医疗行业AI病历生成系统操作培训

。# 医疗行业AI病历生成系统操作培训指南

一、系统概述与核心价值

1. 系统定义

AI病历生成系统是基于自然语言处理（NLP）、大模型技术和医疗知识图谱，通过采集医患对话、患者症状等多模态数据，自动生成符合《电子病历书写基本规范》的结构化病历的智能工具。其核心是“从对话到病历的自动化转换”，替代传统手动录入，提升效率与规范性

1. 核心价值

医生减负：大幅缩短病历书写时间（如北京友谊医院提升80%、上海一医院效率提升30倍）78；

病历规范：通过大模型与知识图谱约束，减少漏项、错项（如中山医院“有爱小山-病历助手”生成内容与临床匹配度高）10；

患者体验：增加医患沟通时间（如北京友谊医院单个患者问诊时间节省40%），减少患者重复陈述

二、核心功能模块培训

AI病历生成系统的核心功能围绕“信息采集-处理-生成-优化”闭环设计，主要包括以下模块：

功能模块 说明 技术支撑

语音转录与角色分离 自动捕捉医患对话，区分医生、患者、陪诊者角色 多指向麦克风阵列、噪音抑制/回声消除、声纹识别、大模型语义理解

关键信息提取 从对话中抓取现病史、既往史、过敏史、症状特征等核心医疗信息 医疗知识图谱、大模型实体识别与关系抽取

文档自动生成 将提取的信息结构化，生成符合规范的病历（如门诊记录、住院小结、手术记录） 《电子病历书写基本规范》模板、大模型文本生成

个性化学习 学习医生的书写风格与习惯，优化后续生成内容 增量训练、用户行为记录

多场景适配 支持门诊、远程医疗、住院、急诊等不同场景的病历生成 场景化prompt设计、多模态数据融合（如中医“望闻问切”数据）

三、操作流程分步讲解

以门诊场景为例，操作流程分为院外预问诊、院内采集、自动生成、医生审核四步，覆盖患者从挂号到就诊的全流程：

1. 院外预问诊操作（患者端）

入口：患者通过医院公众号/小程序预约挂号后，系统自动推送AI预问诊小程序（如浙大邵逸夫医院的“AI医生助理”）616；

操作：患者扫码进入，通过多轮语音对话回答系统提问（如“您的主要症状是什么？”“症状持续了多久？”），系统同步采集患者历史诊疗记录（如吕先生上传过往病历，节约诊治时间）16；

输出：系统生成预问诊病历（包含主诉、现病史、既往史等），同步到医生端工作站

1. 院内问诊采集（诊室端）

设备准备：诊室配备多指向麦克风阵列（如北京友谊医院的语音采集设备），调整位置指向医患对话方向715；

采集过程：医患对话时，系统实时进行语音识别（抑制背景噪音、消除回声）、角色分离（区分医生与患者声音），并提取关键信息（如“患者主诉咳嗽3天，伴发热”）

1. 病历自动生成（系统端）

生成逻辑：系统将采集的信息与医疗知识图谱、临床指南结合，按照《电子病历书写基本规范》生成结构化病历（如门诊记录应包含“主诉、现病史、体格检查、诊断意见”等 sections）710；

效率：生成时间短（如广安门医院“广医岐智”大模型2-3秒生成中医病历，上海一医院入院记录从5-10分钟缩短到15-20秒）

1. 医生审核与优化（医生端）

查看方式：医生通过手机APP或医院工作站查看系统生成的病历（如北京友谊医院医生可提前通过手机了解患者预问诊信息）67；

审核操作：医生对病历内容进行核对与修改（如调整语言风格、补充遗漏信息），系统记录修改痕迹，用于后续个性化学习（如中山医院医生使用“有爱小山-病历助手”，只需修改少量内容即可完成病历）1012；

输出：审核后的病历同步到医院电子病历系统（EMR），完成最终归档

四、关键操作技巧与注意事项

1. 语音采集技巧

环境优化：保持诊室相对安静，减少家属围观或其他医生干扰（如北京友谊医院针对多医生坐诊场景，采用定制化麦克风方案）15；

设备使用：麦克风应放置在医患中间，距离约50-80cm，避免遮挡（如调整麦克风角度，指向患者口腔方向）

1. 对话引导技巧

规范患者表达：医生可提示患者说清楚“症状+时间+诱因+伴随症状”（如“您咳嗽是从哪天开始的？有没有发烧？”），减少模糊表述15；

处理陪诊信息：若有家属陪同，医生可引导家属补充患者病史（如“患者之前有没有高血压？”），系统会自动识别家属声音并提取信息

1. 医生审核要点

关键信息核对：重点检查过敏史、既往史、诊断意见等核心内容是否准确（如确认患者是否对青霉素过敏）7；

风格调整：根据自己的书写习惯修改病历表述（如将“患者诉”改为“患者主述”），系统会学习这些调整，后续生成更符合医生风格的内容

1. 数据安全注意事项

隐私保护：系统采集的患者数据均需脱敏处理（如隐藏姓名、身份证号），遵循《医疗数据安全管理规范》11；

系统对接：无需改造医院现有EMR系统，只需通过API接口接入（如北京友谊医院的系统无需修改任何信息化系统）

五、常见问题与解决方法

常见问题 原因 解决方法

语音采集不准确 诊室噪音大、麦克风位置不当 使用噪音抑制技术、调整麦克风指向；提醒患者提高说话音量

生成内容不符合规范 患者表达模糊、系统知识图谱覆盖不全 医生引导患者规范表达；定期更新系统知识图谱（如添加最新临床指南）

病历风格与医生不符 系统未学习医生习惯 医生多次修改病历，系统通过增量训练优化生成内容

陪诊人员信息干扰 系统未正确分离角色 使用声纹识别技术，区分患者与陪诊者声音；医生提示陪诊者在需要时补充信息

六、临床案例演示

通过真实医院案例展示系统操作效果，增强培训说服力：

1. 北京友谊医院（内分泌科、消化内科）

操作场景：门诊医患对话采集；

效果：病历录入效率提升80%，单个患者问诊时间节省40%，患者满意度大幅提升

1. 上海第一人民医院（入院记录）

操作场景：医生通过关键信息输入+语音采集生成入院记录；

效果：生成时间从5-10分钟缩短到15-20秒，效率提升30倍

1. 中山医院（呼吸科）

操作场景：医生使用“有爱小山-病历助手”生成门诊病历；

效果：病历书写时间从20分钟缩短到5分钟，生成内容与临床匹配度高

1. 广安门医院（中医门诊）

操作场景：采集“望闻问切”四诊数据（如舌诊、脉象）；

效果：2-3秒生成中医病历，提供辨证思路、方剂推荐、用药禁忌等建议

七、培训总结与考核

1. 总结

系统操作核心：“患者预问诊-诊室采集-自动生成-医生审核”闭环；

关键技巧：语音采集优化、对话引导、医生审核；

价值：提升效率、规范病历、改善体验。

1. 考核

模拟操作：设置模拟诊室环境，让医生练习使用系统生成病历（如模拟患者主诉“咳嗽3天，伴发热”，医生引导患者补充信息，系统生成病历，医生审核修改）；

理论测试：考核系统功能、操作流程、注意事项等内容（如“语音采集的关键技巧有哪些？”“医生审核的要点是什么？”）；

反馈收集：通过问卷了解医生在操作中的问题（如“系统生成的病历是否符合你的风格？”“有没有遇到语音采集不准确的情况？”），优化后续培训内容。

备注：本培训指南基于2023-2025年国内医院真实落地案例（如北京友谊医院、上海一医院、中山医院等），所有数据与流程均来自公开报道，确保真实性与可操作性。