项目编号： 基于 DeepSeek AI 大模型辅助病历书写 系统 设 计 方 案 目 录 1. 引言......................................................................................................................................... .........33 3.2.1 病历录入辅助...............................................................................................................................................36 3.2.2 病历模板管理................ ..........59 4.2.1 病历录入模块..............................................................................................................................................60 4.2.2 病历审核模块................

ining）并通过微调（Fine-tuning） 以适配不同领域任务需要[2]。在医疗领域，医疗数据本身就具有多模态的特性，大模型 将进一步推进智慧医疗、医疗元宇宙和医疗研究的发展进程。比如电子病历理解、医 疗问答、医学教育培训、医学影像生成、疾病辅助诊断、药物研发以及虚拟医院和医 疗虚拟数字人交互等诸多应用[3]，涵盖医疗领域就诊前、就诊中、就诊后各环节。本文 梳理了当前大模型在医疗领 文本、生物信 息、蛋白质工程 多模态 ProactiveHealthGPT 2023.6 华工数字孪生人实验室 健康对话、心理 咨询 文本 灵医 Bot 2023.6 百度灵医智惠 文档理解、病历 多模态 bmr.202312.00027V2 http://www.biomedrxiv.org.cn/article/doi/bmr.202312.00027 此预印本（未经同行评审）的作者 苏文星，硕士，发表论文 4 篇。 电子病历（Electronic Medical Record，EMR）是临床诊中重要的应用工具之一， 指医务人员在医疗活动过程中以文字、符号、图表、数字、影像等形式产生和记录的 重要医疗信息资源。由于病历涉及的内容繁杂且形式多样，在临床中记录、使用和分 析的效率不高[18]，因此可借助大模型强大的理解分析和创造能力，自动化生成病历和 医学报告，通过口述或手写记录

医疗大模型一般指在医疗健康领域应用的大规模预训练语言模型（LLM），其训练数 据集包含大规模的医疗科研文献、电子病历、医学图像等，参数量通常在百万级到亿 级，远超过普通深度学习模型，因而能够获取更强的特征提取和学习能力等。 医疗大模型的典型运作逻辑主要包含三个层面： 从数据层看，大模型可构建医疗数据集，收集包括电子病历、文献报告、医学知识图 谱、医学图像等多源异构的医疗数据，同时进行数据清洗、标注、统一编码，构建规 和法律问题，这些也正是在临床一线工 作的医务工作者所关心的问题。 在数据隐私和安全方面，在医疗领域，大模型需处理大量敏感个人健康信息。应确保 数据隐私和安全得到保护，防止泄露或未授权访问。训练所需病历数据及实际应用中 的敏感信息需进行严格脱敏处理和隐私保护。 在透明度和解释能力方面，医生作为专业人士，应对大模型“黑箱”性质加以关注。医 生和患者需理解并信任AI系统的决策过程，要求系统具有透明度和解释能力。有医生 于角色的访问控制和双因素身份验证降低非授权访问风险。 在增强数据多样性方面，当前我国医疗大模型领域面临数据质量不足问题。训练数据 包括半公开数据（如医学知识库、知识图谱等）以及非公开数据（如临床脱敏数据、 电子病历、检测报告、医生反馈等）。使用这些数据训练大模型可降低内容失真、数 据安全和隐私泄露风险。 在规范开发与使用方面，大模型的开发者和使用者需遵守医疗数据隐私法律法规，如 HIPAA、GDPR等，确保

的临床信息系统（ CIS) 上转型升级。未来再向区域化医疗卫生服务系统（ GMIS) 上升级，最终实现信息和资源共享的医联体。 • 领先的三级医院建设医疗数据湖平台向智慧医院演进。 • 结构化电子病历 • 医院影像、诊断、临床检 验数字化 • 高通量基因测序 • 家医联动 • 可穿戴设备 医院加速向智慧医疗转型，强化远程诊疗、精细化服务能力 • 医疗数据湖平台 • 院内跨系统协同运营 保护。 备份保护：针对虚拟化、影像文件、个人数据提供按策略的备份保护。 低成本设计：基于存储产品的数据保护能力，不需要额外的设备，降低投入成本。 关键能力 针对处方、病历、费用记录等关键业务数据，提供秒级、任意时刻的连续保护，中病毒、逻辑错误、 误删除后数据不丢失，恢复时间 < 分钟级。 针对业务系统、应用、检查影像等数据，提供备份保护，中病毒、逻辑错误、误删除后数据可恢复。 算法模型服务 论文编写 实验设计 获取数据 医院临床业务系统 AI 基础 技术与方法 专科医联体平台 专业科研服务 互联网医院 模型构建与优化 科研选题 分析数据 应用层 物联网技术 电子病历后结构化 医学科研方法 自然语言处理 医学知识库 数据挖掘引擎 专业算法引擎 大数据平台 科研成 果服务 Hi1812 智能 SSD 控制芯 片 Hi1710 智能管理芯片 Hi1822

用户金融隐私，又提升风险识别效率；制造业中，打通供应链上下 游设计、生产、物流数据，支撑数字孪生、预测性维护等应用，实 现跨企业数据安全协同；医疗行业助力医院、药企、科研机构安全 共享电子病历、基因组数据，加速精准医疗研发与跨机构诊疗协 作；政务领域整合公安、社保、税务等部门数据，支撑“一网通办”“ 跨省通办”，确保政务数据可信交换的同时保护公民隐私；能源行业 连接电厂、电网、分布式能源节点，实现能源供需实时感知与优化 间中，下游企业仅能访问上游供应商“某批原料的质检报告关键字段 ”（而非完整生产日志），且权限仅在“订单履约期”内有效；在医疗 健康可信数据空间中，会诊医生仅能调取“患者当前病种相关的历史 病历片段”（而非全量健康档案），且操作行为被实时审计。这种“ 细粒度、动态化”的权限分配，一方面避免了“过度授权”导致的隐私 泄露或数据滥用，契合可信数据空间对“数据主权”的保护需求；另 一方面， 9-2022《信息安全技术 数据脱敏产品技术要求与测试评价方法》 （规范脱敏产品的静态/动态功能、安全性）。其适用场景紧扣可信 数据空间“可信共享、安全利用”需求：一是跨机构共享（如政务人 口信息协同、医疗病历联合分析），通过假名化替换敏感标识（姓 名→唯一ID）实现隐私保护与流通；二是对外提供（如企业向第三 方输出用户行为数据），对手机号、地址等掩码/泛化处理，符合合 规；三是开发利用（如大数据分析消费数据），匿名化去除个人关

高清视频等赋能技术，构建自动化、 智能化的健康服务体系；其中区块链技术以其分布式、不可篡改和可追溯的特性，在保障数据隐私的前提下打通 信息孤岛，推动健康数据安全共享与信任机制建立，广泛应用于电子病历、药物溯源、健康保险等领域，提升健 康管理的效率与服务品质。 基于区块链的健康管理平台 可信数 字化技 术引擎 企业级 分布式账本 可信轻账本 可信工业 账本 私账本 多账本 可信资产 报告查询及解读 40% 30% 20% 医院互联网应用持 续优化检前检后全 流程体验。 健康管理服务 细分项目 覆盖率 提供电子病历 提供健康档案 提供健康管理和慢病管理 50% 40% 20% 医院互联网应用正 逐步探索电子病历、 健康管理等服务， 目前处于发展初期。 中国智慧养老产业 白皮书 | 2025/09 www.leadleo.com 400-072-5588

要求患者年龄在18岁以上，而患者只有15岁。这类患者也应该从候选名单中剔除， 以保证试验的有效性和安全性。 • 合格：符合的患者是指满足试验入选和排除标准的患者，例如试验要求患者 有确诊的多发性硬化症，而患者的病历证实了这一点。这类患者是试验的目标人 群，可以参与试验并接受相应的干预措施。 分类主要基于两个指标：患者-试验对的相关性分数(Relevance score)，患者-试验 对的合格分数（Eligibility

协同架构之上。前端毫米波雷达实时采集 患者的生命体征与行为数据，随即回传至毫米波智慧监测边缘计算网关（AirEngine 9703-S/H）；网关搭载华为创新 的体征监测算法，对数据进行精准解析处理，最终实现体征信息实时呈现、电子病历自动填写、异常情况智能预警等 核心功能。 网络层级 产品 部件 承接主体 云 应用系统 医疗监护应用系统 ISV（智尔） 管理平台 iMaster NCE-Campus

正错误数据，将不同格式的数据转换为统一的格式， 实现数据的标准化。例如，将不同部门的身份证号、 地址等信息按照统一的规则进行格式化处理，确保数 据的一致性。 对于非结构化文本数据，如政策文件、执法记录、 病历资料等，利用自然语言处理（NLP）技术进行解 析和处理。通过文本分类、实体识别、关系抽取等技 术，从非结构化文本中提取关键信息，生成标准化的 数据格式。例如，从执法记录中提取执法时间、执法 以上。减轻法官的工作负担，使法官 能够将更多的精力投入到案件的实质性审理中，提高 审判质量和公正性，提升司法公信力。 7.3 省卫生健康委：智能医疗服务 7.3.1 场景描述 整合省卫生健康委的电子病历数据、药品数据、 医疗机构数据，省公安厅的人口数据，省民政厅的医 保数据、低保数据等，为公众提供智能导诊、远程诊 疗、医保智能报销等服务，提升医疗服务的可及性和 便利性。 7.3.2 技术方案

31 页 数字档案馆应用系统建设方案 4.1.3 组织人事管理 4.1.3.1 人事管理 将按照国家人事信息标准， 实现人事信息管理， 包括人事基本信息、工作简 历、培训情况、病历、级别变动情况、工资变动情况等的管理。由人事部门将信 息录入系统，供相关领导查询。 4.1.3.2 教育管理 主要实现岗位培训、继续教育信息管理，包括： 1 ．各教学点登记录入各自的报名信息并上报至市档案局；