围绕医生病历文书工作量大、AI病历需求迫切的行业痛点，创业慧康（300451）基于BsoftGPT大模型平台推出了全场景AI病历智能体，通过五大创新点——预生成模式、深度内嵌、可信推理、自然语言配置、临床传承的相辅相成，旨在通过AI技术为医生减负、提升医疗效率与质量。
(资料图片仅供参考)
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医生的痛点：每天N小时的病历文书工作严重挤占临床时间
“写病历比看病还累！”这是许多医生的真实心声。据中国医师协会发布的《中国医师执业状况白皮书》揭示，近八成的医生每日工作时间长达8-12小时，甚至有近两成的医生每日工作超过12小时。丁香园的调研显示，50%以上的医生每天需花费4小时以上时间书写病历，而从工作内容来看，其中70%的时间消耗在重复性录入和格式调整上。某三甲医院心内科医生坦言，一次门诊结束后，他需额外花30分钟整理病历，才能完成系统录入。
更艰巨的任务是随着公立医院绩效考核、DRG/DIP医保支付改革、各级各类的医疗质量上报管理的推进，病历需承载更多医疗行为合规性证明。医生不仅要记录大量复杂的诊疗过程，还需确保记录的结构化数据完整、准确，这会对传统手工录入方式产生巨大的负担。
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创业慧康全场景AI病历：覆盖医生全流程的“智能助手”
创业慧康基于两年来在AI病历领域的深耕实践，深度剖析医院实际业务场景与核心痛点，依托自主研发的BsoftGPT大模型能力平台，推出四大核心场景的AI病历智能体，助力医院全面提升效率与质量。
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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
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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
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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
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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
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五大创新点：让医生便捷高效工作
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快速响应的预生成模式
AI病历生成普遍需10-30秒，而创业慧康在病历业务节点支持预生成模式，大幅提升大模型的生成速度，最快0.258秒，有效提升病历文书的生成速度，减少医生等待，真正实现“所问即所得”。
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AI与业务的深度内嵌
与HIS系统一体化融合，同屏设计减少医生的操作成本，避免外挂式不便。生成的文档不会“流浪在外”，而是内嵌于电子病历中，医生只需在原有界面复核修改。同时，与结构化元素打通，实现自然语言与结构化模板的流畅转化。
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可信推理，拒绝“AI幻觉”
系统提供推理过程可视化，医生可点击结论查看数据来源，如引用的病历文书、外院报告、问诊录音片段、大模型思维过程等，确保AI病历的内容生成过程可信、结果可信。
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自然语言配置，让AI理解医生
传统的质控规则需IT工程师编写规则，且难以穷举，医生诉求难以精准落地。对于规则难以处理的内涵质控问题，医生只需用自然语言描述出来（如“糖尿病患者需记录靶器官损害情况”），病历质控智能体会自动解析并执行，明显提高质控规则更新效率。
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临床传承，写出“像医生写的病历”
多数AI病历的生成内容同质化，不符合科室或个人的病历书写习惯。我们的AI病历通过本地知识库增强，主动学习医院优秀的病历书写习惯，生成内容既符合规范，又保留医生个性化表达（如某医院特色病历模板）。
创业慧康始终以医生为本，从临床需求出发，用技术创新回应医生痛点。全场景AI病历智能体不仅是一次效率的跃升，更是对医疗人文价值的回归——让医生从繁重的文书工作中解放，将更多精力投入诊疗本身。未来，创业慧康将持续深耕AI医疗领域，用智能技术守护生命温度，助力医疗行业高质量发展。
