把握用户意图，回答准确全面。在文本创作、知识问答、翻译等方面表现优异	智能客服、内容创作辅助、智能写作平台等
通义千问	阿里云	在办公场景下优势明显，擅长生成各类办公文档，对多语言支持良好	企业数字化转型中的智能办公，辅助员工进行文案撰写、数据处理等工作

（四）国内其他常用的 AI 大模型

• Kimi
• 文心一言
• 智谱青言
• 讯飞星火

（五）国外常用的 AI 大模型

模型名称	开发公司	特点与优势	应用场景
ChatGPT	OpenAI	语言理解和生成能力出色，能进行自然流畅的对话交互，对各种主题可生成连贯有逻辑的文本，支持多种语言	内容创作、智能客服、语言学习、编程辅助等众多领域
Claude	Anthropic	对上下文深度理解和处理能力强，生成文本质量高，在处理复杂文本任务及需准确理解语境的场景中表现出色，安全性和可控性有优势	专业写作、内容编辑、智能问答系统等需要高质量文本生成的场景
Gemini	Google	具有强大的多模态能力，可同时处理文本、图像、音频等多种数据形式，在自然语言处理和图像理解方面水平较高	智能搜索、多媒体内容创作、智能助手等领域，如图像生成与描述、视频内容理解与生成

什么是 AI 提示词

AI 提示词（Prompt）介绍

是用户与 AI 进行交互时输入的文本内容 ，用于引导 AI 生成符合期望的输出。以下从不同方面介绍 AI 提示词：

功能作用

• 明确任务导向：告诉 AI 要做什么。就如同医生在诊断病情时，明确需要了解的关键信息。比如医生对 AI 说“分析这份患者的基因检测报告，找出与遗传性疾病相关的突变位点”，AI 就明确了要专注于基因检测报告中遗传性疾病相关突变位点的分析工作。
• 限定输出形式：可以规定输出的格式。类比到医疗场景，就像医生要求以特定格式记录病例。例如“以标准病历模板的形式，总结这位患者的症状、诊断结果及治疗方案”，AI 会按照标准病历模板来整理相关信息。
• 引导内容细节：通过添加细节描述，让 AI 的输出更精准。例如医生在研究某种罕见病时，“生成一篇关于该罕见病在过去十年内，亚洲地区发病率、症状表现及最新治疗进展的综述文章”，AI 会结合这些细节要求生成符合需求的综述。

应用场景

• 文本生成：在医疗写作场景中，提示词能助力医生生成各类医学文档。比如医生需要撰写科研论文，“写一篇关于新型抗癌药物临床试验结果的论文，包括实验方法、数据分析及结论，重点突出药物疗效与安全性”，AI 可据此生成具有针对性的论文框架或内容。
• 图像分析：在医学影像领域，输入“分析这张肺部 X 光片，识别是否存在病变，若有则标注位置并描述病变特征”，AI 就能依据提示对 X 光片进行分析并给出结果。
• 辅助诊断：在日常诊疗中，医生向 AI 描述“一位 50 岁男性患者，有吸烟史，近期咳嗽、咳痰且伴有胸痛，给出可能的疾病诊断及进一步检查建议”，AI 会基于这些信息提供辅助诊断思路。

构造技巧

• 清晰简洁：避免模糊不清或歧义表述。例如“总结这位患者近一周的症状变化”就比“讲讲患者最近咋样”更清晰明确，有助于 AI 准确理解医生需求。

• 添加限定词：从多个维度约束输出。比如在制定治疗方案时，“为一位患有 II 型糖尿病且有心血管疾病史的 65 岁患者，制定一个考虑药物相互作用，以饮食和运动辅助的血糖控制方案，预算在每月 200 元以内”，通过患者疾病史、年龄、预算等限定词，使生成的方案更贴合实际需求。

• 设定角色情境：在医学教育或模拟场景中，“假设你是一位经验丰富的内科专家，指导一位实习医生如何诊断这位腹痛患者”，AI 会以内科专家的角色给出指导建议。

Ai 提示词公式指南

单独汇总可复制版，可在此次跳转至Ai 提示词模板汇总

一、指标设定场景

通用公式：场景描述 + 目标导向 + 指标要求

• 场景描述：清晰阐述医院类型、科室、当前面临的状况等背景信息。
• 目标导向：明确设定指标想要达成的目标，如提升医疗质量、优化患者体验等。
• 指标要求：对指标的数量、类型、可量化程度、涵盖范围等提出具体要求。

提示词示例：在医疗机构日常运营中，医护人员需面对各类复杂的医疗情境，包括患者身份确认、用药用血管理、围手术期安全把控、医患沟通。为了全面提升医疗服务质量和患者安全保障水平，减少医疗差错与不良事件发生率，确保每一位患者在整个诊疗过程中的安全，化患者体验，请给出对应具体可量化的质量控制指标，且每个指标要说明计算方式及合理范围。

拓展公式：特定角色视角 + 场景痛点 + 期望指标特性

• 特定角色视角：从科室主任、质量控制专员等特定角色出发。
• 场景痛点：深入分析当前场景中存在的突出问题或痛点。
• 期望指标特性：如指标的前瞻性、与其他部门的协同性、对成本的考量等。

提示词示例：作为一名医护人员，在日常工作中，时常面临患者身份确认不准确、用药用血管理疏漏等问题，这些问题可能导致医疗差错和不良事件的发生，影响患者安全和治疗效果。希望有一套具体、可量化的质量控制指标，能够明确计算方式和合理范围，以帮助我们精准定位问题并持续改进，确保每一位患者在整个诊疗过程中的安全与体验

二、数据分析场景

常规公式：数据范围界定 + 分析目的阐述 + 分析方法指定

• 数据范围界定：明确数据所属的时间跨度、科室范围、指标种类等。
• 分析目的阐述：清晰说明是为了发现趋势、找出异常、评估绩效等。
• 分析方法指定：例如使用趋势分析、对比分析、相关性分析等方法。

提示词示例： 以上为提供 2023 年 1 月 - 2024 年 12 月全院各科室的药品不良反应发生率、患者投诉率数据。分析目的是找出各科室这两项指标的变化趋势以及两者之间的潜在关系，运用趋势分析和相关性分析方法进行分析，并以图表和文字相结合的方式呈现结果。

进阶公式：建立知识库 + 分析方法 + 分析目的

（此方式适用于使用智能体软件，或者使用 Ai 大模型建立知识库后进行数据分析）

• 第一步： 建立知识库
• 第二步： 明确需求（分析方法 + 分析目的） 例如：基于医院感染监测标准，运用卡方检验等统计学方法，对比分析第二季度与第三季度手术感染数据，深入探讨感染率变化趋势及其影响因素。要求数据解读精炼准确，逻辑清晰，辅以图表展示关键结果，并结合专业视角提出改进建议，确保内容科学严谨且具可读性。
• 第三步： 生成文档

提示词示例： 基于医院感染监测标准，运用卡方检验等统计学方法，对比分析第二季度与第三季度手术感染数据，深入探讨感染率变化趋势及其影响因素。要求数据解读精炼准确，逻辑清晰，辅以图表展示关键结果，并结合专业视角提出改进建议，确保内容科学严谨且具可读性。

三、指标改进措施制定场景

基础公式：问题陈述 + 现有资源评估 + 改进措施框架要求

• 问题陈述：详细说明质量控制指标不理想的具体表现和影响。
• 现有资源评估：阐述医院现有的人力、物力、技术等资源状况。
• 改进措施框架要求：如措施的阶段划分、责任主体、预期效果等框架性要求。

提示词示例： 目前医院感染控制指标中，ICU 的感染率较高，对患者安全和医疗质量造成影响。医院感染控制科具备专业的医护人员，且有一定的培训与监测设备资源。请制定一套改进措施，分为短期（1 - 3 个月）、长期（3 - 6 个月）两个阶段，明确每个阶段的责任主体和预期将感染率降低到的具体数值。

全面公式：问题根源剖析 + 资源与限制分析 + 全方位改进方案要求

• 问题根源剖析：深入挖掘导致质量控制指标问题的根本原因。
• 资源与限制分析：分析医院可用资源以及面临的限制条件，如预算限制、政策限制等。
• 全方位改进方案要求：涵盖从培训计划、流程优化、监督机制到效果评估与反馈调整的全方位要求。

提示词示例： 在三甲综合医院康复科，患者康复效果不一、周期延长且训练依从性低。根源在于评估体系不精准、治疗师技能有差异、设备老化。医院有康复治疗师与设备资金，但治疗师培训时间少、场地限制设备扩充。请制定一套全方位改进方案，包括优化评估体系，加强治疗师培训，如何逐步更新设备。如何建立监督小组，以康复效果改善率、周期缩短比例、依从性提升幅度为评估指标，每月调整方案提升服务质量。

四、利用 AI 生成评审材料目录以及对应的材料

提供文件/建立知识库+基于某文件或条款+生成评审材料目录、条款清单、注意事项

• （注意：AI 生成后，不满意答案可以重新生成，还需要根据实际情况进行人工修改调整）

• 提示词示例： 在《三级医院评审标准（2022 年版）广东省综合医院实施细则》中，在围绕“11.2 有质量管理方案，包括：质量管理目标、质量指标、考核项目、考核标准、考核办法等，有相关配套的措施保证方案的落实。”这一评审条款，生成评审材料解读内容，重点阐述如何依据条款生成准备材料的目录，以及每个目录应包含的详细条款清单及注意事项。回复必须注意：先简述目录，再介绍每个目录应包含的条款清单及对应的注意事项，每个目录、条款清单、注意事项按阿拉伯数字排列顺序依次回答。

AI 在解读医院等级评审条款中的作用总结

1、提供全面知识支持：

​ AI 拥有海量的医学知识、行业规范以及过往评审案例数据。在解读条款时，它能够从多维度阐述条款制定的背景，不仅涵盖医学专业角度，还包括行业发展趋势、患者安全需求等方面，为医院提供全面且深入的理解基础。例如，对于医院感染防控相关条款，AI 可结合最新的感染流行病学数据及防控技术发展，解读条款制定的必要性。

2、精准剖析条款要素：

​ 能精准提炼条款中的关键要素，明确指标定义、范围界定以及标准要求等。避免人工解读可能出现的模糊性和主观性，确保对条款的理解准确无误。以“手术患者术前访视率应达到 95%以上”条款为例，AI 可清晰界定手术患者范围、规范访视率计算方式，让医院明确知晓具体要求。

3、模拟实际应用场景：

​ 借助丰富的数据和强大的分析能力，AI 可以模拟各种实际应用场景，展示条款在不同临床情境、科室特点下的具体执行方式。比如，针对不同科室的护理质量评审条款，AI 能分别模拟心内科、妇产科等科室的日常护理工作场景，使医院直观了解如何在实际工作中落实条款。

4、梳理条款间逻辑关系：

​ 医院等级评审条款众多且相互关联，AI 能够梳理出各条款之间的逻辑脉络，帮助医院理解不同条款如何共同构建起评审体系。例如，在解读医疗质量与医疗安全相关条款时，AI 可清晰阐述医疗质量提升措施如何影响医疗安全保障，使医院从全局视角优化管理流程，提升整体医疗服务水平。

5、生成针对性建议：

​ 基于对条款的深入解读，AI 可以为医院提供针对性的建议，包括如何完善评审材料、优化工作流程、加强人员培训等方面。例如，针对“医疗设备管理”条款，AI 可依据条款要求及医院常见问题，提出设备采购验收标准细化、定期维护计划制定以及操作人员培训方案等具体建议，助力医院更好地满足评审要求。

6、助力条款动态更新理解：

​ 医学领域不断发展，评审条款也会相应更新。AI 能够及时跟踪行业动态，帮助医院快速理解新条款的变化要点以及对医院运营的影响。例如，当新的诊疗技术相关评审条款出台时，AI 可迅速解读其对医院技术开展、人员资质、质量控制等方面的新要求，使医院及时调整管理策略和工作流程。