中山大学肿瘤防治中心：智能组件“乐高式”布局打造全院患者全病程管理新生态

一项目简介

当前医疗健康产业正处在一个科技创新驱动深刻变革的时代，互联网与人工智能技术的双重引擎持续喷涌出强大的推动力，彻底重塑着传统的患者管理模式。国家层面的战略部署对此趋势给予了积极回应与有力引导：诸如《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》《公立医院高质量发展促进行动（2021-2025年）》以及《关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见》等一系列政策文件相继出台，明确指出利用人工智能、互联网等技术加强患者管理，建设智慧医院。以患者为中心，自动化的患者健康管理体系，从单一诊中的干预延伸到诊后院后，进行患者的全病程管理是未来的发展趋势。肿瘤患者病情复杂、治疗周期长，做好患者诊前、中、后的全病程管理尤为重要。

在实际应用中要做到患者全流程管理却有不小的挑战。

1.全病程管理的精细化、多元化和多变化需求

肿瘤患者病情复杂，涉及多种治疗方式，不同病种、不同专科、个体状况、不同治疗方式，全病程管理内容均不相同；在实际调研过程中发现，即使在同一个科室同一病种不同医疗组之间，根据医生的经验和管理方式，全病程管理内容也具有差异。并且患者病情并不是一成不变，而是随着治疗进程处于一种动态变化中，管理内容需要根据病情变化进行调整，这就对患者管理系统提出极高的灵活性要求。

2.精细化管理和医护人力缺乏的冲突

全病程管理的核心是提供个性化、精准化的医疗服务，包括宣教、随访、康复指导、症状管理、提醒等。这就需要医护人员投入大量时间和精力进行病情评估、方案制定、沟通解释等工作。然而，当前我国医疗资源分布不均、医护人员工作负荷过重的问题普遍存在，人力资源的匮乏使得精细化管理的理想难以落地。医护人员在繁重的日常工作中疲于应对，往往无暇进行深入细致的患者追踪和服务优化，导致全流程管理的效果大打折扣。

3.院内外数据割裂

全病程管理的过程中，患者大量关键时期实则处于院外环境，然而，这一阶段产生的丰富医疗信息却呈现出高度离散状态，散落于各医疗机构的电子病历系统、乃至个人健康监测设备等多元平台，犹如一座座难以跨越的信息孤岛。这种院内外数据的严重断裂，无疑对全病程管理的有效落实构成了阻碍，使得病情追踪、干预决策与疗效评估等方面面临诸多挑战，无法充分实现医疗照护的连续性与精准度。

基于此，中山大学肿瘤防治中心（简称“中山肿瘤”）探索建设患者全病程管理平台，创新采用“乐高式”搭建架构，可自由组合各类型智能组件，满足不同科室、不同场景的患者管理需求，覆盖90%以上的科室，打造全病程患者管理新生态。

二建设与开发

图1 系统整体架构

系统整体架构分为：基础资源层、存储层、AI能力层、业务服务层、应用层5个方面。同时辅助支撑平台和安全体系保证平台安全有序运行。系统整体基于云原生技术，能够充分利用云计算的弹性、可扩展性和敏捷性。云原生架构使得系统能够在云环境中自如地伸缩，同时保持高效和可靠。

1.灵活的服务架构

系统架构上使用微服务架构将应用拆分为独立、轻量级的服务单元，实现了敏捷开发和部署。每个服务围绕特定功能构建，可独立扩展和更新，分散的结构增强了系统的可靠性，同时简化了复杂应用的维护和理解，使管理更加高效。

使用容器封装和部署应用程序的各个组件。实现自动化部署、扩展和管理容器化应用程序，提高开发的灵活性，简化运维任务。

2.轻便的开发框架

前端开发使用了Uniapp和Vue3.0技术，一次性编写代码，发布到多系统平台，提高开发效率，带来更好的性能、更小的体积以及更丰富的功能，使用户界面响应更加快速、维护更加友好。

后端采用腾讯自研TRPC框架。前端和后端之间通过一套预定义的接口进行通信，无需编写大量的样板代码。减少开发时间的同时，还可减少类型错误，提高代码的质量和可维护性。

系统集成了低代码平台，通过图形界面快速构建应用程序，无需编写大量代码，加快产品的开发进度。

3.创新性的AI数据处理引擎

实现针对患者的科学全流程管理，需要依照患者的医疗数据设置管理计划并及时调整计划内容。而其核心是获得患者院外的高质量数据。本系统利用AI模型，创新性的对患者拍摄的院外医疗数据报告图片等做结构化等处理分析，提供高质量的数据作为患者管理基础，实现基于患者病情发展的科学全流程管理。

三关键技术或产品描述

1.AI工具赋能

（1）AI数据处理引擎

针对患者院外数据（包括其他医院数据）难收集处理的业界难题，本系统创新式的使用AI引擎，通过OCR+NLP+医疗专业模型的方式，可对患者通过手机拍照的其他医院报告进行识别整理，并进行高质量的结构化处理，将数据呈现给医护查看（图2），精准快速了解患者院外的病情信息，给予精准的指导；同时系统也利用AI模型能力，根据用户所提交的数据给出相关管理建议。

图2 AI数据处理引擎示意

（2）AI数据推理引擎

因为肿瘤患者病情较复杂，诊疗时间长，为了帮助医护快速获取患者病情信息，系统利用AI智能模型，分析患者的医疗数据，自动整理出患者的诊疗时间轴，把诊断、治疗、用药等关键信息用时间轴的方式整理和展示，方便医护快速掌握患者病情经过和发展，更好地给出指导和建议。

针对患者非结构化的院内外医疗数据和对话内容，系统采用AI大模型对医疗数据内容分析，并采用了ICD-10标准的分析引擎，经过语义分析、模型处理、分析引擎后，形成患者的医疗画像和标签（图3），帮助医护更全面快速了解患者病情，并根据相关信息自动进行患者入组、下发患教等更精准的后续管理工作。

图3 患者画像构建技术路线

（3）AI数据沟通引擎

院后管理中，医生与患者及时沟通是非常重要的。针对于肿瘤患者问题多，相关知识薄弱，会经常咨询医护常识问题的情况，本系统采用对话式AI大模型，内置了肿瘤相关知识库，并结合本院的医务流程等相关信息进行了专门训练（图4），提供AI自助咨询服务，解答患者的相关问题，更好服务患者的同时也大大减轻了医护日常回复解答的工作量。

图4 AI问答技术路线图

2.“乐高式”灵活架构

全流程管理精细化、多元化的特点，要求系统必须满足高度灵活性可适配不同病种、不同治疗方式以及个体动态病情变化的管理项目。基于此，中山肿瘤信息科工作人员受乐高启发，通过详细的医护患调研收集需求，将需求模块和AI工具进行解构，形成一系列智能组件（图5），各组件间可以按需选用，个性组合搭配。

图5 智能组件架构图

同时，系统与院内多个系统进行联动，同步患者数据通过AI解析成患者便签，根据预设的规则在合适的时间发送合适的内容（图6）。

图6 时间控制组件效果图

医护可以自由组合各类组件，根据临床业务场景和需求，搭建出适合的全病程管理项目。图7为中山肿瘤头颈科的管理项目。

患者入院当天为患者发送入院须知、指引患者使用，术前自动推送术前须知及并发症预防宣教，手术当天自动发送注意事项，对使用了优甲乐的患者发送用药的指引，并筛查吞咽困难患者加入吞咽障碍亚组，出院当天推送出院须知和住院满意度，对于携带引流管出院患者加入到引流管亚组，并于出院一周、术后一周进行随访，跟进患者预后情况。全过程在患者入组之后即可自动化执行。除围手术期管理项目外，还可搭建放疗患者的康复计划，内科化疗患者的不良反应跟踪等等。

图7 头颈肿瘤围手术期全程管理示意图

图8 患者视角

四应用效果

1.高灵活架构满足各场景精细化全病程管理需求

基于本系统提供的各种智能组件，医护可化身“乐高玩家”，自由组合各组件，根据自身需求，定制化完成本科室/本病种的管理计划，且可视化搭建好上手、建设快，在了解“玩法”规则后，无需工程师协助，几小时之内即可轻松搭建完成。

本系统自2023年8月上线以来，已在中山肿瘤68个病区、门诊进行应用，贴合各业务场景，100%覆盖内科、外科、放疗、门诊全系列，为超过三十个病种的患者提供贴心的管理服务，如肝癌、乳腺癌、肺癌、食管癌等，通过智能工具的加持，部分科室在人力不增加的情况下实现了90%的院后管理率。目前共建立315个项目，累积管理2.3万名患者，随访/宣教38.2万次，收集院外数据6.9万份。

2.深化服务内容，受益患者

基于本系统，医护可提供更加延续、一体多样化的服务，包括就诊期间的指引、注意事项，院后的功能锻炼、检查提醒、并发症管理、用药助手等。系统搭建了即时沟通平台，方便患者快速联系医护，对于院外发生严重不良反应，医护也可及时干预，破除时间、空间的限制，切实做到“以患者为中心”，让患者不再出院即“脱管”，提升了患者的治疗效果，优化了其生活质量，还有效增强了患者的治疗依从性，有力推动了医疗服务的连续性和整体性。

3.智能工具加持，为医护提质减负增效

本平台提供多种自动、智能化的组件，医护完成管理计划搭建后，对入组的患者系统将自动执行预设的计划，并根据患者的个体情况调整执行不同的分路径计划。医护仅需关注系统提示的患者的异常指标，以及未完成任务的患者，极大减少了医护在管理上所耗费的时间，提高管理效率。在中山肿瘤实践中，部分科室可达到90%以上的随访率。

此外，系统将院外数据和院内数据有机整合，构建起覆盖患者诊疗全程的数据闭环，为医护人员制定与调整管理计划提供了全方位、多维度的实证依据，有力推动了全程管理的科学化与精准化。

4.开拓科研新路径

在做好临床服务的同时，本系统充分利用先进的数据捕获技术，对患者在院外产生的多元化医疗信息进行系统性的汇集与整理，构建各个项目的专病库，为科研积累宝贵的数据。依托于本系统所构建的全面而高效的患者管理体系，医护人员得以在遵循循证医学原则的基础上，将先进的管理理念与标准化流程深度融合。通过精细化、个体化的健康管理策略，积极探索“数字疗法”作为一种新型诊疗手段，在实际临床环境中的可行性和潜在价值。目前，本系统已支撑2项省市级课题、3项院内课题。

五总结

本系统打破了传统随访的架构，创新采用智能组件“乐高化”自由拼接模式，轻松赋能全院逾九成科室与病区构建其专属的全病程管理项目。告别以往病种定制开发的繁琐与耗时，显著节约时间和成本。本系统坚持以患者为核心，深度延展并个性化医疗服务内容，全方位满足患者需求，显著提升其就医体验与健康效益。

智能化工具的巧妙融入，不仅助力医护人员精准、高效地实施管理任务，极大释放其工作效能，更开辟出崭新的科研路径。医护人员借此契机，能够在遵循循证医学原则的基础上，深度挖掘丰富的患者数据，探索前沿的“数字疗法”实践，有力推动临床科研创新，实现医疗服务质量与科研能力的双重跃升，打造全病程管理的新生态。

（来源：CHIMA 2025医院新兴技术创新应用典型案例集）