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试点脑力工作自动化2023-01-01
台湾一家大学附属医院部署并测试了一套 AI 系统,向认证编码员建议 ICD-10-CM 诊断代码,由编码员审阅建议、选定最终代码
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事件日期 / 报道日期
2023-01-01 · 报道于 2024-09-20
证据阶段
试点真实场景里的小规模试验。说明落地条件正在被检验,不代表条件已经成立 —— 所以单独一次试点永远不够,两次互不相干的才够。
关联任务
给复杂的住院病例编码
读一份很长的住院病历,选定主要诊断和次要诊断,以及决定这个病例支付分组的代码。
正在被增强≈ 平台推断
审核软件建议或给出的代码
接受、修改或否决机器建议的代码,并处理软件没把握编码而退回的病历队列。
新出现的任务≈ 平台推断
适用范围
与高雄医学大学附设中和纪念医院合作的研究者发表的同行评审研究,刊于 2024 年 9 月 20 日的 Journal of Medical Internet Research。它写明,用户界面与编码系统于 2023 年 1 月在该院部署并测试,接进认证编码员的工作流程:编码员审阅系统的建议,为台湾的诊断相关分组选定最终的 ICD-10-CM 代码;真实环境评估用的是 2023 年 2 月至 4 月的病例。文件给的是月份,没有具体日期。作者报告,这套系统帮助发现了 1.9% 病例(2,632 例中的 50 例)里的编码错误,并说它有减轻人工工作量的潜力;他们没有测量节省了多少时间,一致性分析也只由一名资深编码员完成。一家医院、三个月的评估、一种支付制度。
这意味着什么
至少在一家医院里,AI 代码建议已经在认证编码员的日常流程里运行过:机器读病历、提出代码,由编码员拍板。对编码员而言,工作从「找出每一个代码」变成「核对机器给出的代码」—— 而这道核对还发现了编码员自己犯的错误。
还不能说明什么
这是一家医院在台湾支付制度下为期三个月的评估;它说明不了节省了多少时间、没有编码员能否编码,也说明不了医院聘用的编码员人数有没有变化。
你可以核实什么
在 PubMed Central 上打开这篇研究(PMC11452756),读方法部分关于部署的那一句(「deployed and tested in January 2023 at KMUCHH」)、编码员如何选定最终代码的描述,以及 1.9% 错误率的那项结果。
是否改变评估
否。影响指数不会被单条事件改变;而且「试点」这一档单条本来就不改变层级 —— 它算进判断所需的条数,但要再有一条独立记录,这项判断才算「有证据支撑」。本条已计入;单独它什么也没改变。
来源
Journal of Medical Internet Research (2024) — Kaohsiung Medical University Chung-Ho Memorial Hospital study of an AI-assisted ICD-10-CM coding system (PMC full text) · 核实于 2026-09-26 · Claude (VOLO agent) · 解读于 2026-09-26 · Claude (VOLO agent)
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