爭鳴 | “AI能否寫病歷”靈魂三問

來源：HIT專家網      整理：龔晨

【編者按】

火爆的AIGC（生成式人工智能），能用來替代臨床醫生非常討厭的“寫病歷”工作嗎？

這是一位醫院CIO向HIT專家網提出的問題。上期，作為兼具臨床和信息背景的專家李志朋發表了自己的觀點《復雜嚴謹的病歷，暫不支持AIGC一遍遍“試錯”》，在HIT專家網旗下多個專業讀者群引發了新一輪討論?，F將部分群內觀點歸納整理為三個方面，以饗讀者。

歡迎業界同仁圍繞“能否將AIGC引入臨床電子病歷書寫”這一問題發表真知灼見。投稿郵箱：gong_chen@HIT180.com。

觀點一：病歷記錄的初心是什么？

李志朋：病歷記錄的初心在于“記錄”二字，而不是AIGC里的“生成”二字。文生視頻SORA生成的東京街頭是虛擬的——如果不是虛擬的，那就不是AIGC而是東京街道上的攝像頭了。病歷當然不能虛擬，所以AIGC病歷的問題從理論上來說應該并不存在。

“記錄”的意思，是指真的有這件事，并把這件事的經過和經過里的每個構件元素都“敘述”或“描述”出來，此時可以有語音轉文本（語音病歷）等多種技術來輔助。而AIGC的重點是從“提示詞”到“輸出內容”，除非一遍遍地給出提示詞，或者用傳感器采集患者體格檢查信息，否則AIGC要怎么把病歷的必要元素信息納入到“輸入”里呢？

吳飛：除了病歷之外的客觀醫囑、檢驗檢查數據、歷史病歷數據、相似病例和知識庫內容，都可以做提示詞。所謂“生成”，應該只是提高“書寫病歷”的效率，類似現在的病歷模板，完全取代醫生寫病歷，至少目前還不行。

鄭西川：醫療文書記錄肯定適合計算機自動處理，以減少醫生的勞動工作量。但不一定非要用AIGC大模型。AIGC的核心是根據會話場景即時創作，而病歷記錄是醫療流程的寫實記錄，兩者不是一回事。

AIGC的字面意思是AI生成內容，但醫療文書不是生成的，而是一系列真實的記錄。醫療文書記錄可以由“人寫”變為“機器寫”，但并不需要內容生成，所以可能用不著AIGC，而是需要自己的模型。技術上的借鑒研究是可以的，就像探索西洋油畫與中國繪畫的結合。

葉偉：凡事過猶不及。AI用于檢測（合理性）、提醒（遺漏項）、糾正（文字錯誤）不是蠻好嗎？用來生成，那就是編造，失去了“初心”。它的主戰場應該是在輔助診斷、提供候選治療方案等需要大量腦力的場景中。

黃新霆：病歷生成是肯定能生成，只是生成中會出現錯誤和幻覺，醫生再來改正，還不如用模板寫病歷，時間更快、更準確。

任連仲：我不主張病歷全由AI生成，特別是“論診”（鑒別診斷）和“治療方案”部分，那是醫生嚴謹思考論證的產物 ，是個性化極強的，也是最考驗醫生水平的部分、最鍛煉人的部分。我覺得AI給出的只能參考，不能代替。

朱小兵：學習各位專家的觀點后有一點體會，醫療“記錄”應該盡可能接近于客觀、真實，而AIGC的“生成”目前仍是未知的黑盒。在此前提下，大模型應用于病歷文書的場景就值得商榷了。

觀點二：“AI寫病歷”有沒有倫理問題？

陳朝暉：從純技術角度來看，“AI寫病歷”應該可以實現。但是，這樣生成的病歷，對醫療過程、對患者有沒有“好處”？如果沒有，那有什么使用場景的“市場”？所以，病歷是否可以AI生成，應該從為什么醫生必須要寫“病歷”這個原則（源頭）開始思考。

童暄：寫病歷，從古至今也是醫生本職工作中的一項重點內容。

趙文龍：醫生寫病歷的過程，是同步在做診斷和鑒別診斷，而不是為寫病歷而寫病歷。

陳朝暉：AI寫病歷，應該不是技術問題，而是個“倫理”問題，也即為什么要這么做？比如，人工輔助生殖技術早已爐火純青了，但生殖細胞能不能“任意組合”？需要什么限制？

童暄：我們最近準備上AI病歷系統，也面臨著AI生成的診斷、治療方案等相關診療內容到底要站在什么樣的層面去提供給醫生使用，還要如何避免醫生照抄照搬AI生成的內容。就如@陳朝暉?主任所言，AI生成的病歷內容涉及“倫理”。不知衛生主管部門是否發布過這方面應用的指導意見和規定？

每家醫院對于AI病歷的出發點和需求點大不相同?？赡苡胁簧籴t院是因為醫生不愿意寫，寫得很粗糙，質控檢查、醫保檢查一查一堆問題，領導問起來，醫生們就說人手少、患者多，根本沒時間寫，然后領導就把這個問題拋給信息。

朱小兵：信息是支援，不是替代。有句話叫作“卡位但不越位”。

陳朝暉：如果病歷是醫療過程必需的，就沒有什么“沒時間”的理由。比如，醫生不可能因為沒時間而不給患者做手術。如果是為了內容的完整性，那能不能用AI“越俎代庖”？看上去醫生們都非常盼望AI病歷，臨床幾乎沒人喜歡寫病歷。

劉世宇：病歷書寫和智能汽車駕駛倫理一樣，出事了誰擔責？廠商還是駕駛者？如果廠商完全推卸責任，醫生也不一定樂意，畢竟廠商是為醫生服務。不過，智能駕駛到現在也沒解決這個爭議，照樣推向市場。

王林春：自動駕駛有L0-L5分級，病歷智能書寫產品也來個分級么？

觀點三：AIGC能否在病歷書寫相關場景中找到用武之地？

沈碧飛：1.寫病歷的本質上是記錄信息；2.醫療上需要記錄的信息有兩類：一是客觀信息，二是主觀信息；3.客觀信息可以利用AI提升結構化的顆粒度和標準化程度；4.主觀信息可以利用AI輔助提升書寫效率和質量。

趙文龍：AIGC用來對采集的病史素材進行自動生成，對醫生來說價值更大。

范益輝：AIGC在理解病歷并轉換為結構化電子病歷上是有價值的。

陳金雄：如果能結合語音交互和大模型，來幫助醫生撰寫病歷，并做一些結構化處理，對醫生絕對是個解放，同時數據的質量和利用率會大幅度提升。

胡志翔：?AIGC可以生成病歷模板?？梢赃@樣理解，所謂AI寫病歷、開醫囑，其實就是一個動態模板、組套。這個模板和組套的內容會根據病人情況變化，減少醫生壓力。

趙艷：AI應該用在質控上（內涵和格式），還有病歷重復內容的引用上。當然提供病歷的知識庫參考、診療方案的AI檢索也是好的。

白駒過隙：贊成用AI做檢查、審核病歷專業水準的工具。

彭建明：我們醫院基于訊飛大模型進行病歷內涵質控和病歷自動生成。目前系統剛上線。在院的住院病人有四千多人，寫病歷是醫生的一項重要工作，工作量太大了。非常期望通過新技術，讓醫生回歸醫療。

王志勇：目前可以明確的是：首次病程記錄和病歷質控，AI能發揮作用。我們準備進行病歷大模型訓練。

唐靈逸：目前AI大模型就是一個數學函數y=f(x)，擅長的是找“文本進-文本出”的場景，也就是x和y都是文本。文本可以是存在電腦上的文字、文檔，也可以多模態的，比如語音，甚至是任何二進制形式存儲的數據，比如圖像和視頻。

大模型擅長的是整理、概括、抽象，無論是整理大段文字，如非結構化數據轉為結構化、總結醫患溝通的對話內容等，都屬于“文本進-文本出”，都是大模型擅長的地方，反而“創新、從無到有”的場景不是AI擅長的。

王實-惠每：我們在落地大模型輔助醫生寫病歷遇到的真實情況是，臨床醫生比較習慣使用模板+HIS自帶的數據引用功能，他們覺得這樣完成病歷的速度不慢。這種方式決定了可以基本保證數據不漏，但比較少體現臨床的診療思路。

使用AIGC生成病歷的優勢，在于能夠做一些歸納和總結，而不是直接拼接原始的實驗室檢查數據。使用AIGC生成病歷的缺陷，是每個科室有自己的習慣，即使AIGC只有少部分的問題，醫生還需要檢查修改，這個花的時間更多。

目前用來做病歷內涵質控和現有的臨床流程融合反而自然一點。我們之前主要是做住院病歷的輔助生成，但回過頭看，結合院內診前導診、問診或互聯網問診生成門診電子病歷的好像會更容易被接受一些，也希望有其他專家可以分享這部分的實際落地經驗。

劉喻：剛剛看介紹，不少海外的醫生、護士已經大規模使用ChatGPT輔助寫病歷。醫院的病人主訴、會議記錄、客服中心等均可采用ChatGPT。ChatGPT輔助醫護，把關還是人！

朱小兵：看來最后還是要有責任心、職業規范。技術手段在變，底層業務邏輯不變。

（上述內容來源于“HIT專家網-KOL群”“HIT專家網-CIO群”“HIT專家網-醫院信息科交流群”“HIT專家網-醫學人工智能應用交流群”“HIT專家網-南湖HIT論壇交流群”等多個專業讀者群討論，HIT專家網編輯整理，未經發言群友審核確認。）

【責任編輯：陳曦 版式：金家潘】