电子病历系统是完善医院信息化的重要途径，其涉及了患者信息的收录，修订，交互式应用以及审核等，对于整合医院资源，优化资源配置等均具有积极的意义，可实现多元化的医疗机构转诊，预约以及在线查阅等，为区域内医疗资源共享，优化医疗环节，资源合理分配提供了基础支持[1-2]。但传统的电子病历设计存在一定的不足，现阶段以智慧医疗以及结构化自变量为基础的电子病历系统受到了多方面的重视，已经逐步成为医院管理的重要内容[3-4]。本文将探究分析基于结构化自变量电子病历的智慧医疗信息系统，详情如下所示。
一、基于结构化自变量电子病历的智慧医疗信息系统的要求
电子病历结构化的目的是多方面的，首先在质控要求方面，需要能够准确的识别病历内容，针对病历内容的差异以及相关要求进行时效提醒，病历评分等工作。因而该系统需要能够引导书写者以正确的思维方式进行书写[5-6]。其次在病历检索方面，可通过文字检索或是精确检索进行，其中精确检索则需要电子病历在数据上具有高结构化的特点[7-8]。因而电子病历数据结构化，不只是单纯的将病历内容分为多个模块进行书写，同时需要针对书写内容进行结构化，以进行区分，避免影响其应用自然语言进行描述[9-10]。
二、基于结构化自变量电子病历的智慧医疗信息系统
针对结构化电子病历特征进行分析，是以医学信息角度出发，结合医学术语要求，针对自然语言形式录入过程中医疗文书进行结构化分析，并将语义结构以类型结构保存于数据库之中。需要最大程度的将其分解为最小结构，按照单元进行归类，可针对层级结构进行定位，最终对结构化的录入、共享以及快速查询作用进行利用。针对以人工智能为基础，构建全结构化智慧病历内容进行总结。首先需要在数据标准化，应用体验，结构化以及临床效率方面找到平衡点。
（一）以机械学习为基础，系统化构建电子病历数据库
电子病历所收录的内容来自于电子病历数据库，其涵盖了专业的医疗术语，数据源以及与国际标准的数据编码符合等。结构数据元特征，其属于电子病历模板的重要组成部分，其次在值域之中，医疗术语属于典型的词条组合，在命名用时，需以数据元为基础，针对电子病历模块进行维护，其属于针对初始数据库开展维护的基础。在构建完善的数据标准之前，需转变以往工作模式，应用机器学习的辅助方式进行落实。首先允许录入人员将非知识库内容系统录入，需以现阶段录入习惯坐位开展深度，系统性的学习基础。需要结合录入人员所录入内容的有效性、重复性，提升收集与鉴别能力，对于系统不能自动判定的内容，进行人工决策。进而落实采集清洗，验证反馈，形成标准化的医疗术语，针对知识库进行扩充。
（二）以数据为基础，落实精细查阅
将文本可读作为运行基础，针对单条描述中所出现的不同数据元，样式在录入上会存在较大的差异。例如：针对压力性损伤风险的评估工作，在阅读病历的过程中，只是单纯的体现现阶段风险程度的评估，但是评估人员通过规范点击评估分数，则能够打开风险评估表，落实评估的相关操作，而查阅人员通过点击评估分数，则能够获取过去一段时间内评估结果的实际情况。
除上述评估类表单作为支持之外，进行录入以及系统查询的过程中，对于长文本，可对多层级结构化病因进行套用，由节点式内容进行引导，对病历书写工作进行完善。如以高血压现病史为例，医师可针对高血压现病史子模版进行单独的应用，开展规范书写，子模版对内容节点进行预设，包括诊断，运动，饮食，症状等。原本需要进行处理的文本内容，均进行了结构化拆解以及标准医疗属于展示，医师在操作过程中可通过选择点击完成，且在使用过程中，系统可节点内容勾选，向病案首页现病史中带入。
（三）同源数据服用操作与自动带入技术
需通过针对性的技术途径，获取更为丰富的数据元编辑以及更为细致的数据源拆解，以最大程度的降低操作过程中繁琐程度。需要确保同源数据能够复用完全，自动将病历中的内容进行带入。以术前小结为例，与患者相关的评估，检验结果以及体检信息等，均能够利用自动带入的效果，以带入结果为基础，提供查阅功能的支持，同时能够针对缺失信息录入进行提醒，以降低重复录入等情况的发生率，在确保工作效率提升的同时，能够保障数据的准确性。
（四）人工智能下的智慧录入方式
人工智能下的智慧录入方式不仅能够解决数据自动带入过程中涉及杂乱内容的局限性，同时能够有效改善其他病历内容在录入过程中的效率。以高频术语推荐录入方式为例，此类方式可以患者科室进行的有效诊断为基础，开展机器学习的分组，从相关病历信息之中，分析不同医师在录入病历过程中的习惯，分析病历录入信息关系，通过高频医疗术语进行推荐，由系统提供可能性最大被录入的相关信息，进而降低医师在落实过程中的繁琐性，提供效率。除此之外，可通过联想跟随等类型的技术进行辅助，针对某项内容开展录入工作时，系统参照病例中可能会涉及的内容，如诊断结果，用药等，自动对后续录入信息进行填充，只需要医师针对内容进行核对，确保其准确性与有效性即可。同时可有效利用智能预测提示与精准追加录入技术，在病历录入的过程中，多数情况下会出现内容遗漏的情况，但是不同类型患者在病情方面存在明显的差异，使得病历结果同样会有所不同，不能够按照统一的必填项进行设置。此时以智能预测技术为媒介，进行追加录入，能够结合之前所录入的内容，通过系统判定信息的完整程度，在保存病历过程中，进行提醒。最后在辅助诊断计划推荐以及决策层面方面，电子病历能够针对诊疗技术推荐做出辅助诊断，不仅能够有效提升生业务效率，同时能够保障服务质量的提升，更加符合临床路径。
三、实际应用
随机选取6例住院医师作为研究对象，应用自变量电子病历系统，完成30例常规病例一日住院病历。随机选取6例住院医师作为对照组，应用传统电子病历系统完成30分常规病例一日住院病例，对比两组病例完成时间。
观察组住院病例平均完成时间显著低于对照组，观察组且病历前后一致率（患者姓名、性别、诊断、治疗方式、查体结果等非模板个人变量在整份病历中前后均一致）高于对照组，P＜0.05，如下所示：
五、结言
电子病历构建属于医疗机构智慧服务的重要内容，当其不断完善后，可实现患者就医流程的信息化，包括用药、检查、检验以及治疗等，实现药品配伍，相互作用自动审核，合理用药监测等。因而不断推动电子病历的智慧医疗信息系统的完善，对于全面提升医疗机构信息化水平具有重要的意义。
参考文献
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