在红黄绿框架下，制度怎么修订？（一）——红层·护理(下篇)

在红黄绿框架下，制度怎么修订？（一）——红层·护理质量管理制度完整修订稿

文/安禾

摘要：本篇为红篇护理下篇《护理质量管理制度（AI协同版）》完整修订稿，以及附件指标监测清单，供对照参考。

制度正文如下：

护理质量管理制度（AI协同版）

制度编号：HL-ZD-001　　版本：V2.0（AI协同修订版）

第一章　总则

第一条　制度目的与依据　为进一步规范全院护理服务行为，强化护理质量全过程管控，保障患者安全，适应人工智能（AI）技术进入临床护理的新形势，依据《护士条例》《医疗质量管理办法》《全国护理事业发展规划（2026—2030）》《三级医院评审标准（2022年版）》及《医疗质量安全核心制度落实情况监测指标（2025年版）》等法规及行业标准，结合本院实际，制定本制度。核心目标是：借助AI技术提高质量数据采集、分析和预警的效率与全面性，使质量管理从“事后汇总”向“实时监测＋事后汇总”转变，同时坚持质量判断和决策由人工完成。

第二条　适用范围　本制度适用于全院所有护理岗位人员及护理管理单元，含病房、ICU、手术室、急诊科、门诊、供应室等。

第三条　AI在护理质量管理中的定位　（一）AI系统输出的质量评价、风险预警、数据分析等结果，均为辅助参考，不具有独立管理决策效力。（二）所有AI输出的质量评价报告、质控数据、预警信息，均须经具备相应管理资质的护理管理人员人工复核确认后方可作为质量决策依据。（三）AI不替代护理管理人员的专业判断和最终决策责任。（四）护理质量管理总体原则为“辅助不替代、建议不决策、复核不省略”，AI介入后护士和护理管理人员的最终决策权和法律责任不变。

第二章　组织管理

第四条　组织体系　（一）护理质量管理坚持“患者安全第一、质量持续改进”的方针，实行“护理部—科护士长—病区护士长—责任护士”四级垂直管理体系。AI技术作为护理质量管理的辅助工具，纳入全院护理质量管控体系统一管理。（二）医院成立护理质量管理委员会，由分管院长、护理部主任、科护士长、病区护士长及护理质量控制专员组成，负责全院护理质量规划、监测、评价和改进。（三）各科室设质控员一名，负责本科室质量数据的采集、初审和上报。（四）信息科指定专人负责AI质量管理系统的维护和故障处理，确保数据采集的连续性和准确性。

第五条　护理质量管理委员会AI协同职责　（一）负责AI辅助护理质量评价标准及指标的制定与审核。（二）负责AI工具对护理质量影响的定期评估，每年至少一次。（三）负责AI相关质量指标的监测、分析与改进。（四）负责AI质控预警阈值的设定与动态调整审批。

第六条　护理部AI协同职责　（一）指定专人负责AI护理质量数据的日常监测与管理。（二）每月对AI质控数据进行审核、汇总和分析。（三）组织AI质控相关培训和能力建设。（四）建立AI质控异常事件的报告与处置流程。

第七条　科室护理质量管理小组AI协同职责　（一）负责本科室AI质控数据的日常监控与确认。（二）负责本科室AI相关质量问题的识别与整改。（三）每月对本科室AI质控数据进行复盘分析，识别改进点。

第三章　质量指标体系

第八条　护理质量敏感指标　（一）护理质量敏感指标包括但不限于：护理不良事件发生率、压疮发生率、跌倒/坠床发生率、非计划拔管率、导管相关感染发生率、静脉血栓发生率、给药错误发生率、分级护理合格率、护理记录完整率、患者满意度等。（二）AI实时监测上述指标，以自然月为周期计算指标值，当月度指标值超出预警阈值时自动向护理部和相关科室发送预警。（三）预警阈值的初始值按附件一《AI辅助护理质量指标监测清单》执行；阈值由护理部根据全国/省级基准值、本院历史数据提出调整建议，经护理质量管理委员会审定后调整，每年至少校准一次。

第九条　过程质量指标　（一）过程质量指标包括：护理记录合格率、交接班完整率、质量检查覆盖率、整改措施完成率、护理培训参与率、护士三基考核合格率等。（二）AI辅助过程指标采集：AI自动从护理记录、交接班记录、不良事件报告、考核系统中采集过程指标数据，每月自动生成指标汇总表。

第十条　结果质量指标　（一）结果质量指标包括：住院患者死亡率、抢救成功率、康复有效率、平均住院日、非计划再入院率等。（二）AI辅助结果指标采集，每季度自动生成结果指标分析报告初稿。

第十一条　AI数据的人工核对　（一）护理部每月随机抽查不低于5%的AI采集数据，与原始记录进行核对，评估AI数据采集的准确率。（二）准确率低于95%时，须在15个工作日内完成AI采集程序的校准或调整。（三）AI数据采集的准确率作为信息科的季度考核指标之一。

第四章　质量检查

第十二条　检查形式　（一）护理部每月组织一次全院护理质量检查，包括现场查看和抽查护理记录两种形式。（二）AI辅助抽查：AI在正式检查前自动抽查护理记录，检测缺项、超时未完成、内容明显不规范等问题，生成抽查初稿。（三）护士长或质控小组对AI抽查初稿进行人工复核，确认后形成正式检查报告。AI抽查初稿中的问题项，人工复核发现属实的按实际处理；发现属误报的作废并记录。

第十三条　检查频率与覆盖率　（一）全院检查每月一次，每次覆盖所有护理单元。（二）重点科室（ICU、手术室、急诊科）每月增加一次专项检查。（三）AI辅助抽查覆盖每个科室当月护理记录的不低于10%，具体比例由护理部确定。

第十四条　检查反馈　（一）检查结束后3个工作日内，护理部将检查报告反馈至相关科室。（二）AI辅助整理检查发现的问题清单，并自动归类（共性问题/个别问题、系统性/个体性），供护理部参考。

第五章　质量分析与报告

第十五条　月度质量报告　（一）护理部每月编制《护理质量月报》，内容包括敏感指标、过程指标、检查情况、不良事件汇总、改进措施进度。（二）AI辅助生成月报初稿，包含数据图表、同比环比变化、异常指标红色标注。护理部审核修改后定稿，提交护理质量管理委员会审阅。

第十六条　季度质量分析　（一）护理部每季度完成一次质量趋势分析，重点分析敏感指标的变化趋势、异常波动的原因、改进措施的效果评估。（二）AI辅助生成季度趋势分析初稿，包含指标趋势图、季节性波动提示、与全国/省级基准值对比。护理部审核后定稿。

第十七条　年度质量报告　（一）护理部每年底编制《护理质量年度报告》，全面总结当年护理质量工作，分析存在问题，提出下年度改进计划。（二）AI辅助整理年度数据，生成年度报告数据附录。

第六章　质量改进（PDCA循环）

第十八条　PDCA循环基本要求　（一）针对质量检查、不良事件分析、指标异常等发现的问题，启动PDCA循环（计划—执行—检查—处理）。（二）每个PDCA循环须明确：问题描述、根因分析、改进措施、责任人、完成时限、预期效果、评价方法。（三）AI辅助根因分析：AI系统可辅助分析质量问题的根本原因，自动识别关联因素（人员、流程、设备、制度等），推荐改进措施方案；AI推荐的改进措施经护理质量管理委员会评估后纳入改进计划。（四）AI监测PDCA循环执行进度：在改进措施登记后，AI自动追踪执行状态；改进任务到期前7天自动推送提醒；在完成时限前3天未完成的自动向护理部发送预警；改进完成后自动生成效果评估报告。

第十九条　整改措施效果评估　（一）整改措施完成后，护理部在不超过3个月内进行效果评估。（二）AI辅助效果评估：自动对比整改措施实施前后的相关质量指标变化，生成效果评估数据，供护理部判断整改是否达标。

第七章　质量预警与干预

第二十条　质量预警机制　（一）AI实时监测护理质量敏感指标，当指标值超出预警阈值时，系统自动向护理部和相关科室发送预警通知。（二）预警分级：1.红色预警：指标严重超标（≥200%阈值），护理部须在24小时内人工复核并启动整改；2.黄色预警：指标超标（≥150%阈值），科室质控小组须在72小时内人工复核并制定整改计划；3.蓝色预警：指标趋势异常（连续3个月下降），须在1周内完成分析评估。（三）护理部在收到预警后完成初步调查，判断预警原因：真实质量下降、数据采集偏差、季节性/特殊情况波动；确认属真实质量下降的，立即启动PDCA循环。（四）AI预警信息须纳入科室质量会议内容，逐项分析、逐条落实。

第二十一条　预警信息的确认与分级响应　（一）护理部在收到AI预警后，应在第二十条规定的时限内完成人工复核，并判断预警原因。初步判断结果分为三类：真实质量下降——进入PDCA循环；数据采集偏差——通知信息科核查，同时通知相关科室核对原始记录；季节性/特殊情况波动——记录备案，暂不启动PDCA。（二）确认属真实质量下降的，由护理部在3个工作日内启动PDCA循环，明确责任人、整改措施和完成时限。

第二十二条　质量干预措施　（一）针对历史多发的质量问题（如冬季压疮高发、节假日后跌倒风险升高等），护理部提前制定干预措施。（二）AI辅助干预：基于历史数据自动提示季节性高风险项目及建议干预时间窗口，护理部根据实际情况制定具体措施。

第八章　质量考核与评价

第二十三条　质量数据的长期趋势与制度反馈　（一）护理部每半年对AI积累的质量数据进行一次系统性回顾，识别持续存在的问题或反复出现的异常类型。（二）经确认的系统性质量问题，应启动制度层面或流程层面的修订评估。（三）制度修订评估由护理质量管理委员会组织，评估结论须在1个月内提交书面报告。

第二十四条　质量考核原则　（一）护理质量考核以指标数据为参考，以现场检查、抽查、患者反馈、同事评价为综合依据。（二）AI生成的质量数据和分析结果作为管理参考，不得单独作为科室或个人绩效考核的直接依据。质量判定和绩效评价的最终责任在护理部。（三）任何人不得仅凭AI质量数据对护士或科室进行处罚、通报批评或绩效扣分。（四）AI质控数据的审核确认由护理管理人员负责，未经审核确认的AI质控数据不得作为考核依据。

第二十五条　科室质量评价　（一）科室质量评价每季度一次，综合考虑敏感指标、过程指标、检查结果、整改措施完成情况。（二）AI辅助科室评价数据准备，自动汇总各科室质量数据，生成科室质量画像，供护理质量管理委员会评估使用。（三）AI质控指标的完成情况、预警响应及时性和整改完成率纳入科室护理质量月度考核；AI质控数据异常的科室须在5个工作日内完成原因分析并提交整改报告。

第二十六条　问责与激励　（一）因未履行人工复核义务导致质量决策失误的，按医院相关规定追责。（二）主动上报AI质控系统问题或提出改进建议的，纳入质量改进奖励范畴。

第九章　AI质控工具与数据安全

第二十七条　AI质控工具准入管理　（一）用于护理质量管理的AI工具（含AI质量评价系统、AI数据分析工具、AI预警系统等），须经护理质量管理委员会和信息中心联合评估后方可投入使用。（二）AI质控工具准入评估标准：1.数据来源的可靠性和完整性；2.评价模型的科学性和准确性；3.预警机制的灵敏度和特异度；4.数据安全与隐私保护合规性。（三）AI质控工具须定期校准，确保评价和预警的准确性。

第二十八条　AI质控数据安全管理　（一）AI质控系统采集、存储、使用的患者数据和管理数据，须遵循最小必要原则，不得超范围采集。（二）AI质控数据须存储在院内安全服务器或经国家信息安全认证的平台。（三）AI质控数据的访问须实行分级权限管理，不同岗位人员拥有不同的查看和导出权限。

第十章　回退与应急

第二十九条　回退条件　以下任一情况发生时，质量指标采集和AI辅助功能回退至手工模式：（一）电子病历系统或AI模块故障、网络中断时；（二）AI质量指标采集连续两个月出现系统性偏差（与手工核对结果差异超过20%），且信息科确认短期内无法修复时；（三）护理部判断AI辅助功能可能影响质量管理判断时。

第三十条　回退流程　（一）回退期间，各科室手工填报质量数据，护理部手工汇总。（二）护理部保存最近一次AI生成的质量报告作为参考基线。（三）信息科排除故障后通知护理部，由护理部确认系统正常后方可重新启用AI辅助功能。（四）回退期间的手工数据，须在系统恢复后48小时内补录至质量数据库。

第十一章　培训与过渡

第三十一条　培训要求　（一）本制度施行前，护理部组织全院护士长和质控员完成AI辅助质量管理的操作培训，培训内容包括：AI质量指标采集的原理与局限、AI抽查初稿的审核要点、PDCA监测提醒的处理流程、质量预警的响应步骤。（二）新任护士长在独立承担质控工作前，须完成上述培训。

第三十二条　过渡安排　（一）过渡期（建议1—3个月）实行双轨运行：AI辅助质量管理与手工质量管理并行，每月对比AI数据与手工数据的一致性。（二）过渡期结束后，护理部根据对比结果评估AI辅助的实际效果（数据准确性、效率提升、用户接受度），决定是否全面推行。

第十二章　附则

第三十三条　交叉引用　本制度涉及的AI相关条款，与HL-ZD-101《AI使用安全管理规范》、HL-ZD-102《护理数据治理制度》、HL-ZD-006《护理不良事件报告制度》形成交叉引用，具体执行以各专项制度为准。

第三十四条　解释权与复审　（一）本制度由护理质量管理委员会负责解释和修订。（二）本制度原则上每三年进行一次系统性复审；遇AI系统重大升级、国家护理质量管理政策调整时，及时启动修订。

第三十五条　施行日期与新旧衔接　（一）本制度自发布之日起施行，过渡期安排由护理部另行通知。（二）本制度施行后，原《护理质量管理制度》（V1.0）同时废止；原制度中与本制度不一致的条款以本制度为准，未涉及的条款继续有效。（三）各科室可根据本科室特点制定补充细则，报护理部备案后执行，但不得与本制度的原则性条款冲突。

附件一　AI辅助护理质量指标监测清单

附件二　制度修订说明

一、修订背景与依据

本制度在原《护理质量管理制度》（V1.0）基础上修订。2025—2026年国家密集出台AI相关法规政策，AI技术加速进入临床护理领域，护理质量管理的数据采集、分析、预警方式面临系统性升级需求。修订依据：《医疗质量管理办法》《全国护理事业发展规划（2026—2030）》《三级医院评审标准（2022年版）》等。

二、核心条款变化

（1）质量指标采集：现行主要依赖手工统计和报表汇总；修订后AI自动从护理记录、交接班记录、不良事件报告、患者满意度调查等数据源中自动采集质量指标数据。（2）质量检查：现行由护士长或质控小组通过现场查看、抽查护理记录完成；修订后AI辅助抽查，自动检测护理记录中的缺项、不规范记录、超时未完成等问题，生成抽查初稿供人工复核。（3）质量分析报告：现行手工汇总、书写报告；修订后AI辅助生成质量分析报告初稿（含数据图表、趋势变化、异常波动提示），护理部审核修改后定稿。（4）PDCA循环：现行依赖人工跟踪整改措施执行情况；修订后AI自动监测整改措施执行进度，到期未完成自动提醒。（5）质量敏感指标预警：新增。AI实时监测护理质量敏感指标，超出预警阈值时按红、黄、蓝三级自动预警。（6）责任归属：AI质量数据和分析结果作为管理参考，不得单独作为科室或个人考核的直接依据。质量判定和绩效评价的最终责任在护理部。（7）回退机制：AI系统或电子病历系统故障时，质量指标采集和分析回退至手工模式。

三、人机协同流程

（一）质量指标采集流程：护理记录、交接班记录、不良事件报告等数据自动汇入质量数据库→AI计算指标值并生成报表初稿→护理部审核确认→护理质量管理委员会定稿。（二）质量检查流程：AI自动抽查护理记录→生成抽查初稿（含缺项、异常项清单）→护士长/质控小组人工复核→确认后形成正式质量检查报告。（三）PDCA循环监测流程：整改措施登记入系统→AI监测执行进度→到期未完成自动提醒责任人和护理部→护理部跟进复查。

四、新旧对照表

①质量指标采集方式：手工统计→AI自动采集＋人工审核。②质量检查方式：人工现场查看＋抽查→AI辅助抽查＋人工复核。③质量报告：人工编写→AI生成初稿＋人工定稿。④整改跟踪：人工记忆/台账→AI自动监测＋到期提醒。⑤预警方式：无系统预警→AI实时监测＋三级预警。

五、修订原则

本制度在原制度框架基础上，依据“红黄绿”三层架构中“红层”定位（患者安全底线），逐项嵌入AI协同条款。各条款均明确AI工具“辅助不替代、建议不决策、复核不省略”原则，确保AI介入后护士和护理管理人员的最终决策权和法律责任不变。

六、修订记录

版本V1.0（2020年）：首次发布。版本V2.0（2026年8月）：新增AI协同内容，包括AI质量指标监测、AI质量检查、AI辅助质量分析与报告、PDCA循环AI监测、质量敏感指标三级预警、AI质控工具准入与数据安全、回退方案、培训与过渡安排等条款；明确AI数据不得单独作为考核依据。

作者：安禾HL｜临床护理23年，行政管理18年，现正式退休，专注医疗AI制度与护理文书标准化研究。

标签：#人工智能 #医疗AI #医院管理 #智慧医疗 #政策解读