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AI 病歷生成技術(shù)，簡(jiǎn)單來說，就是利用人工智能算法和大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)像醫(yī)生一樣書寫病歷 。它的核心原理是自然語言處理（NLP）技術(shù)，通過對(duì)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、病歷數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，AI 能夠理解和生成符合醫(yī)學(xué)規(guī)范的自然語言文本 。以安醫(yī)大一附院的大模型病歷生成系統(tǒng)為例，該系統(tǒng)以訊飛星火醫(yī)療 X1 大模型、DeepSeek 70B 開源模型為技術(shù)底座，設(shè)計(jì)了獨(dú)特的技術(shù)框架 。在門診病歷生成時(shí)，依托專用設(shè)備實(shí)時(shí)識(shí)別醫(yī)患對(duì)話語音，通過智能分析動(dòng)態(tài)生成引導(dǎo)性提問提示，實(shí)時(shí)提取關(guān)鍵信息，實(shí)現(xiàn)智能引導(dǎo)式問診 。問診結(jié)束后，自動(dòng)生成結(jié)構(gòu)清晰、信息完整的門診電子病歷，涵蓋 “主訴、現(xiàn)病史、既往史、流行病學(xué)史” 等關(guān)鍵內(nèi)容 。住院病歷生成則基于門診病歷、預(yù)住院期間的檢驗(yàn)檢查資料等，自動(dòng)生成結(jié)構(gòu)化的入院記錄，并結(jié)合病情演變不斷迭代優(yōu)化 。

傳統(tǒng)的病歷書寫方式，醫(yī)生需要在診療結(jié)束后，花費(fèi)大量時(shí)間將患者的信息手動(dòng)錄入到病歷系統(tǒng)中 。而 AI 病歷生成系統(tǒng)的出現(xiàn)，極大地縮短了這個(gè)時(shí)間 。在上海某醫(yī)院，引入 AI 大模型能力輔助醫(yī)生生成電子病歷后，原本需要 5 - 10 分鐘才能完成的入院記錄填寫工作，如今縮減到了 15 - 20 秒 ，效率提升了 30 倍之多 。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，使用 AI 病歷生成系統(tǒng)后，醫(yī)生書寫病歷的時(shí)間成本平均降低了 80% 以上 。這意味著醫(yī)生每天可以節(jié)省出大量的時(shí)間，用于與患者進(jìn)行更深入的溝通，或者處理更多的患者診療事務(wù) 。 原本一位門診醫(yī)生平均每天要花費(fèi) 1 - 2 小時(shí)用于病歷書寫，現(xiàn)在借助 AI 病歷生成系統(tǒng)，這些時(shí)間可以被釋放出來，投入到更有價(jià)值的醫(yī)療服務(wù)中 。

AI 病歷在質(zhì)量上相較于傳統(tǒng)手寫病歷有著顯著的提升 。在術(shù)語使用方面，AI 經(jīng)過大量醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)和病歷數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠準(zhǔn)確運(yùn)用專業(yè)的醫(yī)學(xué)術(shù)語，避免了醫(yī)生因記憶偏差或書寫習(xí)慣導(dǎo)致的術(shù)語錯(cuò)誤 。在格式規(guī)范上，AI 病歷生成系統(tǒng)遵循統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和模板，生成的病歷格式整齊、內(nèi)容完整，各個(gè)項(xiàng)目的填寫都符合醫(yī)療規(guī)范要求 。這不僅方便了醫(yī)生之間的信息共享和交流，也為醫(yī)療質(zhì)量的提升提供了有力保障 。通過 AI 病歷生成系統(tǒng)，病歷中的錯(cuò)誤率大幅降低，甲級(jí)病歷率得到顯著提高 。在武漢協(xié)和醫(yī)院，AI 生成式門診病歷系統(tǒng)上線后，通過語義分析自動(dòng)修正術(shù)語錯(cuò)誤，最終生成的甲級(jí)病歷率達(dá) 96% ，有效提升了病歷的質(zhì)量和規(guī)范性 。

AI 病歷的應(yīng)用場(chǎng)景非常廣泛，無論是在門診、住院還是遠(yuǎn)程醫(yī)療等場(chǎng)景下，都能發(fā)揮重要作用 。在門診場(chǎng)景中，醫(yī)生在與患者交流的過程中，AI 病歷生成系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)記錄關(guān)鍵信息，問診結(jié)束后迅速生成門診病歷，大大提高了門診的診療效率 。在住院場(chǎng)景下，系統(tǒng)可以根據(jù)患者的住院期間的各項(xiàng)檢查結(jié)果、治療過程等信息，自動(dòng)生成病程記錄、出院記錄等病歷文檔 。對(duì)于遠(yuǎn)程醫(yī)療來說，AI 病歷更是不可或缺 。醫(yī)生可以通過患者上傳的癥狀描述、檢查報(bào)告等資料，利用 AI 病歷生成系統(tǒng)快速生成病歷，為遠(yuǎn)程診斷提供準(zhǔn)確的依據(jù) 。在偏遠(yuǎn)地區(qū)的遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)中，AI 病歷幫助醫(yī)生快速了解患者病情，實(shí)現(xiàn)了優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的遠(yuǎn)程共享 。

醫(yī)療數(shù)據(jù)包含著患者大量的敏感信息，如個(gè)人身份、疾病史、基因數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)一旦泄露，后果不堪設(shè)想 ?；颊呖赡軙?huì)面臨身份被盜用、醫(yī)療信息被濫用的風(fēng)險(xiǎn)，甚至可能遭受歧視，影響到個(gè)人的生活和工作 。2017 年美國一家醫(yī)療保險(xiǎn)公司 Anthem 曾遭遇黑客攻擊，約 8000 萬客戶信息被泄露，涉及客戶姓名、生日、社會(huì)保險(xiǎn)號(hào)等敏感信息 ，給客戶帶來了極大的困擾和潛在風(fēng)險(xiǎn) 。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，需要采取一系列嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全保護(hù)措施 。例如，對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過程中的安全性；建立基于角色的訪問控制系統(tǒng)，根據(jù)用戶的權(quán)限和職責(zé)授予對(duì)電子病歷數(shù)據(jù)的不同級(jí)別訪問權(quán)限 ；加強(qiáng)對(duì)員工的數(shù)據(jù)安全培訓(xùn)，提高他們的數(shù)據(jù)安全意識(shí)，防止因人為疏忽導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露 。

盡管 AI 病歷生成技術(shù)已經(jīng)取得了很大的進(jìn)展，但仍然存在出現(xiàn)錯(cuò)誤的可能性 。AI 模型是基于大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的，如果數(shù)據(jù)存在偏差、錯(cuò)誤或不完整，就可能導(dǎo)致 AI 生成的病歷出現(xiàn)不準(zhǔn)確的情況 。AI 在理解復(fù)雜的醫(yī)學(xué)概念和語義時(shí)，也可能存在一定的局限性 。曾經(jīng)有案例顯示，AI 在生成病歷時(shí)，將患者的癥狀描述錯(cuò)誤，或者對(duì)疾病的診斷不準(zhǔn)確，這可能會(huì)給后續(xù)的治療帶來誤導(dǎo)，甚至危及患者的生命健康 。因此，驗(yàn)證 AI 生成病歷的準(zhǔn)確性和可靠性至關(guān)重要 。可以通過建立嚴(yán)格的測(cè)試和驗(yàn)證機(jī)制，使用大量的真實(shí)病例數(shù)據(jù)對(duì) AI 生成的病歷進(jìn)行對(duì)比和評(píng)估 ；引入人工審核環(huán)節(jié)，由專業(yè)的醫(yī)生對(duì) AI 生成的病歷進(jìn)行審查和修正，確保病歷的質(zhì)量 ；不斷優(yōu)化 AI 模型，提高其對(duì)醫(yī)學(xué)知識(shí)的理解和應(yīng)用能力，減少錯(cuò)誤的發(fā)生 。

AI 病歷的出現(xiàn)也帶來了一系列倫理爭(zhēng)議和法律責(zé)任界定問題 。當(dāng) AI 生成的病歷出現(xiàn)錯(cuò)誤，導(dǎo)致患者受到傷害時(shí)，責(zé)任應(yīng)該由誰來承擔(dān)？是 AI 系統(tǒng)的開發(fā)者、使用 AI 的醫(yī)療機(jī)構(gòu)，還是醫(yī)生本人？目前，相關(guān)的法律法規(guī)還不夠完善，對(duì)于 AI 醫(yī)療責(zé)任的界定存在模糊地帶 。在倫理方面，AI 病歷的使用可能會(huì)影響醫(yī)生與患者之間的關(guān)系，患者可能會(huì)覺得自己沒有得到足夠的人文關(guān)懷 。AI 決策的不透明性也引發(fā)了人們的擔(dān)憂，患者難以了解 AI 做出診斷和治療建議的依據(jù)和過程 。為了解決這些問題，需要制定相關(guān)的法規(guī)和準(zhǔn)則，明確 AI 在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的法律責(zé)任和規(guī)范 ；加強(qiáng)對(duì) AI 倫理問題的研究和探討，引導(dǎo) AI 技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的健康發(fā)展 ；提高 AI 決策的透明度，向患者充分解釋 AI 的診斷和治療建議，增強(qiáng)患者的信任 。

在實(shí)際應(yīng)用中，醫(yī)生和患者對(duì) AI 病歷的接受度也是一個(gè)重要的問題 。一些醫(yī)生可能擔(dān)心 AI 會(huì)取代他們的工作，對(duì)自己的職業(yè)發(fā)展產(chǎn)生威脅 ，因此對(duì) AI 病歷持抵觸態(tài)度 。而患者可能對(duì) AI 生成的病歷缺乏信任，更愿意相信醫(yī)生手寫或手動(dòng)錄入的病歷 。為了提高醫(yī)生和患者的接受度，需要加強(qiáng)對(duì)他們的宣傳和教育 。向醫(yī)生展示 AI 病歷能夠?yàn)樗麄儙淼谋憷蛢?yōu)勢(shì)，如提高工作效率、減少錯(cuò)誤等，讓他們認(rèn)識(shí)到 AI 是輔助他們工作的工具，而不是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手 ；向患者解釋 AI 病歷的生成原理和驗(yàn)證過程，讓他們了解 AI 病歷的準(zhǔn)確性和可靠性，增強(qiáng)他們對(duì) AI 病歷的信任 。還可以通過實(shí)際案例和數(shù)據(jù)，讓醫(yī)生和患者親身體驗(yàn)到 AI 病歷的好處，從而逐漸提高他們的接受度 。