（四）医生效率工具
发布时间：2025-11-06 浏览量：153
场景描述：
医生处理繁重的文书工作和信息检索。
智能体应用：
智能病历书写：根据医患对话录音或关键信息，自动生成符合规范的门诊病历、入院记录、手术记录等，医生只需修改确认即可。
文献与研究助手：医生提出一个临床问题，智能体可快速检索全球最新的相关文献、临床试验，并提炼核心结论，助力科研与精准医疗。
参考案例：
门诊场景：AI辅助智能语音病历系统
面向门诊场景，提供门诊语音病历生成、外院报告AI辅助识别、门诊病历AI辅助解析等关键能力，有效解决医生疲于门诊病历记录、患者外院资料录入麻烦、上报数据质量不高等诸多问题。
门诊语音病历生成
外院报告AI辅助识别
住院场景：AI辅助智能病历生成系统
面向住院场景，实现多种住院病历的生成：鉴别诊断、阳性报告总结、术前评估、手术记录语音录入、阶段小结、出院小结等。同时，按专科构建本地知识库，为医生生成符合临床传承和个人书写习惯的病历文书。
出院小结（预生成）
阳性报告总结
质控场景：AI辅助智能病历质控系统
面向临床病历书写和病历质量管理多场景，将AI辅助智能质控与传统规则质控相结合，依托大模型对医疗文书和病历书写规范的强大理解分析能力，实现深度病历内涵质控。在自然语言质控点的框架下，病历书写规范、病历评分标准即AI质控点，人工抽查的真实问题即AI质控点，让机器质控高度接替质控人员的工作。在临床端，医生不仅能够得到科学合理的质控建议，还能够了解AI的分析过程，加强对临床的干预和宣贯。整体上实现从“事后审查”到“事中干预”的转变，促使病历质量管理效能提升。
自然语言质控点知识库
医生端交互
AI质控结果清单
04
科研场景：AI辅助智能科研专病平台
面向科研场景，基于大模型自然语言分析和图片识别能力，提取标准化的科研数据。依托AI识别，医生可以按早期设想完成智能纳排预筛，持续探索专病研究方向，并在实践中迭代改进。
智能纳排预筛
异构数据结构化解析-肺功能报告
