AI+RPA医院感控数据上报机器人
我国已建立了三级感控监管体系，覆盖国家、省市卫生主管部门和基层医疗机构，但大部分医院仍采取半人工的方式，人工操作容易造成漏报、误报、迟报、重报等，接口方式对各系统的改造工作量大。如传染病上报，由临床医生上报，感控人员审核上传，给临床医生增加了额外的工作量；另外，感控人员有大量报表需要上报，其中绝大多数报表需要进行电子化与非电子化信息合并以符合上传格式，若采用半人工的方式不仅效率低、易出错、耗费人力物力，而且信息化的优势也没有得到充分发挥。
自2019年底以来，新冠疫情在全球范围打乱了人们的生活节奏，同时也给医疗体系带来前所未有的压力，有限的医疗资源与爆发的就医需求之间的矛盾被激发。事实表明，“早发现，早报告，早诊断，早隔离，早治疗”是应对突发公共卫生事件最有效的方法，同时，高质量的疫情防控也对数据的质量和上报速度有着极高的要求。但由于目前各医疗机构信息系统建设水平参差不齐，感控数据质量往往得不到保障，给精准防疫的实施造成很大阻力。
针对发热门诊数据上报的需求，有学者改变思维，创新性地提出“数据上报机器人”的模式，用“RPA+AI”机器人实现信息上报自动化。实现方式是，根据指标要求，设计报表模板，根据数据源和合成需求，规划RPA获取数据的流程。当需要病人就诊信息时，RPA是“医务管理人员”；需要病历诊断信息时，RPA是“门诊医生”；需要整理合并报表时，RPA是“感控上报人员”。通过设计需要RPA执行的流程，让RPA机器人在不同系统、模块或后台实现自动切换，按照指定规则自动搜索数据库，获取并整理数据，最后实现自动抓取门急诊、发热诊室、流行病学信息等多种异构系统的数据并汇总填入预先设定的报表模板，如图5-2所示。
基于AI识别能力的赋能，RPA机器人能够高效、准确地识别不同格式的数据文件，智能获取包括非结构化数据在内的数据。现阶段医院的电子病历系统存在大量的非结构化医疗文书，RPA机器人+AI识别功能无须解析代码，即可将XML文件解析为结构化数据，随后将其获取的数据自动进行汇总、合并、去重等，形成管理需要的格式报表，最后通过微信、邮件或网页上报等方式完成上报工作。正因引入RPA+AI技术，医院工作在成本、效率、准确率、业务流程等方面都有了很大改善。
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图5-2 RPA数据上报机器人的工作流程示例
首先，从效率层面来看，数据上报的时限性得到有效保障，以前人工采集一条数据需要1分钟，现在仅需要10～15秒；再者，数据的错误率得到有效控制，并且可以通过设定错误阈值的方式，建立错误数据预警机制，极大地保证了数据准确率。通过如图5-3所示的对比发现，RPA机器人的实施，帮助医院梳理了业务流程，发现症结所在，并进行了优化，达到现代医院精细化管理的发展要求。
图5-3 具体流程以及使用RPA数据上报机器人前后的对比