引言：医疗服务质量的核心意义
医疗服务质量控制体系是现代医疗体系的基石，它不仅仅是医院管理的工具，更是保障患者权益的关键机制。在当今医疗环境中，患者权益保障已成为衡量医疗服务质量的重要指标。医疗服务质量控制体系通过系统化、标准化的方法，确保医疗服务的安全性、有效性和以患者为中心的理念得以实现。
医疗服务质量控制体系的核心目标是保障患者安全、提升治疗效果、优化就医体验，并最终维护患者的合法权益。这一体系涵盖了从预防医疗差错到持续质量改进的全过程，是医疗机构生存和发展的生命线。
医疗服务质量控制体系的基本框架
1. 质量控制体系的四大支柱
医疗服务质量控制体系通常由以下四个相互关联的支柱构成：
(1) 结构质量控制
结构质量控制关注医疗服务的”硬件”和”软件”基础，包括：
- 人力资源配置：医护人员资质、专业培训、人员配比
- 设施设备标准：医疗设备的先进性、维护状态、消毒隔离条件
- 管理制度建设：规章制度、操作流程、应急预案
- 信息系统的支持：电子病历系统、临床决策支持系统
例如，某三甲医院通过建立严格的医护人员准入制度，要求所有主治医师必须具备5年以上临床经验并通过专业考核，确保了医疗服务的基本资质保障。
(2) 过程质量控制
过程质量控制聚焦于医疗服务的实施过程，包括：
- 诊疗规范执行：临床路径、诊疗指南的遵循情况
- 操作流程标准化：手术安全核查、用药核对流程
- 关键环节监控：危急值报告、交接班制度、疑难病例讨论
- 患者参与度：知情同意、健康教育、随访管理
以手术安全核查为例，WHO推广的手术安全核查表（Surgical Safety Checklist）要求在麻醉前、手术开始前和患者离开手术室前三个时间点进行核对，这一简单工具已在全球范围内显著降低了手术并发症发生率。
(3) 结果质量控制
结果质量控制评估医疗服务的最终效果，包括：
- 临床结局指标：治愈率、死亡率、并发症发生率
- 患者报告结局：生活质量评分、满意度调查
- 效率指标：平均住院日、术前等待时间
- 安全性指标：医疗差错率、医院感染率
(4) 持续改进机制
持续改进机制确保质量控制体系的动态优化，包括：
- PDCA循环（计划-执行-检查-处理）
- 根本原因分析（Root Cause Analysis）
- 品管圈活动（Quality Control Circle）
- 标杆管理（Benchmarking）
2. 质量控制的关键工具与方法
(1) 临床路径管理
临床路径（Clinical Pathway）是针对特定疾病或手术制定的标准化诊疗流程。例如，针对急性心肌梗死患者，临床路径会明确从急诊接诊、溶栓/介入治疗、重症监护到康复出院的每个环节的时间节点和诊疗标准，确保患者在最佳时间窗内获得规范治疗。
(2) 单病种质量管理
单病种质量管理针对特定病种的关键质量指标进行监控。以脑卒中为例，质量控制指标包括：
- 到院30分钟内完成CT检查率
- 溶栓治疗时间窗内给药率
- 深静脉血栓预防率
- 出院时抗血小板药物使用率
(3) 临床决策支持系统（CDSS）
现代医院越来越多地采用CDSS系统，在医生开具医嘱时提供实时提醒。例如，当医生为肾功能不全患者开具经肾脏排泄的药物时，系统会自动提示调整剂量；当开具可能产生药物相互作用的处方时，系统会发出警告。这种”事前防控”机制大大降低了用药差错风险。
(4) 医疗不良事件报告系统
建立非惩罚性的不良事件报告系统，鼓励医护人员主动报告差错和隐患。通过分析报告数据，医院可以识别系统性问题并采取改进措施。例如，某医院通过分析输液相关不良事件报告，发现主要问题是护士工作负荷过重导致核对不严，于是调整了排班模式并引入了双人核对制度。
质量控制体系如何保障患者权益
1. 保障患者安全权
患者安全权是患者最基本的权利，质量控制体系通过多重防线保障这一权利：
(1) 预防医疗差错
案例：用药安全 某大型医院实施”五正确”用药核对制度：
- 正确的患者：使用条码腕带扫描确认
- 正确的药物：药品条形码扫描核对
- 正确的剂量：双人核对高危药物
- 正确的途径：静脉、口服、外用明确标识
- 正确的时间：严格按时给药
实施该制度后，该院用药差错率下降了78%。这一制度的核心在于通过标准化流程和多重核对，将人为失误的可能性降至最低。
(2) 降低医院感染风险
医院感染是住院患者的重要风险。质量控制体系通过以下措施防控：
- 手卫生依从性监控：在病房、走廊安装手卫生依从性监测设备，实时反馈洗手次数
- 无菌操作规范：中心静脉置管、导尿等侵入性操作的标准流程
- 环境清洁消毒：高频接触表面的定期消毒和监测
某医院通过实施手卫生依从性监控项目，医护人员手卫生依从率从45%提升至92%，导管相关血流感染率下降了65%。
(3) 手术安全核查
完整案例：手术安全核查表的实施 某三甲医院实施WHO手术安全核查表的具体流程：
麻醉前（Sign In）：
- 核对患者身份（姓名、住院号、手术部位）
- 确认知情同意书已签署
- 评估麻醉风险（ASA分级）
- 检查气道和呼吸评估结果
- 确认有无药物过敏史
- 检查预计失血量和备血情况
手术开始前（Time Out）：
- 所有团队成员暂停手中工作
- 主刀医生宣布手术名称和部位
- 麻醉医生报告生命体征平稳
- 护士确认器械、敷料清点无误
- 影像资料已正确显示
- 预防性抗生素已使用（如适用）
患者离开手术室前（Sign Out）：
- 器械、敷料、针具清点正确
- 手术标本已正确标记和处理
- 预期术后问题已讨论
- 术后管理计划已明确
实施该核查表后，该院手术部位感染率从3.2%降至1.1%，手术并发症发生率下降42%。
2. 保障患者知情同意权
质量控制体系通过标准化流程保障患者的知情同意权：
(1) 知情同意书的规范化
知情同意书必须包含：
- 疾病诊断：清晰的病情说明
- 治疗方案：包括替代方案及其优缺点
- 风险告知：常见风险和严重并发症
- 费用说明：预计费用和可能的额外费用
- 患者权利：随时提问、拒绝或同意的权利
(2) 特殊检查/治疗的额外告知
对于高风险检查（如增强CT使用造影剂）或治疗（如化疗），质量控制要求：
- 特殊风险评估：肾功能、过敏史等
- 书面+口头告知：医生必须面对面解释
- 等待期：给予患者充分考虑时间
- 家属参与：重大决策鼓励家属共同参与
(3) 临床研究参与的知情同意
涉及临床研究时，质量控制体系确保：
- 伦理委员会审批：研究方案必须通过伦理审查
- 自愿参与：明确告知可随时退出
- 风险收益说明：客观评估潜在风险和获益
- 隐私保护：数据使用的具体范围和保护措施
3. 保障患者隐私权
(1) 信息系统的隐私保护
现代医院信息系统通过以下技术手段保护患者隐私：
- 访问权限控制：基于角色的权限管理（RBAC）
- 数据加密：病历数据加密存储和传输
- 操作留痕：所有病历访问和修改记录可追溯
- 隐私屏蔽：在公共区域显示患者信息时隐藏敏感信息
代码示例：基于角色的权限控制实现
# 患者隐私保护系统 - 基于角色的访问控制（RBAC）
class PatientPrivacySystem:
def __init__(self):
self.roles = {
'attending_physician': ['read', 'write', 'modify'],
'resident': ['read', 'write'],
'nurse': ['read', 'write_vital_signs'],
'student': ['read'],
'admin': ['read', 'write', 'modify', 'delete']
}
def check_access(self, user_role, action, patient_id, user_id):
"""检查用户是否有权限执行特定操作"""
if user_role not in self.roles:
return False
allowed_actions = self.roles[user_role]
# 特殊规则：主治医师只能访问自己的患者
if user_role == 'attending_physician':
if not self._is_my_patient(user_id, patient_id):
return False
# 记录访问日志
self._log_access(user_id, patient_id, action, user_role)
return action in allowed_actions
def _is_my_patient(self, doctor_id, patient_id):
"""验证患者是否属于该医生"""
# 实际实现会查询数据库
return True
def _log_access(self, user_id, patient_id, action, role):
"""记录所有访问操作"""
log_entry = {
'timestamp': datetime.now(),
'user_id': user_id,
'patient_id': patient_id,
'action': action,
'role': role
}
# 写入审计日志
print(f"审计日志: {log_entry}")
# 使用示例
privacy_system = PatientPrivacySystem()
# 主治医师尝试访问患者记录
has_access = privacy_system.check_access(
user_role='attending_physician',
action='read',
patient_id='PAT001',
user_id='DOC123'
)
print(f"访问权限: {has_access}")
(2) 物理环境的隐私保护
- 诊室设计：一对一诊疗空间
- 检查隐私：超声、心电图等检查时的遮挡保护
- 信息公示：叫号系统避免显示完整姓名
- 病历保管：纸质病历的安全存放和借阅登记
(3) 第三方合作的隐私保护
与保险公司、科研机构合作时，质量控制要求：
- 数据脱敏：去除直接标识符
- 签署保密协议：明确数据使用范围和责任
- 伦理审查：涉及患者数据的研究必须通过伦理委员会
4. 保障患者获得适宜治疗权
(1) 临床路径确保治疗规范性
临床路径通过标准化流程确保患者获得基于循证医学的最佳治疗。例如，针对急性心肌梗死患者的临床路径：
时间轴质量控制：
- 0-10分钟：完成心电图检查
- 0-30分钟：完成心肌酶检测
- 0-90分钟：完成溶栓或介入治疗决策
- 24小时内：开始抗血小板、抗凝治疗
- 出院前：完成心脏康复评估和健康教育
这种时间轴管理确保患者在关键时间窗内获得规范治疗，避免延误。
(2) 多学科协作（MDT）模式
针对复杂疾病，质量控制体系推动建立MDT模式。例如，肿瘤患者的MDT团队包括：
- 肿瘤内科、外科、放疗科医生
- 影像科、病理科医生
- 营养师、心理咨询师
- 护理团队
通过定期病例讨论，为患者制定个体化、最优化的治疗方案，避免单一学科治疗的局限性。
(3) 个体化治疗调整
质量控制体系强调在标准化基础上的个体化治疗。例如，老年患者的用药管理：
- 肾功能评估：根据肌酐清除率调整药物剂量
- 多重用药评估：避免药物相互作用
- 跌倒风险评估：调整可能引起体位性低血压的药物
- 认知功能评估：简化用药方案，使用分药盒
5. 保障患者获得及时救治权
(1) 急诊绿色通道
质量控制体系要求建立急诊绿色通道，确保危重患者优先救治：
- 时间目标：如急性心梗患者从入院到球囊扩张时间（D-to-B时间）<90分钟
- 流程优化：绕行急诊和CCU，直接送入导管室
- 人员保障：24小时待命的介入团队
- 设备保障：导管室、IABP等设备随时可用
(2) 急会诊制度
质量控制体系规定了明确的急会诊响应时间：
- 一级急会诊：10分钟内到达（如心跳骤停、大出血）
- 二级急会诊：30分钟内到达（如急性呼吸困难、剧烈胸痛）
- 三级急会诊：2小时内到达（如需要专科处理但非立即危及生命）
会诊记录必须包含：会诊时间、到达时间、处理意见、后续跟踪，确保责任可追溯。
(3) 转诊协调机制
对于本院无法处理的患者，质量控制体系要求：
- 明确转诊标准：如新生儿先天性心脏病、复杂创伤等
- 转诊流程标准化：联系接收医院、准备转运设备、安排救护车
- 信息无缝衔接：电子病历、影像资料、当前治疗情况完整传递
- 转运途中监护：配备专业医护人员和急救设备
6. 保障患者投诉和申诉权
(1) 投诉渠道的畅通
质量控制体系要求建立多渠道投诉机制：
- 现场投诉：医患关系办公室、院长信箱
- 电话投诉：24小时投诉热线
- 网络投诉：医院官网、微信公众号
- 上级投诉：明确告知患者向卫健委、医调委投诉的途径
(2) 投诉处理流程标准化
投诉处理SOP（标准作业程序）：
第一步：受理（24小时内）
- 记录投诉人信息、投诉内容、联系方式
- 初步评估投诉性质（医疗质量、服务态度、费用等）
- 告知处理时限（一般投诉15个工作日，复杂投诉30个工作日）
第二步：调查（5个工作日内）
- 封存病历资料
- 调取监控录像（如涉及）
- 访谈相关医护人员
- 必要时组织专家讨论
第三步：反馈（10个工作日内）
- 书面或当面反馈调查结果
- 解释医疗过程和专业判断
- 如存在过错，提出整改措施
- 协商解决方案（赔偿、道歉、后续治疗等）
第四步：跟踪
- 跟踪投诉人对处理结果的满意度
- 落实整改措施的执行情况
- 将典型案例纳入培训内容
(3) 第三方调解机制
对于复杂纠纷，质量控制体系鼓励引入第三方调解：
- 医疗纠纷人民调解委员会（医调委）：免费、专业、中立
- 医疗责任保险：通过保险机制分散风险，加快赔偿到位
- 司法鉴定：对医疗过错、因果关系、损害程度进行专业鉴定
现实挑战与应对策略
1. 资源约束与质量提升的矛盾
挑战表现
- 人力资源不足：医护人员短缺导致工作负荷过重，质量控制措施执行不到位
- 设备投入有限：基层医院缺乏先进检测设备，影响诊断准确性
- 时间压力：门诊量过大导致医生问诊时间不足，患者沟通不充分
应对策略
案例：某地级市医院的应对实践 该医院面临床位紧张、医护人员不足的困境，但通过以下措施实现了质量提升：
（1）流程再造提升效率
- 门诊流程优化：实施分时段预约，患者平均候诊时间从2小时缩短至30分钟
- 检查流程整合：将血常规、生化等常规检查集中到上午完成，下午即可获取结果
- 日间手术中心：将白内障、疝气等简单手术转为日间手术，床位周转率提升3倍
（2）信息化减负
- 智能分诊系统：通过AI预问诊，自动生成病历初稿，医生只需核实和补充
- 移动护理系统：护士在床旁完成生命体征录入和医嘱执行，减少往返工作站时间
- 远程会诊：与上级医院建立远程会诊平台，疑难病例不出院即可获得专家意见
（3）人力资源优化配置
- 医护协作：明确护士在慢病管理、健康教育中的职责，解放医生从事核心诊疗
- 弹性排班：根据门诊量动态调整人员配置，高峰时段增加备班
- 绩效激励：将质量指标纳入绩效考核，而非单纯考核工作量
效果：实施一年后，患者满意度从78%提升至92%，医疗纠纷下降40%，而医护人员工作时长并未增加。
2. 医护人员执行动力不足
挑战表现
- 认知偏差：认为质量控制增加工作负担，影响工作效率
- 习惯阻力：长期形成的个人经验式诊疗习惯难以改变
- 激励缺失：质量改进成果未与个人利益挂钩
- 培训不足：对新的质量控制工具和方法掌握不够
应对策略
案例：某医院品管圈活动推动质量改进 该医院通过品管圈（QCC）活动，激发医护人员自主参与质量改进：
（1）组建跨学科品管圈
- 主题选定：由一线护士发起，”降低住院患者跌倒发生率”
- 成员构成：护士、医生、康复师、患者家属代表
- 活动周期：3个月
（2）运用质量工具分析问题
- 现状调查：统计过去6个月跌倒事件，分析时间、地点、原因
- 原因分析：使用鱼骨图（人、机、料、法、环）分析跌倒风险因素
- 要因确认：通过现场验证，确定主要原因为：夜间照明不足、患者未使用床栏、护士巡视不及时
（3）制定并实施对策
- 对策一：改造病房照明系统，增加地灯和床头灯
- 对策二：制作床栏使用提示卡，纳入交班内容
- 对策三：调整夜间巡视流程，高危患者每小时巡视一次
（4）效果确认与标准化
- 效果：跌倒发生率从0.8‰降至0.2‰
- 标准化：将有效措施写入《住院患者跌倒预防标准操作规程》
- 推广：在全院范围内推广，并纳入新护士培训内容
（5）激励机制
- 精神激励：品管圈成果发布会，院长亲自颁奖
- 物质奖励：每个圈员获得500元奖励
- 职业发展：品管圈活动经历作为晋升加分项
效果：该活动不仅解决了具体问题，更重要的是培养了医护人员的质量意识和问题解决能力，后续多个科室自发开展了类似活动。
3. 患者期望与医疗现实的差距
挑战表现
- 过度期望：认为现代医学能治愈所有疾病
- 信息不对称：对医疗风险和局限性理解不足
- 媒体影响：个别负面报道放大医患矛盾
- 费用压力：对医疗费用增长敏感，质疑必要性
应对策略
案例：某医院医患沟通培训项目 该医院针对医患沟通痛点，开发了系统化的培训项目：
（1）沟通技能培训
- 同理心训练：通过角色扮演，让医生体验患者视角
- 坏消息告知技巧：SPIKES模型（Setting, Perception, Invitation, Knowledge, Empathy, Strategy）
- 期望管理：如何客观说明治疗成功率和可能结局
（2）决策辅助工具
- 可视化图表：用图形展示不同治疗方案的成功率、风险、费用
- 决策清单：帮助患者理清思路，提出关键问题
- 第二诊疗意见：鼓励患者寻求第二诊疗意见，并提供便利
（3）患者教育体系
- 入院教育：介绍疾病知识、治疗方案、预期疗程
- 治疗中教育：每日治疗进展说明，及时调整期望
- 出院教育：康复计划、随访安排、复发征兆识别
（4）透明化费用沟通
- 费用预估单：入院时提供总费用预估和每日费用查询
- 费用变更通知：费用超过预估10%时主动告知原因
- 费用明细查询：提供自助查询机和手机APP查询
效果：实施后患者对治疗方案的理解度从65%提升至91%，因期望不符导致的投诉下降55%。
4. 质量数据收集与利用的困难
挑战表现
- 数据孤岛：不同系统数据不互通，难以整合分析
- 数据质量差：录入不规范、不完整、不及时
- 分析能力弱：缺乏专业数据分析人才
- 反馈滞后：数据收集后未能及时用于改进
应对策略
案例：某医院医疗质量数据平台建设 该医院投资建设统一的医疗质量数据平台，解决数据利用难题：
（1）数据整合
- 统一数据标准：采用HL7、DICOM等国际标准
- 接口开发：打通HIS、LIS、PACS、EMR等系统
- 数据仓库：建立历史数据存储和分析平台
（2）自动化采集
# 质量指标自动计算示例
class QualityMetricsCalculator:
def __init__(self, data_source):
self.data = data_source
def calculate_antibiotic_rational_rate(self, department, month):
"""计算抗生素合理使用率"""
# 获取该科室当月所有抗生素处方
antibiotic_prescriptions = self.data.get_prescriptions(
department=department,
drug_class='antibiotic',
month=month
)
# 获取微生物培养结果
micro_cultures = self.data.get_micro_cultures(
department=department,
month=month
)
# 计算合理使用率
rational_count = 0
for prescription in antibiotic_prescriptions:
# 合理标准：用药前有微生物培养，或经验性用药符合指南
if self._is_rational_use(prescription, micro_cultures):
rational_count += 1
rate = rational_count / len(antibiotic_prescriptions) * 100
return round(rate, 2)
def _is_rational_use(self, prescription, micro_cultures):
"""判断单个处方是否合理"""
# 经验性用药符合指南
if prescription.empirical and self._follows_guideline(prescription):
return True
# 有微生物培养支持
if self._has_matching_culture(prescription, micro_cultures):
return True
return False
def generate_quality_dashboard(self, department):
"""生成科室质量仪表板"""
metrics = {
'antibiotic_rate': self.calculate_antibiotic_rational_rate(department, '2024-01'),
'infection_rate': self.calculate_hai_rate(department, '2024-01'),
'avg_stay_days': self.calculate_avg_stay(department, '2024-01'),
'satisfaction_score': self.calculate_satisfaction(department, '2024-01')
}
# 自动生成异常预警
alerts = []
if metrics['antibiotic_rate'] < 85:
alerts.append("抗生素合理使用率低于标准")
if metrics['infection_rate'] > self.get_benchmark(department):
alerts.append("医院感染率高于同级医院平均水平")
return {
'metrics': metrics,
'alerts': alerts,
'recommendations': self.generate_recommendations(metrics, alerts)
}
# 使用示例
calculator = QualityMetricsCalculator(hospital_data_source)
dashboard = calculator.generate_quality_dashboard('呼吸内科')
print(dashboard)
（3）实时预警系统
- 阈值预警：当质量指标超过警戒线时自动预警
- 趋势预警：指标持续恶化时提前预警
- 关联预警：多个指标异常关联分析
（4）数据驱动改进
- 每周质量例会：数据通报+问题分析+改进措施
- 每月质量报告：全院质量趋势分析
- 每季质量分析会：深度分析+战略调整
效果：数据平台运行一年后，质量指标收集效率提升80%，质量问题发现时间从平均30天缩短至3天，质量改进项目完成率提升60%。
5. 跨部门协作的协调难题
挑战表现
- 部门壁垒：各科室只关注自身指标，缺乏整体意识
- 责任推诿：出现问题时相互推卸责任
- 资源争夺：在设备、人员、床位分配上存在矛盾
- 信息不畅：部门间信息传递不及时、不准确
应对策略
案例：某医院MDT模式解决复杂病例 该医院针对肿瘤患者建立MDT协作机制：
（1）组织架构
- MDT协调员：由医务科专职人员担任，负责病例收集、会议组织、决议跟踪
- 核心团队：肿瘤内科、外科、放疗科、影像科、病理科固定成员
- 扩展团队：根据病例需要邀请营养、心理、康复等专业
（2）运行机制
- 病例提交：主管医生填写MDT申请表，附完整病历资料
- 会前准备：影像科预读片，病理科预分析，文献检索支持
- MDT讨论：每周固定时间，每例病例20-30分钟，形成明确诊疗意见
- 决议执行：主管医生执行MDT意见，协调员跟踪执行情况
- 效果评估：每季度评估MDT诊疗效果和患者满意度
（3）激励机制
- 绩效倾斜：MDT团队成员在绩效分配中享受额外系数
- 学术产出：鼓励基于MDT病例发表论文、申报课题
- 荣誉体系：评选优秀MDT团队和个人
（4）技术支持
- 远程MDT：与上级医院或国际专家开展远程MDT
- AI辅助：利用AI进行文献检索、诊疗方案推荐
- 数据共享：建立MDT病例数据库，用于教学和研究
效果：MDT模式运行后，肿瘤患者诊疗方案合理性从72%提升至94%，患者5年生存率提升12%，患者满意度达96%。
未来发展方向与建议
1. 智能化质量控制
AI辅助质量监控
- 自然语言处理：自动分析病历文本，识别潜在风险
- 图像识别：自动审核影像检查质量
- 预测模型：预测患者并发症风险，提前干预
区块链技术应用
- 病历存证：确保病历不可篡改，保障医疗纠纷时证据效力
- 供应链追溯：药品、耗材全程可追溯，保障质量安全
- 数据共享：在保护隐私前提下实现跨机构数据共享
2. 以患者为中心的质量评价
患者报告结局（PROs）
- 日常监测：通过APP收集患者症状、生活质量数据
- 治疗反馈：实时了解患者对治疗的反应和感受
- 结局改善：将PROs纳入质量评价体系
患者参与质量改进
- 患者委员会：邀请患者代表参与质量改进项目
- 共同决策：在诊疗方案制定中充分听取患者意见
- 体验设计：从患者视角优化就医流程
3. 整合型医疗服务质量体系
医防融合
- 慢病管理：从治疗转向预防和管理
- 健康档案：建立全生命周期健康档案
- 连续性服务：从医院延伸到社区和家庭
医联体质量协同
- 同质化管理：上级医院对下级医院的质量帮扶
- 双向转诊：建立顺畅的转诊通道和质量标准
- 资源共享：检查检验结果互认，避免重复检查
4. 文化建设与人文关怀
安全文化建设
- 非惩罚性报告：鼓励主动报告差错和隐患
- 公正文化：区分个人失误和系统缺陷
- 学习文化：从错误中学习，持续改进
人文关怀融入
- 叙事医学：培养医生理解患者故事的能力
- 安宁疗护：关注生命末期患者的尊严和舒适
- 员工关怀：关注医护人员心理健康，避免职业倦怠
结论
医疗服务质量控制体系是保障患者权益的系统工程，需要结构、过程、结果和持续改进四个维度的协同作用。在现实中，资源约束、执行动力、患者期望、数据利用和跨部门协作等挑战客观存在，但通过创新的管理方法、技术手段和文化建设，这些挑战是可以克服的。
关键在于建立以患者为中心的质量文化，将质量控制从”要我做”转变为”我要做”，从”被动应付”转变为”主动改进”。同时，需要政府、医院、医护人员和患者的共同努力，构建一个安全、高效、温暖的医疗服务体系，真正实现患者权益的最大化保障。
未来，随着技术进步和管理创新，医疗服务质量控制将更加智能化、精准化、人性化，为患者带来更好的就医体验和健康结局。