在数字化浪潮的席卷下，医疗领域正经历着前所未有的变革。当 AI 的触手伸向病历书写这一传统领域，究竟会掀起怎样的波澜？
你能想象吗？以往医生们花费大量时间手写病历，或是在电脑前艰难敲字记录，而现在，借助 AI 病历生成技术，只需简单操作，一份完整且规范的病历就能瞬间呈现 。就像在武汉某三甲医院心内科诊室，医生问诊时无需手动操作电脑，眨眼间，门诊电子病历便自动生成，病历书写效率从 5 分钟缩短至 10 秒，准确率高达 95% 以上，这一神奇转变，让医生能将更多精力投入到患者诊疗上，极大地提高了医疗服务效率。
在 AI 病历诞生之前，医生们在病历书写上耗费了大量的时间与精力 。想象一下，在人声嘈杂、患者来来往往的门诊室里，医生一边要专注地询问患者病情，一边还要迅速地在病历本上奋笔疾书，将患者的症状、病史、诊断等信息详细记录下来 。一个患者的病历书写下来，短则几分钟，长则十几分钟，遇上病情复杂的患者，时间更是难以估量。
除了耗费时间之外，手写病历还特别容易出错。医生在高强度的工作下，精神高度紧张，很容易出现笔误，比如写错症状、遗漏关键信息 。曾经就有这样一个案例，一位医生在手写病历时，将患者的过敏药物写错，导致后续治疗过程中险些给患者使用了过敏药物，幸好及时发现，才避免了一场医疗事故 。而且，手写病历的字迹往往难以辨认，不同医生的书写风格各异，这给后续查阅病历的医生和护士带来了极大的困扰，甚至可能因为看不懂病历内容而影响对患者病情的判断 。此外，手写病历在格式和规范上也很难统一，有的医生记录详细，有的医生记录简略，这在一定程度上也不利于医疗信息的准确传递和共享 。
AI 病历生成技术，简单来说，就是利用人工智能算法和大量的医疗数据，让计算机学会像医生一样书写病历 。它的核心原理是自然语言处理（NLP）技术，通过对医学文献、病历数据的学习，AI 能够理解和生成符合医学规范的自然语言文本 。以安医大一附院的大模型病历生成系统为例，该系统以讯飞星火医疗 X1 大模型、DeepSeek 70B 开源模型为技术底座，设计了独特的技术框架 。在门诊病历生成时，依托专用设备实时识别医患对话语音，通过智能分析动态生成引导性提问提示，实时提取关键信息，实现智能引导式问诊 。问诊结束后，自动生成结构清晰、信息完整的门诊电子病历，涵盖 “主诉、现病史、既往史、流行病学史” 等关键内容 。住院病历生成则基于门诊病历、预住院期间的检验检查资料等，自动生成结构化的入院记录，并结合病情演变不断迭代优化 。
传统的病历书写方式，医生需要在诊疗结束后，花费大量时间将患者的信息手动录入到病历系统中 。而 AI 病历生成系统的出现，极大地缩短了这个时间 。在上海某医院，引入 AI 大模型能力辅助医生生成电子病历后，原本需要 5 - 10 分钟才能完成的入院记录填写工作，如今缩减到了 15 - 20 秒 ，效率提升了 30 倍之多 。据相关数据统计，使用 AI 病历生成系统后，医生书写病历的时间成本平均降低了 80% 以上 。这意味着医生每天可以节省出大量的时间，用于与患者进行更深入的沟通，或者处理更多的患者诊疗事务 。 原本一位门诊医生平均每天要花费 1 - 2 小时用于病历书写，现在借助 AI 病历生成系统，这些时间可以被释放出来，投入到更有价值的医疗服务中 。
AI 病历在质量上相较于传统手写病历有着显著的提升 。在术语使用方面，AI 经过大量医学文献和病历数据的学习，能够准确运用专业的医学术语，避免了医生因记忆偏差或书写习惯导致的术语错误 。在格式规范上，AI 病历生成系统遵循统一的标准和模板，生成的病历格式整齐、内容完整，各个项目的填写都符合医疗规范要求 。这不仅方便了医生之间的信息共享和交流，也为医疗质量的提升提供了有力保障 。通过 AI 病历生成系统，病历中的错误率大幅降低，甲级病历率得到显著提高 。在武汉协和医院，AI 生成式门诊病历系统上线后，通过语义分析自动修正术语错误，最终生成的甲级病历率达 96% ，有效提升了病历的质量和规范性 。
AI 病历的应用场景非常广泛，无论是在门诊、住院还是远程医疗等场景下，都能发挥重要作用 。在门诊场景中，医生在与患者交流的过程中，AI 病历生成系统可以实时记录关键信息，问诊结束后迅速生成门诊病历，大大提高了门诊的诊疗效率 。在住院场景下，系统可以根据患者的住院期间的各项检查结果、治疗过程等信息，自动生成病程记录、出院记录等病历文档 。对于远程医疗来说，AI 病历更是不可或缺 。医生可以通过患者上传的症状描述、检查报告等资料，利用 AI 病历生成系统快速生成病历，为远程诊断提供准确的依据 。在偏远地区的远程医疗服务中，AI 病历帮助医生快速了解患者病情，实现了优质医疗资源的远程共享 。
医疗数据包含着患者大量的敏感信息，如个人身份、疾病史、基因数据等，这些数据一旦泄露，后果不堪设想 。患者可能会面临身份被盗用、医疗信息被滥用的风险，甚至可能遭受歧视，影响到个人的生活和工作 。2017 年美国一家医疗保险公司 Anthem 曾遭遇黑客攻击，约 8000 万客户信息被泄露，涉及客户姓名、生日、社会保险号等敏感信息 ，给客户带来了极大的困扰和潜在风险 。为了应对这一挑战，需要采取一系列严格的数据安全保护措施 。例如，对医疗数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性；建立基于角色的访问控制系统，根据用户的权限和职责授予对电子病历数据的不同级别访问权限 ；加强对员工的数据安全培训，提高他们的数据安全意识，防止因人为疏忽导致数据泄露 。
尽管 AI 病历生成技术已经取得了很大的进展，但仍然存在出现错误的可能性 。AI 模型是基于大量的数据进行学习和训练的，如果数据存在偏差、错误或不完整，就可能导致 AI 生成的病历出现不准确的情况 。AI 在理解复杂的医学概念和语义时，也可能存在一定的局限性 。曾经有案例显示，AI 在生成病历时，将患者的症状描述错误，或者对疾病的诊断不准确，这可能会给后续的治疗带来误导，甚至危及患者的生命健康 。因此，验证 AI 生成病历的准确性和可靠性至关重要 。可以通过建立严格的测试PG电子网站和验证机制，使用大量的真实病例数据对 AI 生成的病历进行对比和评估 ；引入人工审核环节，由专业的医生对 AI 生成的病历进行审查和修正，确保病历的质量 ；不断优化 AI 模型，提高其对医学知识的理解和应用能力，减少错误的发生 。
AI 病历的出现也带来了一系列伦理争议和法律责任界定问题 。当 AI 生成的病历出现错误，导致患者受到伤害时，责任应该由谁来承担？是 AI 系统的开发者、使用 AI 的医疗机构，还是医生本人？目前，相关的法律法规还不够完善，对于 AI 医疗责任的界定存在模糊地带 。在伦理方面，AI 病历的使用可能会影响医生与患者之间的关系，患者可能会觉得自己没有得到足够的人文关怀 。AI 决策的不透明性也引发了人们的担忧，患者难以了解 AI 做出诊断和治疗建议的依据和过程 。为了解决这些问题，需要制定相关的法规和准则，明确 AI 在医疗领域应用的法律责任和规范 ；加强对 AI 伦理问题的研究和探讨，引导 AI 技术在医疗领域的健康发展 ；提高 AI 决策的透明度，向患者充分解释 AI 的诊断和治疗建议，增强患者的信任 。
在实际应用中，医生和患者对 AI 病历的接受度也是一个重要的问题 。一些医生可能担心 AI 会取代他们的工作，对自己的职业发展产生威胁 ，因此对 AI 病历持抵触态度 。而患者可能对 AI 生成的病历缺乏信任，更愿意相信医生手写或手动录入的病历 。为了提高医生和患者的接受度，需要加强对他们的宣传和教育 。向医生展示 AI 病历能够为他们带来的便利和优势，如提高工作效率、减少错误等，让他们认识到 AI 是辅助他们工作的工具，而不是竞争对手 ；向患者解释 AI 病历的生成原理和验证过程，让他们了解 AI 病历的准确性和可靠性，增强他们对 AI 病历的信任 。还可以通过实际案例和数据，让医生和患者亲身体验到 AI 病历的好处，从而逐渐提高他们的接受度 。
AI 病历生成技术的出现，无疑为医疗行业带来了一场深刻的变革 。它在提高病历书写效率、提升病历质量、拓展医疗应用场景等方面展现出了巨大的优势，为医疗服务的优化和升级提供了有力的支持 。然而，我们也不能忽视其在数据安全、准确性验证、伦理法律以及接受度等方面面临的挑战 。
展望未来，随着技术的不断进步和完善，AI 与医疗的深度融合必将创造出更多的可能性 。AI 病历生成技术有望进一步发展，在更多的医疗机构中得到广泛应用，为医疗工作者和患者带来更多的便利和福祉 。我们期待看到 AI 在医疗领域发挥更大的作用，为推动全球医疗事业的发展贡献力量 。
关于 AI 病历生成技术，你有什么看法呢？欢迎在留言区分享你的观点和想法 ，我们一起讨论，共同探索 AI 医疗的未来 。
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