2025年，大語言模型技術(shù)的突破為醫(yī)療信息化注入了前所未有的動能，其強大的生成與交互能力讓行業(yè)看到了醫(yī)療服務(wù)模式升級的新可能。在眾多數(shù)智化探索中，病歷生成功能因直擊臨床醫(yī)生文書負(fù)擔(dān)繁重的痛點，迅速成為熱門賽道。然而，在技術(shù)參數(shù)競速的背后，臨床實用性的缺失正成為阻礙AI落地的隱形壁壘。如何在跑通、生成樣例病歷的同時，真正滿足臨床場景的真實需求，已成為行業(yè)亟待破解的難題。
某醫(yī)院統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，病歷書寫系統(tǒng)在2025年間累計生成門診病歷、住院病史、病程記錄和手術(shù)記錄等醫(yī)療文書近萬份。單看該數(shù)字似乎卓有成效，但對比該院上一年300萬人次的門急診量和15萬人次的出院量，近萬份的生成病歷似乎沒有達(dá)到上線前對提升病歷書寫效率的預(yù)期。
這種“數(shù)字繁榮”的背后，往往隱藏著需求錯位的困境。研發(fā)者往往陷入了“預(yù)設(shè)邏輯”的誤區(qū)，認(rèn)為只要模型能吐出流暢的文字，就能替代醫(yī)生的思考。這種現(xiàn)象被業(yè)內(nèi)專家稱為“PPT式創(chuàng)新”——即系統(tǒng)在演示中表現(xiàn)完美，但在復(fù)雜多變的臨床實戰(zhàn)中卻步履維艱。
臨床醫(yī)生反饋最為集中的痛點在于，AI生成的病歷往往“似是而非”。由于缺乏對特定患者個體特異性病情的精準(zhǔn)捕捉，生成的文書在細(xì)節(jié)上常與實際診療過程存在偏差。對于醫(yī)生而言，檢查并修改一份帶有邏輯瑕疵的AI病歷，其心理負(fù)擔(dān)和時間成本往往高于從零開始書寫。這種“修改比重寫還累”的體驗，直接導(dǎo)致了許多AI應(yīng)用在度過試用期后便被束之高閣，難以實現(xiàn)規(guī)?；涞?。
要破解AI病歷生成的困局，首先必須回答一個根本性問題：病歷的本質(zhì)是什么？病歷不僅是醫(yī)患對話的文字記錄，更是臨床醫(yī)生醫(yī)學(xué)思維的載體，是診療行為的法律證據(jù)。AI病歷之所以難以實現(xiàn)從“能寫”到“寫好”的跨越，根源在于以下三個深層次的斷層。
1. 臨床思維與語言生成的邏輯斷層
臨床診療過程遵循嚴(yán)密的科學(xué)邏輯，醫(yī)生在問診時，大腦中運行著一套復(fù)雜的“臨床推理”系統(tǒng)。從主訴、現(xiàn)病史到體格檢查，每一項記錄都指向特定的診斷假設(shè)。然而，通用的大語言模型更多是基于概率預(yù)測的“語言生成器”，它們擅長模仿人類的說話方式，卻難以模擬醫(yī)生的決策鏈條。這種“快系統(tǒng)（直覺反應(yīng)）”與“慢系統(tǒng)（邏輯推理）”的失衡，導(dǎo)致AI生成的病歷往往呈現(xiàn)出一種“文字通順但邏輯松散”的狀態(tài)，難以體現(xiàn)診療過程的嚴(yán)謹(jǐn)性。
2. 個體特異性與標(biāo)準(zhǔn)化模板的博弈
每一位患者的病情都是獨特的，但目前的AI病歷生成往往過度依賴標(biāo)準(zhǔn)化模板或海量歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計規(guī)律。這導(dǎo)致AI在處理常見病、多發(fā)病時表現(xiàn)尚可，但在面對復(fù)雜共病或非典型癥狀時，容易出現(xiàn)“幻覺”現(xiàn)象——即憑空捏造不存在的癥狀或體征。在醫(yī)療這種容錯率極低的嚴(yán)肅場景下，哪怕是1%的細(xì)節(jié)錯誤，也可能引發(fā)嚴(yán)重的法律風(fēng)險和醫(yī)療安全隱患。
3. 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的深度不足
一份高質(zhì)量的病歷需要整合醫(yī)患對話、影像學(xué)表現(xiàn)、實驗室檢查結(jié)果以及醫(yī)生的觸診感受。目前的AI產(chǎn)品大多仍處于“文本到文本”的初級階段，缺乏對診室環(huán)境下的語音流、影像數(shù)據(jù)流以及歷史電子病歷庫的深度實時整合。如果AI無法實時感知醫(yī)生正在進行的體格檢查動作或正在查看的影像細(xì)節(jié)，它生成的病歷就永遠(yuǎn)只能是“事后補課”，而非“同步輔助”。
這種對AI角色的認(rèn)知偏差，導(dǎo)致了研發(fā)方向的偏離。許多廠商致力于提升模型的參數(shù)規(guī)模，卻忽視了對臨床真實場景的深度調(diào)研，最終產(chǎn)出的產(chǎn)品自然難以滿足臨床工作的實際需求。
要實現(xiàn)醫(yī)療AI的可持續(xù)發(fā)展，必須推動技術(shù)應(yīng)用回歸本質(zhì)，打造從醫(yī)療需求出發(fā)的創(chuàng)新模式。
以臨床需求為核心導(dǎo)向。技術(shù)落地不能止于“跑通系統(tǒng)、生成樣例”。研發(fā)者必須沉下心來深入臨床一線，厘清技術(shù)的邊界與場景的適配性。真正的進步應(yīng)體現(xiàn)在系統(tǒng)能否精準(zhǔn)捕捉復(fù)雜多變的臨床信息，并生成具有專業(yè)參考價值的文書。
厘清技術(shù)邊界，提升實用性。行業(yè)需要找準(zhǔn)技術(shù)與臨床場景的適配點，重點攻克如何讓AI理解臨床診療的邏輯。只有真正解決臨床痛點、提升服務(wù)質(zhì)量與效率的應(yīng)用，才能在醫(yī)療領(lǐng)域站穩(wěn)腳跟。
建立科學(xué)的評價標(biāo)準(zhǔn)。評價AI應(yīng)用的成效不應(yīng)僅看“從無到有”的初步落地，而應(yīng)看“從有到優(yōu)”的持續(xù)優(yōu)化能力。檢驗醫(yī)療AI是否成功的最終標(biāo)準(zhǔn)，在于能否實現(xiàn)“把時間還給醫(yī)生，把護士還給患者”。
此外，還有文獻(xiàn)指出，目前病歷生成功能普遍對多學(xué)科聯(lián)合診療、罕見病等復(fù)雜病例的生成內(nèi)容準(zhǔn)確性和深度不足，且生成的病歷內(nèi)容未能充分體現(xiàn)不同?？频脑\療思維與側(cè)重點，同時還缺少多模態(tài)數(shù)據(jù)識別和分析功能，無法對影像、報告等圖像數(shù)據(jù)進行分析。
醫(yī)療AI目前仍處于“摸著石頭過河”的探索階段。盡管2025年的大模型技術(shù)帶來了活力，但也伴隨著概念混淆與需求錯位的困境。未來的突圍關(guān)鍵在于，能否真正實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與臨床需求的深度融合。只有摒棄“PPT式創(chuàng)新”，專注于實用性與安全性的提升，醫(yī)療AI才能真正跨越瓶頸，實現(xiàn)規(guī)?；涞亍?/span>
資料參考：
1.陳朝暉：醫(yī)療AI要摒棄“PPT式創(chuàng)新”，HIT專家網(wǎng)官微
2.陳宇聰等，基于大語言模型的病歷生成智能體研究與設(shè)計，醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志
3.高曉苑等，生成式人工智能應(yīng)對病歷書寫挑戰(zhàn)的應(yīng)用探索，中國醫(yī)院管理
4.沈兆福，基于新一代基礎(chǔ)大模型的電子病歷輔助生成應(yīng)用的研究及實踐探索，信息與科學(xué)
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