國內外數據顯示，靜脈血栓栓塞癥（venous thrombosis embolism，VTE）是第三大致死性血管性疾病，40%～60%患者存在著VTE的風險，全球每年每16秒就有1人發生VTE，而每37秒就有1人因VTE死亡，每年全球超過8.43萬患者死于VTE或相關并發癥，呈現發病率高、誤診漏診率高、死亡率高三大特點，成為醫務人員和醫院管理者面臨的嚴峻考驗（圖3-10）。目前，國內關于VTE防治仍處于探索階段，尚未形成統一的診療路徑。由于缺少VTE風險評估機制、缺少PE（肺栓塞）處理的應急預案，VTE主動預防和規范處理比率低，住院患者致死性PE發生率高、甚至引發糾紛。

自2014年我國開展VTE風險控制行動以來，大部分醫院都已啟動相應的VTE防治機制。但從防治效果來看，各級醫院在住院患者VTE風險評估預警、預防診療和質量監控等方面仍存在諸多問題。因此，為增強住院患者臨床VTE防治能力、診療質量，解放軍總醫院衛勤部與企業聯合設計研發了VTE風險評估與預警監控系統（簡稱VTE預警系統）（圖3-11）。

VTE預警系統是一種采用人工智能技術實現疾病預測干預的系統，利用自然語言識別、數據挖掘和機器學習等人工智能技術，應用文本挖掘、語義分析技術深度分析HIS中的醫療文書、診斷、手術、檢查檢驗、醫囑等相關高危致病信息，將非結構化文本形式的病歷數據變成可用于統計、查詢和分析的結構化數據。系統可以實現：①系統利用智能化、自動化VTE預警風險評估技術開展全樣本篩查，有效預測在院病歷的VTE風險等級，準確地篩查出高危病歷；②根據風險級別、出血風險、病歷特征等信息生成個性化的預防措施以及針對性的治療方案，從而實現VTE的早評估、早預防、早診斷和早治療；③基于臨床路徑方法建立標準化干預診療路徑，實現患者評估、預防、診斷、治療等全過程各個節點的全面質控；④智能生成質控專題報告，進一步豐富完善了醫院病種質量全面管理體系（圖3-12和圖3-13）。

VTE預警系統應用前景廣闊，市場需求潛力巨大。其改變了傳統病種質量管理模式，實現信息化全程監管。基于循證醫學模式，探索研究標準化VTE診療路徑。在治療過程中，由于未能及時掌握患者的某些信息，僅按照評分結果使用某些抗凝藥物，將增加患者的出血風險，尤其對合并使用抗凝、抗血小板或溶栓等藥物，接受手術、腰穿和硬膜外麻醉等有創診療操作，合并活動性出血、既往顱內出血史或大出血史、未控制的高血壓或可能導致嚴重出血的顱內疾病等基礎疾病，或高齡、凝血功能障礙、血小板異常等患者。在患者病情涉及多學科時，由于對跨學科情況不夠了解，更增加了醫療風險，VTE也是其中的風險之一，稍有疏忽，便會出現不可彌補的錯誤，這也是涉及多學科患者難入院的原因之一。另外，不同患者、不同分級、不同專科，對應預防診療方案各不相同。市場上尚缺乏能夠實現從VTE評估、預防、診治和質控全過程閉環的智能化分析軟件產品解決方案。

本案例中涉及的人工智能系統在研究開發與部署使用過程中，有多位計算機專家和醫學專家共同參與，并在實施前抽取醫院近3年的電子病歷數據，對其清洗、標準化和分析驗證，不斷完善自然語言處理和機器學習的準確度，構建VTE預防知識圖譜和治療知識圖譜。

該項目經過三年VTE質量監管，建立了VTE防治高危科室/人群字典庫、制定了院內防治方案、組建了防治團隊、規范了防治流程，成為健康促進基金會VTE防治示范基地。并通過兩年的信息化管控：2018年度VTE風險評估率100.00%（同比增加64.12%）、干預率87.23%（同比增加23.27%）、患病率1.05%（同比降低0.32%）、漏診率10.12%（同比降低10.25%）、死亡率3.06%（同比降低0.08%）（圖3-14）。并基于院內工作基礎，領銜編制《中國醫院質量安全管理-住院患者VTE防治》團體標準分冊，先后組織了15場全國范圍近百人的宣貫培訓會。

解放軍總醫院醫療統計科曹秀堂教授：“VTE系統利用智能分詞、機器學習等人工智能技術，實現對住院病例全時、全員、全域、全程的評估監測。通過信息化技術有效識別臨床數據中的敏感信息，自動填充評估量表，減輕了醫護人員的評估工作。豐富的VTE指標準確地反映住院病歷的診療質量，為質控人員提供VTE防治的態勢感知與監控。VTE系統是一個人工智能方向的落地案例，能夠為醫院管理和臨床輔助帶來切實的便利，能助力醫院流程監控和質量提升。”