基于大语言模型的护理病历内涵质控系统构建与效果验证
摘要
关键词
大语言模型;护理病历;内涵质控系统;构建;效果验证
正文
一、基于大语言模型的护理病历内涵质控系统构建
(一)系统架构设计
基于大语言模型的护理病历内涵质控系统采用分层架构设计,主要包括数据层、处理层和应用层。
数据层负责护理病历数据的采集、存储与管理。通过与医院信息系统(HIS)、护理信息系统(NIS)等进行接口对接,实现护理病历数据的实时获取。采集的数据涵盖患者基本信息、护理评估、护理计划、护理实施记录、护理效果评价等内容。为保证数据的安全性与隐私性,采用加密存储技术,对病历数据进行脱敏处理,符合医疗数据安全相关规范与标准[1]。
处理层是系统的核心部分,集成了大语言模型及相关的自然语言处理工具。首先,对采集到的护理病历文本进行预处理,包括分词、去停用词、词性标注等操作,将非结构化的文本数据转化为适合模型处理的格式。然后,利用大语言模型对预处理后的文本进行深度语义理解,提取病历中的关键信息,如症状、体征、治疗措施、护理操作等。同时,结合护理病历内涵质控的规则库,对病历内容进行合规性判断。
应用层面向用户提供可视化的操作界面和多样化的功能服务。医护人员可通过该层查看病历质控结果,包括缺陷内容、缺陷类型、整改建议等。系统还具备统计分析功能,能够对一定时期内的病历质量情况进行汇总分析,生成质控报告,为管理者提供决策依据。
(二)核心功能模块开发
1.文本解析模块
该模块借助大语言模型的强大语义理解能力,对护理病历文本进行全面解析。能够识别病历中的实体信息,如疾病名称、药物名称、护理操作名称等,并建立实体之间的关联关系。同时,对病历中的语句进行语法分析和语义判断,检测是否存在语句不通顺、逻辑矛盾等问题。
2.质量检测模块
依据护理病历书写规范和内涵质量要求,构建质控规则库。质量检测模块将解析后的病历信息与规则库进行比对,实现对病历完整性、规范性、准确性的检测。完整性检测主要检查病历是否包含必要的项目和内容,如护理评估中的各项指标是否完整记录;规范性检测关注病历的书写格式、术语使用是否符合标准;准确性检测则判断病历内容与患者实际情况是否一致,是否存在错误信息[2]。
3.结果反馈模块
当系统检测到病历存在质量问题时,结果反馈模块会及时将缺陷信息反馈给相关医护人员。反馈内容包括缺陷所在的位置、具体问题描述以及相应的整改建议。同时,系统支持医护人员对反馈结果进行确认和修改,并对整改情况进行跟踪记录。
4.模型训练与优化模块
为提高系统的质控准确性,设置了模型训练与优化模块。通过不断输入标注好的病历数据对大语言模型进行微调,使其逐渐适应护理病历的语言特点和质控要求。同时,根据系统的实际运行情况,对模型参数进行优化,提升模型的性能。
(三)大语言模型的选择与训练
在大语言模型的选择上,综合考虑模型的性能、训练成本和适用场景,选取了在自然语言处理领域表现优异的预训练模型作为基础模型。该模型具有强大的语义理解和文本生成能力,能够较好地处理护理病历中的复杂语言现象。
模型训练过程中,首先构建了大规模的护理病历训练数据集,该数据集包含不同科室、不同疾病类型的护理病历,且经过专业医护人员的审核与标注,确保数据的质量和准确性。然后,采用迁移学习的方法,在预训练模型的基础上,利用构建的训练数据集进行微调训练。通过调整学习率、batch_size 等超参数,使模型能够更好地学习护理病历的特征和质控规则。训练过程中,采用交叉验证的方式对模型性能进行评估,及时发现并解决训练过程中出现的问题[3]。
二、基于大语言模型的护理病历内涵质控系统效果验证
(一)验证对象与方法
选取某三级甲等医院的护理病历作为验证对象,涵盖内科、外科、妇产科、儿科等多个科室。随机抽取系统使用前 6 个月和使用后 6 个月的护理病历各 500 份,对其内涵质量进行对比分析。
验证指标主要包括病历缺陷率、质控时间、医护人员满意度等。病历缺陷率是指存在质量缺陷的病历份数占总病历份数的比例;质控时间是指完成一份病历质控所需的平均时间;医护人员满意度通过问卷调查的方式进行统计,采用百分制计分。
(二)验证结果分析
1.病历缺陷率
系统使用前,500 份护理病历中存在质量缺陷的有 120 份,缺陷率为 24.0%。其中,完整性缺陷占比最高,为 45.0%,主要表现为护理评估项目缺失、护理记录不完整等;规范性缺陷占比 30.0%,主要包括术语使用不规范、书写格式错误等;准确性缺陷占比 25.0%,如病情描述与实际不符、护理措施记录错误等。
系统使用后,500 份护理病历中存在质量缺陷的有 35 份,缺陷率降至 7.0%。各类缺陷的占比也发生了明显变化,完整性缺陷占比降至 20.0%,规范性缺陷占比降至 15.0%,准确性缺陷占比降至 5.0%。由此可见,该系统能够显著降低护理病历的缺陷率,尤其是在准确性和规范性方面效果更为突出[4]。
2.质控时间
系统使用前,人工质控一份护理病历平均需要 15 分钟。系统使用后,自动质控一份护理病历平均仅需 2 分钟,大大缩短了质控时间,提高了质控效率。同时,由于系统能够快速发现病历中的质量问题,为医护人员及时整改赢得了时间,避免了因病历问题延误患者的治疗和护理。
3.医护人员满意度
通过对参与验证的 100 名医护人员进行问卷调查,系统使用前医护人员对质控工作的满意度平均为 65 分。系统使用后,满意度平均提升至 90 分。医护人员普遍认为,该系统操作简便、反馈及时,能够帮助他们快速发现病历中的问题,减少了人工质控的工作量,提高了工作效率和病历质量。
三、结论
基于大语言模型的护理病历内涵质控系统的构建与应用,为护理病历质量管理提供了一种高效、准确的新方法。该系统通过先进的自然语言处理技术和大语言模型的强大能力,实现了对护理病历内涵质量的自动检测与反馈,有效降低了病历缺陷率,缩短了质控时间,提高了医护人员的满意度。
然而,系统在实际应用中也存在一些不足,如对一些复杂的病历内容和特殊的医学术语的理解还不够精准,需要进一步优化模型和完善规则库。未来,将继续加强对大语言模型的研究与训练,不断提升系统的性能和适用范围,为医疗机构的护理质量提升做出更大的贡献。
参考文献:
[1]龚中楠,赵俊强,任文杰,等. 大语言模型在护理教育领域应用的范围综述[J/OL].中国医学教育技术,1-10[2025-08-04].
[2]山其君,王绍博,周翔. 大语言模型在脓毒症诊疗中的应用研究综述[J].中国卫生信息管理杂志,2025,22(02):187-194.
[3]褚梦颖,郭仪. 大语言模型赋能高职大健康专业群发展的研究——以DeepSeek为例[J].辽宁高职学报,2025,27(04):45-48.
[4]王绍源,杨东航,任宇东. 大语言模型在护理领域的应用场景与伦理探讨[J].护理学杂志,2025,40(05):108-113.
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