前言：

  新版《三级医院评审标准（2025版）》的发布，标志着医院等级评审全面迈入以数据为核心、以质量为导向的新阶段。随着“现场检查”的取消，医疗质控指标的日常监测与信息系统化采集，已成为医院能否顺利通过评审、实现持续质量提升的关键所在。

  面对新标准更加严格的数据真实性、连续性和闭环管理要求，许多医院在跨系统数据整合、过程指标抓取和病案首页质控等方面仍存在现实挑战。如何精准识别数据来源？如何建立自动采集与智能分析流程？又如何将数据真正转化为医疗质量改进的推动力？

  为此，我们特邀医院管理专家李老师，围绕“医疗质控数据采集”这一评审准备中的核心难题，从系统来源、实施路径到常见陷阱，进行系统梳理和深度解读，助力医院打通数据壁垒、筑牢质控根基，实现评审备战与日常质控的协同共赢。

  小编：李老师，医疗质控指标的数据主要来源于哪些信息系统？  

  李老师：医疗质控指标的数据主要依托以下七大核心信息系统进行采集：

  1. 电子病历（EMR）系统：涵盖从入院到出院的全部医疗文书，如病程、手术、会诊及护理记录等，是过程质量指标的关键来源。可通过自然语言处理（NLP）技术提取非结构化文本中的关键信息（如手术时间、抗生素使用时机等），或直接抓取结构化字段。  

  2. 医院信息系统（HIS）：包括患者基础信息、医嘱、费用等，多通过数据库接口直接查询与统计。  

  3. 实验室信息系统（LIS）：提供检验相关数据，如结果、送检与报告时间，通常依托系统接口自动采集。  

  4. 医学影像信息系统（PACS）：存储影像检查结果与时间信息，同样通过接口实现自动采集。  

  5. 病案首页系统：作为质量指标的核心来源，涵盖诊断、手术、并发症、费用及出院转归等信息，必须强化填报质控，包括逻辑校验和多级审核，确保数据准确完整。  

  6. 不良事件上报系统：收集如用药错误、跌倒、压疮等安全事件数据，通常借助电子上报平台完成，需倡导非惩罚文化以提高上报率。  

  7. 专项质量数据库：如VTE防治、单病种、临床路径等数据，部分可系统自动提取，部分需辅以电子表单录入，但应最大限度减少人工干预。

  小编：那具体应如何实施医疗质控数据的采集？  

  李老师：可遵循以下五个关键步骤开展系统化采集：

  1. 指标解读与分解

   组建由质控、信息、临床和病案多部门参与的工作组，深入解读评审指标，明确计算公式、分子分母及排除规则，统一执行口径。

  2. 数据源确认与映射

   信息技术人员与临床、质控人员协同定位数据来源，梳理各指标与业务系统字段的对应关系，评估现有数据质量及一致性。

  3. 信息化开发与部署  

   构建医疗质量管理系统（BI系统），通过ETL工具实现多系统数据自动抽取、清洗与集成，开发指标自动监测及可视化面板，实现实时计算与预警。

  4. 数据审核与质控

   在录入及采集环节设置系统逻辑校验，定期抽样核对，尤其对NLP提取文本类数据需做精度验证，建立问题数据反馈和源头修正机制。

  5. 分析反馈与持续改进

   定期形成医疗质量分析报告，推送至各级管理和临床部门，督促开展质量分析并实施改进，完整践行PDCA循环，同时注意保留各类“过程痕迹”作为评审依据。

  小编：在数据采集过程中，有哪些需要特别注意的事项？  

  李老师：以下四点需高度重视：

  1. 病案首页是“生命线”

   其准确性与完整性直接影响评审及医保支付结果，务必加强对医师和编码员的培训与质控。

  2. 打破信息孤岛

   推动系统互联互通，利用评审契机整合信息平台，消除数据壁垒。

  3. 强调过程指标

   2025版尤其重视医疗行为的过程规范性（如评估率、执行时机等），需跳出仅关注结果指标的传统思维。

  4. 完善痕迹管理  

   评审不仅看数据结果，更关注数据背后的管理过程，因此数据相关制度、流程、分析报告、改进案例等痕迹材料必须系统整理、存档备查。

  小编：谢谢李老师。

  总结：  

  2025版评审对医疗质控数据的采集提出了更高要求，本质上是推动医院从“经验管理”和“手工统计”向“数据智能驱动”转型。这项系统工作需依托领导重视、多部门协同、信息化支持及临床深度参与四大支柱，才能真正实现以数据为核心的医疗质量持续提升。