圍繞醫生病歷文書工作量大、AI病歷需求迫切的行業痛點，創業慧康（300451）基于BsoftGPT大模型平臺推出了全場景AI病歷智能體，通過五大創新點——預生成模式、深度內嵌、可信推理、自然語言配置、臨床傳承的相輔相成，旨在通過AI技術為醫生減負、提升醫療效率與質量。

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醫生的痛點：每天N小時的病歷文書工作嚴重擠占臨床時間

【資料圖】

“寫病歷比看病還累！”這是許多醫生的真實心聲。據中國醫師協會發布的《中國醫師執業狀況白皮書》揭示，近八成的醫生每日工作時間長達8-12小時，甚至有近兩成的醫生每日工作超過12小時。丁香園的調研顯示，50%以上的醫生每天需花費4小時以上時間書寫病歷，而從工作內容來看，其中70%的時間消耗在重復性錄入和格式調整上。某三甲醫院心內科醫生坦言，一次門診結束后，他需額外花30分鐘整理病歷，才能完成系統錄入。

更艱巨的任務是隨著公立醫院績效考核、DRG/DIP醫保支付改革、各級各類的醫療質量上報管理的推進，病歷需承載更多醫療行為合規性證明。醫生不僅要記錄大量復雜的診療過程，還需確保記錄的結構化數據完整、準確，這會對傳統手工錄入方式產生巨大的負擔。

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創業慧康全場景AI病歷：覆蓋醫生全流程的“智能助手”

創業慧康基于兩年來在AI病歷領域的深耕實踐，深度剖析醫院實際業務場景與核心痛點，依托自主研發的BsoftGPT大模型能力平臺，推出四大核心場景的AI病歷智能體，助力醫院全面提升效率與質量。

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門診場景：AI輔助智能語音病歷系統

面向門診場景，提供門診語音病歷生成、外院報告AI輔助識別、門診病歷AI輔助解析等關鍵能力，有效解決醫生疲于門診病歷記錄、患者外院資料錄入麻煩、上報數據質量不高等諸多問題。

門診語音病歷生成

外院報告AI輔助識別

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住院場景：AI輔助智能病歷生成系統

面向住院場景，實現多種住院病歷的生成：鑒別診斷、陽性報告總結、術前評估、手術記錄語音錄入、階段小結、出院小結等。同時，按專科構建本地知識庫，為醫生生成符合臨床傳承和個人書寫習慣的病歷文書。

出院小結（預生成）

陽性報告總結

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質控場景：AI輔助智能病歷質控系統

面向臨床病歷書寫和病歷質量管理多場景，將AI輔助智能質控與傳統規則質控相結合，依托大模型對醫療文書和病歷書寫規范的強大理解分析能力，實現深度病歷內涵質控。在自然語言質控點的框架下，病歷書寫規范、病歷評分標準即AI質控點，人工抽查的真實問題即AI質控點，讓機器質控高度接替質控人員的工作。在臨床端，醫生不僅能夠得到科學合理的質控建議，還能夠了解AI的分析過程，加強對臨床的干預和宣貫。整體上實現從“事后審查”到“事中干預”的轉變，促使病歷質量管理效能提升。

自然語言質控點知識庫

醫生端交互

AI質控結果清單

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科研場景：AI輔助智能科研專病平臺

面向科研場景，基于大模型自然語言分析和圖片識別能力，提取標準化的科研數據。依托AI識別，醫生可以按早期設想完成智能納排預篩，持續探索專病研究方向，并在實踐中迭代改進。

智能納排預篩

異構數據結構化解析-肺功能報告

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五大創新點：讓醫生便捷高效工作

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快速響應的預生成模式

AI病歷生成普遍需10-30秒，而創業慧康在病歷業務節點支持預生成模式，大幅提升大模型的生成速度，最快0.258秒，有效提升病歷文書的生成速度，減少醫生等待，真正實現“所問即所得”。

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AI與業務的深度內嵌

與HIS系統一體化融合，同屏設計減少醫生的操作成本，避免外掛式不便。生成的文檔不會“流浪在外”，而是內嵌于電子病歷中，醫生只需在原有界面復核修改。同時，與結構化元素打通，實現自然語言與結構化模板的流暢轉化。

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可信推理，拒絕“AI幻覺”

系統提供推理過程可視化，醫生可點擊結論查看數據來源，如引用的病歷文書、外院報告、問診錄音片段、大模型思維過程等，確保AI病歷的內容生成過程可信、結果可信。

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自然語言配置，讓AI理解醫生

傳統的質控規則需IT工程師編寫規則，且難以窮舉，醫生訴求難以精準落地。對于規則難以處理的內涵質控問題，醫生只需用自然語言描述出來（如“糖尿病患者需記錄靶器官損害情況”），病歷質控智能體會自動解析并執行，明顯提高質控規則更新效率。

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臨床傳承，寫出“像醫生寫的病歷”

多數AI病歷的生成內容同質化，不符合科室或個人的病歷書寫習慣。我們的AI病歷通過本地知識庫增強，主動學習醫院優秀的病歷書寫習慣，生成內容既符合規范，又保留醫生個性化表達（如某醫院特色病歷模板）。

創業慧康始終以醫生為本，從臨床需求出發，用技術創新回應醫生痛點。全場景AI病歷智能體不僅是一次效率的躍升，更是對醫療人文價值的回歸——讓醫生從繁重的文書工作中解放，將更多精力投入診療本身。未來，創業慧康將持續深耕AI醫療領域，用智能技術守護生命溫度，助力醫療行業高質量發展。

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