从“事后抽检”到“主动预警”，WiNBOT发布AI医疗质控应用

上午八点，手术医生医生站收到提醒：3号手术间患者即将进行手术，系统核对手术信息和知情同意书后发现，同意书以通用风险条款为主，未写明该术式的特定风险及可选替代方案，医生复核后，更正了知情同意书并感慨：“提醒非常实用，术前就能发现问题，不用再等医务科电话提醒，让人安心”。

通过医生实时处置，质量风险在手术前即化解。类似这一发现问题并预警的事例并非少数，AI医疗质控让风险管理前移，“事后抽检”正转变为诊疗过程中的“主动预警”。

医疗质量风险不只出现在病历归档后，更可能隐藏在诊疗的每个环节——入院、手术、危急值、转科、出院。如何识别早期风险、精准触达责任人、留存完整处置记录，是医疗质量安全管理的核心挑战。为此，卫宁健康WiNBOT面向医务科推出“AI医疗质控”应用，将医疗质量风险管理贯穿到诊疗过程中，主动发现风险、及时推动处置。

区别于以病历规范性、完整性和归档质量为核心的病历质控，AI医疗质控面向医务科的医疗质量安全管理需求，聚焦诊疗过程中的医疗质量安全风险。不同于传统医务管理依赖人工检查和周期性督查的模式，该应用可对纳入质控范围的病历及相关诊疗记录进行核查，识别内容不一致、关键记录缺失等风险线索。

主动巡查，诊疗风险早发现

围绕重点科室、重点诊断、重点患者等场景，AI医疗质控应用在医嘱开立、手术申请、知情同意签署、病历书写、危急值报告及诊疗执行等关键节点，主动发现医院所关注的医疗质量风险。

例如，手术分级与知情同意内容是否一致；是否记录替代方案；病程记录中是否有危急值的记录与复查；急诊抢救记录是否有遗漏；患者出现非计划再次手术的信息是否被记录；严重用血信息是否有医务科批准记录等。

多Agent协同，医疗质控流程自动衔接

系统内置四大核心Agent。医疗质控Agent持续扫描诊疗数据，涵盖入院、手术、危急值、转科、出院等关键节点，主动巡逻，主动发现医疗质量风险；病历解析Agent 进行跨文书语义识别与内容比对；预警分析Agent 研判风险分级，智能匹配推送路径与处置要求；统计分析Agent 通过沉淀质控数据，分析高频问题及风险趋势。

四大Agent协同完成风险发现、内容解析、分级研判与数据沉淀等工作。以往需人工串联的多个质控环节，现在可由系统自动衔接，显著减轻人工查找和比对负担。

分级预警，风险处置全程闭环

当发现医疗质控风险后，系统会根据风险等级分级提示，帮助医院明确风险优先级，将有限的管理资源精准投向最核心的区域。

风险预警信息结合AI循证，直达责任医生桌面，同步展示命中原因、风险依据与处置要求。医生完成确认、说明或整改后，系统会自动核验处理结果，并完整记录问题流转全过程，形成从“发现、处理”到“可复盘、可追溯”的管理闭环。

全院风险统览，质控管理精准施策

AI医疗质控应用提供全院质控预警中心，将分散在各科室和诊疗环节的风险线索集中汇聚。管理者不仅能直观定位高风险科室与待办事件，从“逐条查找”变为“一屏纵览”，更能透过数据洞察趋势——哪些科室风险在增加、哪些问题反复出现，哪些预警长期未处置，从而为管理资源的针对性投放提供决策支持。

医疗质控过程不可避免涉及到大量患者诊疗、手术记录等敏感信息，WiNBOT内置本地化专属算力与WiNGPT 医疗大模型，确保所有数据的推理与流转全程不出院区、不依赖公网和云端服务，守住医疗数据安全底线。

在部署上，WiNBOT采用桌面级软硬一体设计，将本地算力与质控应用集成交付，降低医院引入AI辅助医疗质控的建设门槛。围绕医务科优先关注的科室、患者群体和质控事项开展应用，帮助医院以可控成本，将AI医疗质控能力应用在最迫切的医疗质量管理中。

目前，WiNBOT “AI医疗质控” 场景已在山西省人民医院、晋城市人民医院等三甲综合医院上线。自动运行的规则、精准浮现的风险预警与顺畅的闭环处置，正有效提升医院质控的覆盖率、响应效率及质控过程可见性，赋能医院绩效提升，推动医院高质量发展与数智化建设。