当前，医院档案管理面临信息体量激增与服务效能不足的双重挑战，传统人工管理模式已难以满足现代化医疗服务的需求。人工智能技术的介入为破解这一困境提供了创新思路，凭借自主学习、语义解析与智能决策等核心能力，显著提升了档案处理速度与知识挖掘深度。这种技术赋能不仅重构了档案服务的底层逻辑，更催生出预见性服务、动态知识图谱等新型服务形态，标志着医院档案管理正式迈入智慧化发展阶段。这既是智慧医疗背景下医疗服务与管理创新发展的内在要求，也是切实保障患者权益、构建和谐医患关系、促进医疗事业持续健康发展的必由之路。

一、医院开展档案管理工作的重要性

医院档案管理是保障诊疗连续性的核心支撑，也是优化医疗服务质量的关键环节。规范高效的档案工作不仅能完整记录患者诊疗的全流程信息，为临床决策提供可靠依据，还能通过系统化整合医疗数据资源，有效支撑医院科研创新与精细化管理。在数字化转型背景下，档案的规范化存储与智能化应用更成为防范法律风险、维护医患权益的重要抓手，其价值贯穿于医疗质量安全控制、知识经验沉淀及医院可持续发展的全过程。

二、人工智能在医院档案质量管理中的应用策略

A医院作为省级三甲医院，近年来年门诊量突破300万人次，电子病历总量达300万份，依托人工智能技术实现了档案质量管理的深度转型。通过自然语言处理与深度学习算法，系统自动解析非结构化病历文本，标准化字段填充准确率达98.6%。与此同时，智能归档引擎结合多模态特征聚类，实现日均20万份影像资料的自动分类存储。医院的智能推荐模型基于3.2亿条诊疗数据训练，为临床决策提供精准历史案例支撑。通过人工智能驱动的档案质量管理体系，医院数据利用率得到提升，存储成本明显降低，连续三年在国家电子病历评级中保持五级水平。

基础数据录入智能标记

人工智能技术通过智能标记系统优化医院档案基础数据录入质量，基于自然语言处理与规则引擎自动解析病历文本，实时校验字段完整性、格式规范性与逻辑合规性，对缺失项、非标准术语及矛盾表述进行即时标注提醒。系统结合医学知识图谱构建结构化模板，引导标准化录入并自动补全关联字段，同步生成元数据标记与语义索引。A医院基于光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR)图像识别与自然语言处理实现纸质档案数字化转换，自动提取患者姓名、病历编号等12类核心字段并实施双因子校验，字段识别准确率提升至96.7%。系统依托医疗本体库建立智能标注规则引擎，针对检验报告、影像诊断等23种文档类型设计结构化标签模板，通过机器学习分析近三年180万份历史档案数据，构建47项数据完整性校验指标。此外，在电子病历实时录入环节嵌入智能监测模块，运用注意力机制模型检测年龄-诊断矛盾等8类逻辑错误，自动拦截异常数据并生成修改建议。

数据清洗与整合

人工智能技术通过构建智能化数据清洗引擎优化医院档案质量管理，系统依托自然语言处理与机器学习算法自动识别多源异构数据中的冗余、矛盾及缺失项，基于临床术语标准库实施语义归一化处理。动态映射规则库实时解析不同业务系统的字段定义差异，实现电子病历、影像报告等多元数据在统一质控框架下的标准化整合。A医院基于自然语言处理对历史积压的230万份纸质档案实施数字化转换，结合OCR实现诊断报告、检验单据等15类文档的关键字段提取，初始数据完整率提升至89.6%。此外，系统内置医疗知识图谱与47项数据清洗规则，对患者基本信息、诊疗记录等核心数据进行自动纠错，日均处理异常数据1.2万条，身份证号格式错误率明显下降。

数据异常检测

人工智能技术通过构建智能异常监测体系强化医院档案数据质量管控。系统基于概率模型与边缘计算实时扫描多源异构数据流，自动识别字段缺失、数值超限及逻辑冲突等显性异常，同时借助知识图谱关联分析挖掘跨科室数据间的隐性矛盾。自适应学习模块持续优化异常判定阈值，结合临床路径特征动态校准不同病种档案的容错区间，消除机械化规则导致的误报风险。A医院针对结构化数据建立了128项校验规则库，实时核查身份证号校验位错误、日期格式混乱等问题，使基础字段合规率提升至98.4%。此外，针对跨系统数据差异开发特征比对算法，在整合电子病历等平台数据时，发现并修复患者基本信息不一致记录日均420条。

智能归档检索存储

人工智能技术通过智能化归档检索体系提升医院档案管理效能，系统基于多维特征聚类算法对电子病历、影像资料等进行自动分类归档，结合知识图谱构建语义关联网络，实现跨科室档案的智能聚合存储。利用自然语言处理解析临床术语特征，建立自适应编码索引机制，使模糊检索请求能精准匹配专业医学术语。A医院智能检索模块融合自然语言处理技术，支持症状描述、药品名称等16种模糊查询方式，将跨年度病历调阅响应时间缩短至1.8秒。针对急诊场景开发实时归档接口，实现抢救记录生成后30秒内完成结构化存储。此外，系统建立文档关联网络，自动识别患者跨科室就诊记录的关联性，日均生成3 600 组诊疗数据链条。

智能信息利用

人工智能技术通过构建智能信息利用体系深化医院档案质量管理，依托知识图谱与语义解析技术实现多模态医学数据的深度语义关联，形成跨科室、跨时序的智能关联索引。系统结合临床决策路径特征构建动态推荐模型，主动推送关联诊疗方案与历史相似病例范例，辅助医务人员快速定位关键信息。针对非结构化文本与影像资料，智能模型通过上下文感知与语义映射技术，自动生成标准化摘要并提取核心医学实体，提升信息检索与知识复用效率。A医院针对医疗文书开发智能摘要引擎，自动提取病程记录核心要素，使会诊资料准备时间缩短65%。通过时序分析模型追踪12万慢性病患者数据波动，提前7 d预警病情恶化风险的准确率为81.3%。此外，智能问答系统集成了4 800份临床指南知识库，支持语音检索药品相互作用等复杂问题，日均处理医患查询2 300次。

档案质量应用

人工智能技术正深度重构医院档案质量管控范式，通过构建智能校验模型实现档案数据的全流程纠偏。系统利用自然语言处理解析非结构化文本内容，自动识别缺失字段、逻辑矛盾及格式错位等问题，同步建立动态标引机制强化术语规范性。深度学习算法在影像报告质控中实现病灶描述与医学知识库的实时比对，精准定位表述模糊或标准偏移风险。针对电子病历等核心档案，智能引擎通过关联规则挖掘构建多维核查矩阵，交叉验证病程记录、用药方案与检验结果的时间线合理性，并将质量缺陷实时反馈至前端录入环节形成闭环管理。A医院基于机器学习模型分析近三年1.2亿条诊疗数据，建立了包含患者基本信息、诊疗记录等18项核心字段的质量评估标准库。质量监测平台实时生成可视化报告，同步推送整改建议至责任科室，整改响应时间缩短至4 h内，闭环管理使档案质量达标率稳定在96.5%以上。

三、基于人工智能技术建设医院档案智慧服务体系

非接触式服务

人工智能技术通过构建非接触式智慧服务体系革新医院档案服务模式，依托智能语音交互与可视化自助终端实现患者远程身份核验及档案调阅授权，运用生物特征识别技术确保隐私安全。系统基于多模态语义理解引擎解析用户需求，智能匹配跨平台电子档案资源，自动生成标准化文书并在线推送。智能预约模块结合档案类型与业务场景动态分配服务窗口，通过消息推送引擎实时提醒办理进度。针对高频查询场景部署智能问答机器人，实现医嘱解读、报告说明等服务的全天候自助响应。

智能化检索

人工智能技术通过构建智能化检索系统革新医院档案服务效能，基于自然语言处理与医学知识图谱解析用户查询意图，实现模糊表述的语义精确匹配及跨科室档案的关联推荐。系统支持多维度检索条件智能组合，自动识别角色权限生成差异化检索视图，针对影像、文本等异构数据建立统一语义索引。智能联想引擎实时预测检索路径并优化排序逻辑，通过上下文感知技术动态扩展检索边界，同步标记敏感信息并实施分级脱敏处理。检索结果自动生成可视化摘要，关键数据字段强化标注并支持交互式溯源验证，与业务系统对接实现医嘱关联档案的一键调阅。

四、医院档案智慧发展方向

医院档案智慧服务正朝着深度智能化与全流程协同方向演进，通过自然语言处理与知识图谱技术实现非结构化数据的语义解析与动态关联，构建多模态档案资源的统一智能索引。服务模式由被动响应转向主动感知，依托用户画像与场景识别算法预判需求，提供个性化档案推送与智能决策支持。区块链技术与隐私计算结合强化数据确权与安全共享机制，建立跨机构可信互认的档案服务生态。此外，智慧服务体系深度融合业务流程，通过智能问答引擎与可视化交互界面实现档案服务的无感化响应，同步开发基于增强现实技术的三维档案展示平台。

文源：信息与电脑 2025（21）

作者：苏州大学附属儿童医院 许珏

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