AI辅助诊断系统与HIS系统的数据对接流程

AI辅助诊断系统与HIS系统的数据对接，核心是通过标准化接口+数据清洗转换，实现患者基础信息、诊疗数据的“安全提取-格式适配-实时流转”，最终为AI分析提供高质量数据，同时将AI结果回传HIS供医生使用，形成闭环。

一、核心对接流程（四步闭环）

1. 数据提取：从HIS系统“按需取数”

- 触发机制：有两种常见触发方式，一是医生在HIS中打开患者病历或发起诊断请求时，系统自动触发数据提取；二是按预设周期（如每小时）批量提取新增/更新的诊疗数据，用于AI模型训练与优化。

- 提取内容：聚焦AI诊断必需的核心数据，主要分三类：

- 基础信息：患者姓名、性别、年龄、过敏史、既往病史（从HIS的“患者档案”“既往诊疗记录”模块提取）。

- 实时诊疗数据：医生录入的症状描述、体征（如体温、血压）、开具的检查单（从HIS的“门诊/住院病历”“医嘱管理”模块提取）。

- 关联系统数据：通过HIS系统接口间接调取LIS系统检验结果（如血常规、生化指标）、PACS系统影像报告（如CT结论），避免跨系统重复对接。

- 技术方式：采用标准化接口（如HL7 FHIR，医疗数据交换国际标准）或API接口，确保数据提取时不影响HIS主系统运行，同时符合医疗数据安全规范。

2. 数据清洗与转换：让数据“适配AI”

- 清洗：去除无效/错误数据，例如修正HIS中录入的错别字（如“头痛”误写为“头通”）、剔除重复记录（如同一检查的多次提交结果）、补全缺失关键信息（如提醒医生补充未填写的“过敏史”）。

- 转换：将HIS系统的非结构化/半结构化数据，转为AI可分析的结构化格式。

- 非结构化数据：如医生手写病历中的“患者反复咳嗽3个月，伴夜间盗汗”，通过自然语言处理（NLP）技术提取关键信息（症状：咳嗽、盗汗；时长：3个月；发作时间：夜间），生成结构化标签。

- 格式统一：将HIS中不同格式的数值（如“血压120/80mmHg”“血压120收缩压、80舒张压”）统一转换为AI模型预设的格式（如“收缩压：120，舒张压：80”）。

3. AI分析与结果生成：输出辅助诊断建议

- 清洗转换后的数据，自动传入AI辅助诊断系统的算法模型（如疾病预测模型、风险评估模型）。

- AI基于数据进行分析，生成结构化的辅助诊断结果，例如：“疑似疾病：2型糖尿病（置信度85%）；支持依据：空腹血糖8.6mmol/L+多饮多尿症状+肥胖史；风险提示：患者有磺胺类药物过敏史，用药需规避”。

4. 结果回传HIS：供医生查看与使用

- AI生成的辅助诊断结果，通过接口回传至HIS系统，直接嵌入患者的“门诊/住院病历”模块，与原有诊疗数据关联展示。

- 医生在HIS系统中查看患者信息时，可同步看到AI辅助建议，结合临床经验做出最终诊断；诊断完成后，HIS会记录“是否参考AI建议”，形成数据闭环，用于后续AI模型的优化迭代。

二、关键保障：确保对接安全与有效

1. 数据安全：对接过程中采用数据加密传输（如SSL协议）、访问权限分级（仅授权AI系统获取必要数据），严格遵守《个人信息保护法》《医疗数据安全指南》。

2. 兼容性：优先采用HL7 FHIR、DICOM等医疗行业标准接口，避免因HIS系统品牌（如卫宁、东软）不同导致的对接障碍。

3. 实时性：针对门诊实时诊断场景，对接延迟需控制在秒级（如1-3秒内完成数据提取与AI结果回传），确保不影响医生诊疗流程。