第四屆全國智慧醫療創新大賽由全國 20 多個協會學會相關單位聯合主辦，深化行業影響、提升賽事規模與深度，推進我國智慧醫療創新生態建設與發展。大賽以“賽事、展示、論壇”的模式，探索數據的開放共享和創新應用，進一步挖掘優秀項目，加速產業和人才雙發展。推動智慧醫療、數字技術與實體經濟深度融合，持續維進智慧醫療創新生態圈發展，為“健康中國”貢獻創新智慧，打造智慧醫療創新的“中國模式”。

項目名稱：宣武醫院智慧搶救AI小助手

參賽單位：首都醫科大學宣武醫院

聯合參賽單位： 清華大學

參賽人員：李嘉

項目起源：搶救室的信息記錄常規使用電子病歷系統或ICU系統中的搶救記錄，和病程記錄一樣都是常規的文書。我們隨機抽選了2017年我院某監護室135條搶救記錄，經分析發現其中搶救時間空白的有57條，診斷空白的有59條，治療藥物空白的57條，搶救前心率為0或空白的36條，搶救前呼吸為0或空白的41條，搶救前血壓空白的33條。在進行搶救時間，記錄時間和監護儀時間的比對之后，還能發現由于搶救時間錯誤率遠遠高于我們預期。

因此，搶救記錄雖然是患者非常寶貴的臨床信息，但是目前以其為數據基礎進行大數據分析的研究幾乎是空白。
既往病歷僅僅是為了該患者自身服務，或者為了醫院舉證服務，因此搶救記錄即使存在數據上的問題，只要不影響診療業務的正常開展，就不會引起醫療機構的特別關注。但此次新冠肺炎疫情的肆虐，讓我們看到重癥監護室的技術力量是保障一個國家居民生存的關鍵指標，我國的ICU與人口比在國際上并不領先，如何在硬件條件和醫生護士資源并不充足的條件下，借助其他高新科技，提升搶救室的治療效率和響應能力，一旦有突然緊急情況發生，能夠更好地為人民提供高質量的醫療服務，是醫療相關從業人員現在就應該思考的問題。
痛點、難點：由于搶救業務的特殊性，往往搶救記錄是在事后由相關醫護人員回憶寫成的，搶救人員又比較忙，補記記錄往往已經是搶救完好幾個小時之后進行，同時搶救當時的第一手信息往往是缺失的，因此錯漏在所難免。同時我國并沒有醫生助理這個配置，即使有人將搶救現場錄音也沒有人有精力對照錄音復寫。同時，搶救時需要兼顧的患者信息非常多，包括血壓、血氧、心率、呼吸、體溫等等，這些搶救前后的數據都需要搶救記錄書寫人員在事后翻看相應記錄，查找相應數據并摘抄入搶救記錄，形成非常大的工作量，因此搶救記錄的內容完成性是很難保障的。因此，在現有條件下要求搶救記錄的真實準確幾乎是個不可完成的任務。

此外，在ICU的現有條件下，搶救模式主要是監護儀發出報警信號，醫生護士再去組織搶救。因此搶救開始時，患者已經處在危急狀態，留給醫生的思考時間非常少，需要醫生護士團隊具有豐富的危急重癥救治經驗、強大的分析處理能力以及默契的配合，而這往往是需要多次的臨床實踐以及醫生護士的高素質才能達到。
思路、方法、路線：1、通過技術手段幫助醫生在記錄的同時實現結構化，提升搶救記錄數據準確性、及時性和可用性，減少記錄醫生的非必要工作量

2、基于指南、文獻和真實數據建立模型，綜合患者的實時數據，向搶救醫生反饋搶救效果，提供搶救建議。
方法：設計一個即插即用的便攜設備，含mic，耳機，帶藍牙接口，搶救室醫生或護士隨身帶著，隨時拾音、識別、解析、收取監護儀實時數據，提醒反饋大夫。所采集并識別出來的搶救文檔暫時緩存于本地，在醫生有時間時再連接到電腦進行review，確認后以標準的數據格式推送給emr或his
路線：（1） 語料庫準備與融合：將語音識別的語料庫與面向醫學的專業詞匯語料庫進行融合，為語音識別出的詞匯做出相應的專業專科標記，便于進行后結構化。
（2） 語音采集與語義分析：通過自主研發的便攜設備進行搶救記錄語音的采集，同時用內置時鐘精準記錄搶救開始時間以及各項措施對應的時間。在語音識別的同時進行語義的解析，形成可結構化的搶救記錄。
（3） 臨床數據整合：整合監護設備，從監護設備或ICU系統采集搶救前后的患者體征數據，插入至搶救記錄，減少醫生工作量
輔助決策支持：可以加入語音提示的輔助決策，以及實時的體征變化，反饋搶救效果，輔助決策的模型越精準，對實施搶救的醫生幫助越大。
創新點：1、 在語音識別的同時進行語義的解析，形成可結構化的搶救記錄，避免了語音識別之后形成文本、文本還要再次分詞進行后結構化的重復工作。

2、 在語音記錄的同時加入時間戳，精準記錄搶救操作的時間，避免搶救時間的錯漏，為數據的準確性和文檔的有效性提供保障
進行搶救效果和建議通過語音實時反饋的探索嘗試，希望能夠找到在硬件條件和醫生護士資源有限的情況下，能夠提升搶救治療能力的智慧解決方法。
推廣及意義：ICU中所整合的海量數據，有大數據量的客觀數據，也有體現醫護人員寶貴知識價值的主觀記錄，但是現在無論是客觀數據的快速解讀，還是主觀記錄的真實有效保障，都是醫療機構信息系統中的短板。

在所有醫療專科中，重癥監護特別需要具有實時性的臨床輔助決策支持，但是在智慧醫療大力發展的現在，ICU醫護人員多數情況下得到的還是與20年前幾乎相同的技術支持。本項目通過結合高質量的語音識別、自然語言處理和大數據分析技術，能夠提升搶救數據質量，減輕搶救醫護人員工作量，進而改善患者綜合管理水平，為危重癥管理探索適合國情的技術方法。

總決賽擬定日程