创新融合TQM与SPO,AI赋能医疗风险全周期管理——广东医附院案例荣获广东省第八届医院管理技术创新三等奖

近日，广东省医院协会第八届医院管理技术创新项目遴选结果隆重揭晓，其中广东医科大学附属医院医务部参赛案例《基于TQM-SPO整合框架的AI辅助医疗风险事前-中-后管理研究》，凭借其前沿的理论创新与扎实的实践应用价值，从全省提交的112项案例、30%的获奖机会中脱颖而出荣获三等奖，这一荣誉标志着我院医务部在医疗风险体系建设、智能化管理领域的探索获得行业高度认可。

医疗风险具有突发性、复杂性和高度危害性，传统管理方式常面临“事后补救多、事前预防少，单点控制多、系统联动少”的困境。目前我国医疗风险管理正处于新转型时期，正经历从“事后处置”向注重事前风险评估、预警、事中风险控制监控的“全程质控”模式转型，如何利用人工智能技术，构建覆盖全流程、系统化的风险防控体系，成为行业亟待突破的难点。

医务部所选的案例高度契合目前我国医疗风险管理的转型趋势，通过TQM-SPO整合分析框架，系统探讨AI辅助医疗风险在事前、事中、事后三个阶段的管理机理与实践路径。TQM的“全流程、全员、全组织”理念与SPO模型的“结构、过程、结果”三维结构具有内在理论契合性，由于有TQM-SPO复合理论与实操模型的介入，其AI技术在医疗风险管理中就不再是单纯的“技术嵌入”，而是逐步发展成有管理体系、管理组织、管理人员等各层次各阶段不同管理机制与技术的“组织融合”，有效解释AI医疗风险管理的复杂机制与实际管理路径。

通过开发《医疗安全监测管理系统》，实现从医疗风险识别预警，到诊疗过程的医疗安全实时监控，再到实现动态数据的采集-整合-分析-应用的闭环：

事前精准预警：建立风险预测模型，从患者自身疾病高危状态、诊疗过程高风险环节、疾病诊断与病情变化预警、患者有安全风险的四个维度定义了22种患者状态为高风险患者，实现高危患者、高风险环节的早期识别与主动干预，将风险防线大幅前移。

事中智能辅助与控制：在临床诊疗过程中，通过AI辅助决策系统实时监测医嘱、检查、护理等关键行为，对用药错误、手术风险、感染预警等潜在问题即时弹窗提醒，并提供基于循证医学的应对建议，显著降低执行偏差。

事后系统学习与闭环改进：对已发生的不良事件进行AI驱动的根因分析与模式挖掘，自动生成改进知识库，并反馈至TQM循环中的标准和流程优化环节，形成“数据-分析-行动-评估”的持续学习闭环。

医务部本次获奖案例具有广阔的应用前景，适用于所有二级、三级的综合、专科医院，公立医院、民营医院。在医院里院科两级医疗质量管理组织均可运用，近4年在湛江地区各三级、二级医院辅导其顶层设计医院质量管理体系中均有不同程度的运用。