医院等级评审是提升医疗质量和管理水平的重要手段，但当前信息化建设仍面临数据分散、系统互通性差、标准执行不统一等问题，并结合《数据驱动下医院等级评审的探索与实践（一）痛点篇》提到的痛点问题，提出以下改进建议：

一、构建统一的数据治理体系

1、建立标准化数据采集机制

统一数据口径，确保与国家医疗质量控制数据收集系统（如单病种监测平台、DRG评价系统）对接一致。

采用元数据管理，规范指标定义、统计逻辑，避免人工填报误差。

2、建设数据中心（CDR）与集成平台

通过医院信息集成平台（如HL7 RIM模型、CDA标准）整合HIS、EMR、LIS等系统数据，实现全量数据集中存储与实时更新。

支持历史数据回溯，确保数据可追溯、可验证。

3、自动化数据采集与预警

利用AI技术（如DEEPSEEK、KIMI）自动抓取、清洗数据，减少人工干预。

设置阈值预警，对异常指标（如抗菌药物使用强度、院感率）实时推送提醒。

二、优化流程管理与协作机制

1、搭建智能评审管理平台

开发一站式评审系统，集成条款管理、任务分配、自评反馈等功能，支持多科室协同。

引入AI智能助手（如豆包），实时解答评审标准疑问，降低沟通成本。

2、强化PDCA闭环管理

将评审指标融入日常监测，通过“计划-执行-检查-改进”循环持续优化。

针对问题指标（如临床路径入径率）制定专项改进计划，并跟踪落实。

3、移动化督查与电子化归档

支持移动端填报督查结果，上传佐证材料（如培训记录、应急预案演练视频）。

建立电子档案库，确保制度文件、质控记录长期可查。

三、推动智慧医院与专科系统建设

1、提升电子病历应用水平

对标《电子病历系统功能应用水平分级评价》，实现四级以上标准（如结构化病历、智能提醒）。

重点优化门诊电子病历书写率、中医病历质控合格率等关键指标。

2、专科信息系统深度整合

针对手麻、院感、血透等专科，部署专业化管理系统，并与主平台数据互通。

单病种管理平台自动抓取病案首页数据，减少临床科室手工填报负担。

3、AI赋能质量管理

利用AI分析诊疗数据，识别流程漏洞（如手术分级执行偏差）并生成改进方案。

智能模拟评审流程，提前发现风险点（如急诊绿色通道响应延迟）。

四、政策衔接与长效发展

1、动态跟踪评审标准变化

关注国家及地方政策（如《上海细则》中的“一票否决项”），及时调整信息化建设重点。

定期培训医务人员，确保新标准落地（如互联互通等级要求）。

2、平衡合规与医院特色

在满足基础指标（如CMI值校正、医疗服务收入占比）的同时，保留学科差异化发展空间。