汇总六个环节103个检查点，助力医疗质量监测指标落地问题排查。
编辑/侯杰
图片/ChatGPT Images 2.0
现在的医院质量管理，并不缺指标。病案质控、核心制度、手术质量、合理用药、VTE、单病种……随着质控要求不断细化，越来越多问题已经能够通过数据被看见。但另一些场景同样熟悉：一类病历问题这个月刚整改，下个月又在其它病例里出现；核心制度反复培训，仍需要检查和督导推动落实；某项指标经过专项行动明显改善，行动结束后又出现波动。这并不意味着现有质控没有发挥作用。恰恰相反，很多问题之所以能够被发现，正是因为指标和质控体系已经建立起来。真正值得讨论的是：当医院已经能够“看见问题”，为什么从发现问题到减少问题之间，仍然存在距离？CDSreport结合“核心制度35项指标”和“年度改进目标”等文件，梳理了从指标监测到问题定位、原因分析、流程干预和持续评价的质量改进链条，并整理《医疗质量指标及问题整改排查表》，供医院管理者参考使用。
改完一份病历，并不等于解决一类问题CDS REPORT ｜ PART 1
病历质控最容易看到这种差别。一份病历被发现存在缺陷，质控人员通知医生，医生完成修改，问题关闭。从单份病历来看，闭环已经完成。但站在质量管理的角度，还要继续追问：下一份相似病历，还会不会出现同样的问题？首先，完成一次修改，不一定意味着对规则形成了稳定认知。知道“这一处需要改”，和理解“为什么这样要求、哪些场景都要这样处理”，不是一回事。如果整改只停留在纠正结果，同类问题仍可能再次出现。其次，同一个表面问题，原因可能完全不同。
一次记录缺失，可能是因为医生遗漏，也可能与流程节点、系统设置、科室习惯、制度理解有关。如果只统计“发现了多少个问题”，没有继续区分发生场景和原因，就容易形成“发现—修改—再发现”的循环。还有一个限制是时间。如果问题主要在终末质控、月度统计时被发现，管理动作更多发生在问题已经形成之后。此时可以纠正一份病历，却很难改变问题发生的那个诊疗节点。所以，病历质控真正需要解决的，不只是“把这一份改对”，还包括“怎样让下一份少犯同样的错误”。
核心制度落实，难点不只在“有没有检查”CDS REPORT ｜ PART 2
核心制度也是类似的逻辑。制度制定、培训、检查、反馈和整改都不可缺少，但核心制度最终要落实的，不是一份制度文件，而是临床过程中一个个具体行为。《医疗质量安全核心制度落实情况监测指标（2025年版）》已经体现出这种变化。
监测内容进一步落到了患者入院8小时内查房率、上级医师查房记录规范率、急会诊及时到位率等具体诊疗行为。国家卫生健康委在文件解读中也明确提出，医疗机构要做好监测情况的收集、分析、反馈，提出改进措施并抓好落实。这说明，核心制度管理正在从“制度是否建立”，进一步深入到“关键行为是否按要求发生”。而临床行为是持续发生的。周期性检查可以帮助医院发现问题，但如果主要依靠事后检查，很难覆盖高频、实时发生的诊疗场景。因此，下一步并不是简单增加检查频次，而是把已经明确的制度要求更稳定地嵌入对应节点：该查房时是否完成，该讨论时是否启动，该会诊时是否及时到位。让制度从“检查时被看见”，变成“诊疗过程中持续发生”。
指标改善，不能只停留在一次专项行动CDS REPORT ｜ PART 3
当某项质量指标异常时，专项行动往往是最直接的管理方式。培训、病例复盘、专项检查、科室督导、阶段性考核，都能够在短时间内集中资源解决重点问题。对于一些需要快速改善的质量风险，这类管理方式非常必要。但需要注意的是：行动结束后，哪些措施真正留了下来？如果一次指标改善主要依赖集中培训和高频检查，随着管理注意力转移，指标就可能再次波动。相反，如果专项行动过程中找到了影响指标的关键原因，并进一步调整流程、规则、提醒方式和监测机制，一次整改就有机会沉淀成日常管理机制。
《2026年各专业质控工作改进目标》在多项专业目标的核心策略中，都强调了数据采集、监测分析、反馈，以及运用质量管理工具查找影响因素、提出并落实改进措施。这个过程说明，指标不是质量管理的终点，持续改进才是。专项行动解决的是“当前这个指标怎么改善”，机制建设解决的则是“以后能不能少靠专项行动”。从这个角度看，专项行动真正值得沉淀的，也不只是一次指标提升了多少，而是这次行动中哪些管理动作被证明有效，能不能进一步变成日常流程的一部分。
从看到指标到改变结果还要补上几步CDS REPORT ｜ PART 4
把前面三个场景放在一起，会发现一个共同点：医院已经能够发现很多问题，但从指标到具体行动之间，仍然需要一条更完整的转化链。
第一步，是从“指标异常”继续找到“具体问题”。一个指标下降，只能说明某个环节值得关注。真正要采取行动，还要继续定位到科室、患者、病例和诊疗节点，判断是偶发还是重复出现。面对病历文本、医嘱、检查检验等大量信息，AI更适合在这里做助手：进行较大范围筛查、聚合同类线索，帮助质控人员更快把总体指标落到具体病例和问题场景。
第二步，是从“找到问题”继续追到“为什么发生”。同一个问题，不一定对应同一个原因。有的是记录问题，有的是临床行为问题，有的来自流程设置，也可能涉及数据采集口径。如果不区分原因，整改措施很容易重新回到“再培训一次”“再检查一次”。这一环节，AI可以辅助整理同类问题、提取相关病历信息和规则依据，但问题为什么发生、需要调整什么管理机制，仍然需要质控人员和临床专家结合实际判断。
第三步，是让改进动作尽可能进入诊疗流程。这是从“发现问题”走向“减少问题”最关键的一步。如果一个问题只能在月底通报时被看到，它就仍然主要停留在管理端。更有效的方式，是在问题容易发生的节点增加一道预防机制：满足某项风险条件时提醒关注，某项制度要求应该执行而尚未执行时提供提示，病历书写过程中出现明确规则风险时及时反馈。AI的价值，是把已经明确的管理要求更及时地送到临床场景，让一部分“事后发现”前移为“过程中辅助”，让临床医生第一时间发现问题，辅助质控人员掌控问题。
第四步，是整改以后继续回到指标。一个问题关闭，并不意味着管理结束。医院还要继续观察同类问题是否减少、科室差异是否改善、一段时间后是否再次波动。如果问题依然反复，就需要重新回到前面的环节：到底是原因没有找准，还是管理措施没有进入实际流程？
如果指标持续改善，则说明相应措施有进一步固化的价值。至此，指标才能真正形成一条完整的管理链：指标监测—问题定位—原因分析—流程干预—持续监测。医院质量管理走到今天，下一步的问题，可能不再只是“还能增加多少指标”，而是已经掌握的这些指标，怎样更快转化成每天都在发生的改进行动？从看见问题，到找到原因；从完成整改，到改变流程；从一次改善，到持续改善。当指标真正进入这条链，质量管理才有可能从“发现更多问题”，进一步走向“让同样的问题少发生”。
【责任编辑：晶晶】
【实习编辑：樊钇博】