全面质量管理（TQM）是医院提升服务质量和管理水平的核心，强调全员参与、全流程控制、持续改进。当前，我国的医院正处于高质量发展的转型期，医院等级评审与绩效考核不断强化质量导向。与此同时，人工智能（AI）技术的快速发展，为医院质量管理注入了新的动能。本文旨在探讨TQM体系与PDCA循环的内在逻辑，分析AI在医院全面质量管理中的赋能路径，以期为现代医院质量管理体系的优化提供理论支持与现实启示。

       全面质量管理的理论基础

       TQM的基本特征包括“以患者为中心”“全员参与”“持续改进”和“系统化流程控制”。PDCA循环是TQM的核心方法论，通过“计划—执行—检查—处理”四阶段的循环，推动质量螺旋式上升。

       在医院管理中，PDCA循环广泛应用于护理管理、医疗安全、临床路径优化等场景。其优势在于逻辑清晰、目标明确、反馈及时，有助于推动部门内部闭环管理，并促进跨部门协作，从而增强医院整体质量文化的落地执行力。

       医院质量管理的现实挑战

       尽管TQM理念已在我国医院普遍应用，但在实践中仍面临多重挑战：

       流程碎片化：科室高度专业化，导致信息壁垒与协作困难。

       数据滞后与质量监测盲区：传统质控依赖人工汇报，实时性与客观性不足。

       人员压力大，改进意愿不高：在高强度工作的前提下，质控被视为额外负担。

       质控方式趋于形式化：缺乏科学工具支撑，导致“应付式”检查现象突出。

       这些问题表明，传统的质量管理机制亟须借助新技术手段实现升级转型。

       人工智能赋能PDCA循环的路径

       AI在数据分析、过程监测和决策支持方面的优势与PDCA循环高度契合。

       计划（Plan）阶段：通过自然语言处理和数据挖掘，AI从病历、不良事件报告中识别问题趋势，辅助精准制定改进计划。

       执行（Do）阶段：AI建模预测门诊流量、手术高峰等，优化排班与资源分配，辅助标准化操作执行。

       检查（Check）阶段：AI实时采集临床指标（如抗菌药物使用率），与基线比对，实现精准质控与风险预警。

       处理（Act）阶段：AI生成可视化报告，支持跨周期比较与知识沉淀，为下一循环提供依据。

       面临的问题与对策建议

       技术落地障碍：AI落地需要高质量数据支撑，而目前多数医院信息系统存在“数据孤岛”与标准不统一问题。建议加强数据治理与标准体系建设，夯实智能化管理的基础。

       组织文化与能力滞后：医务人员普遍缺乏AI素养，对AI输出缺乏信任。应加强AI培训，建设“人机协同”的管理文化，强化AI在辅助决策而非替代人的角色认知。

       伦理与安全风险：AI应用需严格遵守数据隐私与伦理规范，建议设立医院AI治理机制，确保算法公平、过程可解释、数据可追溯，构建可信赖的质量管理平台。

       结语

       医院全面质量管理正处于从经验驱动向数据驱动的关键转型期。PDCA循环为管理提供了科学框架，而人工智能则为其注入技术引擎。两者协同，将有望实现“发现问题更精准、执行改进更高效、监测控制更实时”的质控新格局。未来，医院应在夯实TQM基础上，探索AI与质量管理深度融合的治理模式，持续提升医疗质量与患者安全水平，助力医疗服务高质量发展。（南华大学附属第一医院）

（衡阳市社会科学基金项目，项目编号2023D034）