大模型與本地知識庫進行關(guān)聯(lián)，用戶可以通過簡單的自然語言輸入查詢與本地數(shù)據(jù)庫相關(guān)數(shù)據(jù)和知識。大模型對用戶的查詢語句進行深入的語義理解，識別其中的關(guān)鍵詞、實體（如疾病名稱、治療方法、研究人員等）、時間范圍、地點范圍等關(guān)鍵信息，并分析用戶的真實意圖。例如，對于上述查詢，大模型能夠準確識別出“肺癌靶向治療”是核心主題，“近一年來”是時間范圍，“最新研究進展”是查詢目的。
根據(jù)識別出的查詢意圖和關(guān)鍵信息，大模型在本地知識庫中進行高效的檢索操作。它不僅能夠檢索結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)表（如電子病歷中的患者信息表、醫(yī)學文獻的元數(shù)據(jù)表等），還能夠處理半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)（如自由文本形式的病歷記錄、文獻全文等）。通過對檢索結(jié)果的相關(guān)度計算和排序，將最符合用戶需求的信息呈現(xiàn)給用戶。例如，對于肺癌靶向治療的研究文獻檢索結(jié)果，大模型會根據(jù)文獻的發(fā)表時間、引用次數(shù)、與查詢主題的相關(guān)性等因素進行排序，優(yōu)先展示最新且最具權(quán)威性的研究成果。
（1）語音錄入與文本轉(zhuǎn)換
醫(yī)生在查房或診療過程中，可以通過語音輸入的方式記錄患者的病情變化、診療措施等信息。大模型利用語音識別技術(shù)將醫(yī)生的語音轉(zhuǎn)換為文本內(nèi)容，并進行實時的文字顯示和存儲。這樣可以大大提高醫(yī)生書寫病歷的效率，減少手寫或打字錄入的時間消耗，使醫(yī)生能夠更加專注于患者的診療工作。
（2）病歷內(nèi)容自動填充與完善
基于大模型對醫(yī)患對話、檢查檢驗結(jié)果等信息的理解，自動填充病歷模板中的部分內(nèi)容。例如，在主訴、現(xiàn)病史、既往史等欄目中，根據(jù)患者之前的描述和系統(tǒng)記錄的信息，自動生成相應的文字描述；在體格檢查結(jié)果欄中，根據(jù)大模型對人體體征數(shù)據(jù)的分析和解讀，填寫體溫、血壓、心率等檢查結(jié)果。同時，大模型還可以對不完整或模糊的病歷信息進行提示和補充詢問，引導醫(yī)生進一步完善病歷內(nèi)容。
（3）病歷格式規(guī)范與質(zhì)量控制
大模型內(nèi)置病歷格式規(guī)范檢查模塊，對醫(yī)生書寫的病歷內(nèi)容進行實時的格式審查。它可以檢查病歷的字體、字號、行距、頁邊距等排版格式是否符合醫(yī)院的規(guī)定，以及標題、段落劃分、標點符號使用等是否規(guī)范。此外，還能對病歷中的醫(yī)學術(shù)語使用準確性、診斷依據(jù)完整性、治療方案合理性等方面進行質(zhì)量控制，發(fā)現(xiàn)問題及時提醒醫(yī)生進行修改，確保病歷的質(zhì)量符合醫(yī)療質(zhì)量管理要求。
在醫(yī)院的病歷管理部門，大模型可以作為病歷質(zhì)控的輔助工具，對大量病歷進行快速、全面的質(zhì)控檢查，提高病歷質(zhì)控的效率和準確性。通過自動化的質(zhì)控流程，減少人工審核的工作量，及時發(fā)現(xiàn)病歷中的質(zhì)量問題，確保病歷的規(guī)范性和完整性。
對于醫(yī)務人員個人，大模型可以在病歷書寫過程中實時進行質(zhì)控提醒，幫助醫(yī)務人員及時糾正錯誤和遺漏，提高病歷書寫的質(zhì)量。例如，在醫(yī)生輸入病歷時，大模型可以實時檢測病歷內(nèi)容是否符合規(guī)范，如診斷依據(jù)是否充分、治療方案是否合理等，并給出相應的提示和建議。
病歷內(nèi)容解析。對病歷文本進行自然語言解析，提取病歷中的關(guān)鍵信息，如患者基本信息、主訴、現(xiàn)病史、既往史、檢查結(jié)果、診斷結(jié)論、治療方案等。大模型可以識別病歷中的醫(yī)學術(shù)語、邏輯結(jié)構(gòu)和語義關(guān)系，將病歷內(nèi)容轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，為后續(xù)的質(zhì)控分析提供基礎。
質(zhì)控規(guī)則定義。根據(jù)醫(yī)院的病歷書寫規(guī)范和醫(yī)療質(zhì)量標準，制定病歷質(zhì)控規(guī)則。質(zhì)控規(guī)則可以包括病歷內(nèi)容的完整性、準確性、邏輯性、規(guī)范性等多個方面，如病歷中是否缺少關(guān)鍵信息、診斷與治療是否相符、檢查結(jié)果是否被正確引用等。
質(zhì)控分析與反饋。大模型按照質(zhì)控規(guī)則對病歷進行自動分析和檢查，識別出病歷中存在的問題和缺陷，并生成質(zhì)控報告。質(zhì)控報告中詳細列出病歷的問題位置、問題類型和改進建議，反饋給病歷書寫者或病歷管理部門，以便及時進行整改和優(yōu)化。
在臨床工作中，醫(yī)務人員可以通過大模型快速生成各類醫(yī)學文書，節(jié)省書寫時間，提高工作效率。例如，在手術(shù)后，醫(yī)生可以利用大模型生成手術(shù)記錄初稿，只需對關(guān)鍵信息進行核對和補充即可完成手術(shù)記錄的書寫。
對于住院患者，大模型可以自動生成病程記錄，記錄患者的病情變化、治療措施和檢查結(jié)果等，方便醫(yī)生隨時查閱患者的病情進展，為后續(xù)的治療決策提供依據(jù)。
在患者出院時，大模型可以生成詳細的出院記錄，包括出院診斷、治療經(jīng)過、出院醫(yī)囑等信息，為患者提供清晰的出院指導，同時方便醫(yī)院進行病歷歸檔和管理。
模板定制。根據(jù)醫(yī)院的規(guī)范和要求，開發(fā)各類醫(yī)學文書的模板，包括出院記錄、手術(shù)記錄、護理記錄單、病程記錄、會診轉(zhuǎn)診記錄等。模板中可以定義文書的結(jié)構(gòu)、格式、必填項和可選項，確保生成的文書符合醫(yī)院的標準和規(guī)范。
信息提取與填充。在生成文書時，大模型通過自然語言理解技術(shù)從病歷數(shù)據(jù)中提取相關(guān)的信息，如患者的基本信息、病情描述、治療過程、檢查結(jié)果等，并將這些信息自動填充到文書模板的相應位置。對于缺失或不完整的信息，大模型可以提示醫(yī)務人員進行補充和完善。
內(nèi)容生成與審核。基于提取的信息和模板，大模型生成完整的醫(yī)學文書內(nèi)容，包括文字描述、數(shù)據(jù)記錄等。生成的文書內(nèi)容需要經(jīng)過醫(yī)務人員的審核和修改，以確保其準確性和完整性。大模型可以提供文書的初稿，并根據(jù)醫(yī)務人員的反饋進行實時修改和優(yōu)化。
（1）術(shù)前信息收集與分析
在手術(shù)前的準備階段，大模型收集患者的詳細病歷資料（包括病史、體檢報告、實驗室檢查結(jié)果、影像學資料等）、手術(shù)相關(guān)信息（如手術(shù)類型、手術(shù)部位、預計手術(shù)時間等）以及手術(shù)團隊信息（主刀醫(yī)生、助手醫(yī)生的經(jīng)驗和技術(shù)特長等）。通過對這些信息的全面分析，大模型評估患者的手術(shù)適應證和禁忌證，確定最適合患者的手術(shù)方案。例如，對于一位患有冠心病的患者需要進行心臟搭橋手術(shù)，大模型會根據(jù)患者的冠狀動脈造影結(jié)果、心臟功能指標、全身狀況等因素，判斷患者是否適合進行手術(shù)以及選擇哪種搭橋手術(shù)方式（如體外循環(huán)下搭橋術(shù)或非體外循環(huán)下搭橋術(shù)）更為合適。
（2）手術(shù)風險預測與預警
利用大模型對大量歷史手術(shù)數(shù)據(jù)和臨床研究資料的學習成果，預測患者在手術(shù)過程中可能出現(xiàn)的風險因素（如出血風險、感染風險、麻醉意外風險等）以及術(shù)后可能出現(xiàn)的并發(fā)癥（如傷口愈合不良、肺部感染、心律失常等）。根據(jù)預測結(jié)果的風險等級，向手術(shù)團隊發(fā)出預警信號，提醒醫(yī)生提前做好應對準備。例如，如果預測患者手術(shù)中出血風險較高，醫(yī)生可以在術(shù)前準備更多的凝血因子制劑或血液回收設備；如果預測術(shù)后可能發(fā)生肺部感染，醫(yī)生可以在圍手術(shù)期加強呼吸道管理，預防肺部并發(fā)癥的發(fā)生。
（3）手術(shù)方案優(yōu)化與模擬
結(jié)合手術(shù)風險評估結(jié)果，大模型協(xié)助手術(shù)團隊優(yōu)化手術(shù)方案。它可以模擬不同的手術(shù)操作步驟和應急處理措施，分析各種方案對手術(shù)效果和風險的影響程度，為醫(yī)生提供決策支持。例如，在腦部腫瘤切除手術(shù)中，大模型可以根據(jù)腫瘤的位置、大小、與周圍神經(jīng)血管結(jié)構(gòu)的關(guān)系等因素，模擬不同的手術(shù)切除路徑和切除范圍，評估每種方案對腫瘤切除完整性和神經(jīng)功能保護的效果，幫助醫(yī)生選擇最佳的手術(shù)方案，提高手術(shù)成功率并降低手術(shù)風險。
除了疾病診斷外，大模型還可以對醫(yī)學影像的質(zhì)量進行評估。它可以檢查影像的分辨率、對比度、噪聲水平等指標是否符合診斷要求，并對影像中的偽影、運動偽影等問題進行分析和提示。根據(jù)影像分析的結(jié)果，大模型自動生成詳細的影像診斷報告，包括影像表現(xiàn)描述、診斷結(jié)論、病變量化指標（如腫瘤體積測量、血管狹窄程度評估等）以及建議的進一步檢查或治療方案。這份報告可以直接嵌入到醫(yī)院的電子病歷系統(tǒng)中，供醫(yī)生參考和書寫正式的病歷報告。
當病理科醫(yī)生出具病理報告后，大模型對報告的文本內(nèi)容進行深入分析。它可以識別報告中的關(guān)鍵信息，如病變類型（良性、惡性）、分級分期（如腫瘤的TNM 分期）、病理診斷依據(jù)（細胞形態(tài)學特征、免疫組化結(jié)果等）、特殊病理現(xiàn)象（如脈管癌栓、神經(jīng)侵犯等）。
結(jié)合本地知識庫中的病理學知識體系，大模型對病理報告中的專業(yè)術(shù)語和概念進行解釋說明，使非病理專業(yè)的醫(yī)生和患者能夠更好地理解報告內(nèi)容。例如，當報告中提到“浸潤性導管癌 II 級”時，大模型可以解釋這是乳腺癌的一種病理類型，“II 級”表示癌細胞的分化程度較低，具有一定的侵襲性；同時說明這種類型的乳腺癌在臨床上通常需要采取綜合治療措施，包括手術(shù)治療、化療、放療等。
根據(jù)病理報告的結(jié)果以及大模型對類似病例的預后數(shù)據(jù)分析，推斷患者的疾病預后情況（如生存率、復發(fā)率等），并為醫(yī)生提供后續(xù)治療建議或患者健康管理建議。例如，如果病理報告顯示患者的腫瘤具有較高的增殖指數(shù)和Ki-67 表達陽性率，大模型可以提示醫(yī)生該患者可能存在較高的復發(fā)風險，建議密切隨訪并考慮給予輔助化療或靶向治療等措施。
從醫(yī)院的各個信息系統(tǒng)（如電子病歷系統(tǒng)、檢驗檢查系統(tǒng)、影像歸檔與通信系統(tǒng)等）中提取醫(yī)學數(shù)據(jù)，包括患者的基本信息（年齡、性別、病史等）、臨床癥狀數(shù)據(jù)（體溫、血壓、癥狀描述等）、檢查檢驗結(jié)果數(shù)據(jù)（實驗室指標數(shù)值、影像特征數(shù)據(jù)等）、治療過程數(shù)據(jù)（用藥記錄、手術(shù)記錄等）。對這些多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換和標準化處理，使其能夠被大模型有效地分析和利用。形成院級多模態(tài)大數(shù)據(jù)中心。
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