全省率先实现全流程智能嵌入
10月8日，AI辅助ICD-O-3智能编码功能在“常州市慢性病网络管理信息系统”正式上线。这是常州推进公共卫生信息化建设、深化慢病管理数字化转型的一项具体举措，也意味着肿瘤随访登记编码工作开始从人工为主，转向“AI辅助+人工审核”的新模式。
ICD-O-3编码流程
聚焦编码痛点，夯实数据基础
肿瘤登记是肿瘤防控的基础工作。ICD-O-3编码从解剖部位、形态学、行为学、分化等级四个维度界定肿瘤核心信息，是肿瘤统计、病情研判、防控政策制定的重要基础。
过去，全市肿瘤编码主要靠人工。随着新发病例逐年增加，辖市区疾控人员承担全部编码任务，重复操作多、基层压力大。同时，ICD-O-3规则复杂、专业性强，人员能力不一，容易出现编码错误或不精准。编码标准不统一、数据质量不稳定，也直接影响肿瘤登记数据的汇聚、比对和深度利用，制约肿瘤登记大数据价值的释放。
融合智能技术，构建编码体系
针对这些痛点，常州市疾控中心开展政企协作，主导研发ICD-O-3智能编码模块，建立“AI智能编码+人工审核校验”双重机制。
本次上线的AI智能编码系统，首次嵌入常州市慢性病网络管理信息系统，是慢病管理信息化流程的一次智能再造。系统严格遵循ICD-O-3及国家肿瘤登记相关规范，融合DeepSeek-v4大模型、专业医学知识图谱和标准化规则引擎，在全省率先实现AI智能编码与肿瘤登记报告全流程无缝嵌入。医生填报肿瘤报告时，系统可实时解析、智能匹配、自动填充，形成“报告填报+智能编码”一体化闭环。
和单一AI编码工具不同，这套系统把大模型语义理解、医学知识约束和编码规则校验结合起来。同时，系统还具备四维置信度量化评价、全流程操作溯源、反馈自动迭代优化能力，并配套人工复核、编码质控闭环、数据统计分析功能，从数据采集源头提升标准化、结构化水平，为后续肿瘤登记大数据分析夯实质量底座。
AI辅助智能编码思考过程
简单说：AI先编，人工再把关；编码准不准，系统给“置信度”；修正结果还能反哺训练。
深化试点应用，提升编码质效
试点运行阶段，系统可自动完成85%以上常规肿瘤编码任务，让专业人员集中研判疑难复杂病例，优化工作流程。每条AI编码结果都会生成置信度标注，为人工审核提供精准指引，实现精准核查、高效纠错，减少人工误差。人工修正结果经专家和校验软件验证后，定期录入系统训练模块，实现“使用即训练、更新即优化”。基层重复性工作量明显下降，人员流动带来的业务断层、重复培训等问题也得到缓解，有助于稳定全市肿瘤登记标准化质量。
根据置信度择优选择编码
深挖数据价值，赋能慢病防治
这次升级不只是技术替代，更是肿瘤管理模式的迭代。通过AI赋能，常州实现肿瘤登记数据ICD-O-3编码的智能化转型。优质的肿瘤登记数据，将为全市肿瘤高危人群精准筛查、高发区域研判、临床诊疗效果评估、防控方案优化提供支撑，推动肿瘤防治从“经验驱动”向“智能驱动”转型。
下一步，常州将持续推动智能编码系统与区域公共卫生信息化平台深度融合，提升数据治理水平，深挖肿瘤登记大数据价值，助力“健康中国2030”慢病防治目标落地，助推公共卫生服务高质量发展。
（ 骆文书 姚瑶/文）
来源：常州疾控