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标题: Deepseek+DIP分组智能体实际探求 [打印本页]

作者: WYW6u9 时间: 11 小时前
标题: Deepseek+DIP分组智能体实际探求
Deepseek+DIP分组智能体实际探求

医疗AI DIP分组器智能体

▌导语

医疗AI加速落地，如何更好地应用AI，辅助复杂的医保分组规则，达到仅仅运用自然言语，即可完成病案智能编码、入组途径可视化和合规性自动审核？
经过探求Deepseek与DIP分组的整合，MedDIP智能体旨在为临床医生、编码及病案管理人员等群体，提供精准医保控费、操作参考补充、优化诊疗绩效评分等场景的智能化完成提供协助。

前言

在医疗AI运用实际中，Deepseek曾经展现出了出色的病案分析才能，但如何将其与DIP分组这一专业范畴结合，仍有许多值得探求的空间。

MedDIP智能体，基于Coze平台调用Deepseek开发，根据全国5个省及20余个地市DIP分组逻辑完成了本地化适配，并经过公开的实践病例数据完成测试，已验证了基本可行性。作为阶段性的探求成果，MedDIP将提供无偿运用服务，欢迎各位同行指正交流。

核心功能

1病案解析编码：将自然言语描画转换为标准医疗编码

智能体能自动辨认描画性诊断文本，转换为规范ICD编码，避免人工编码不分歧

2DIP入组流程：明晰呈现分组逻辑和判别途径

直观展现入组判别途径和关键决策点，让医生了解"为什么这样分组"，提高透明度

3入组结果分析：提供专业解读和临床建议

发现不合理诊断-操作组合，并给出优化建议，协助临床医生提升病案质量和合规性

实践效果

场景一：诊断+多操作信息分组

场景二：残缺病例自动分析

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场景三：不合理诊断+操作组合辨认

当前局限

探求与思索

本次实际验证了AI辅助DIP分组的可行性。MedDIP可以相对明晰地呈现入组流程，并基于分组结果提供建议，但间隔真正临床运用仍有提升空间。

落地实际：已部署本地化模型的医疗机构，经过调整提示词或整合质控知识库，可在现有分组系统基础上完成相似效果。

在技术完成层面，当后方案仅需三类基础CSV文件（病种目录、操作类型表、除外目录）配合核心逻辑代码即可运转。这种模块化设计使得不同地区医院经过配置文件调整即可完成本地化适配。

从DIP分组逻辑来说，其复杂性不在于规则，而是各地细则的差异性和组别优先级的不透明性。那么地市间差异到底有多大，如何量化这些差异，完成跨地区分析，是我希冀进一步探求的方向。因此如有本地化DIP分组调试需求的，我将在才能范围内提供适配及测试方案。

当后方案仍存在诸多不足，但置信随着大模型技术的提高，AI与医保分组的结合会日趋成熟。等待与医疗信息化同仁共同讨论技术落地途径，推进智能工具真正服务于临床实际。

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