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随着电子病历系统的广泛应用，医疗文书的管理给临床医生带来了沉重的负担。研究表明,医生高达25%至50%的时间被用于医疗文书工作，这大大减少了直接用于诊治患者的时间，并可能导致医生的职业倦怠。为解决这一问题，研究人员提出了这个“医疗记录”框架，这是一个先进的生成式人工智能系统，旨在将医疗对话到SOAP记录的转换过程实现自动化。

 

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“医疗记录”整合了大语言模型(LLMs)、检索增强生成(RAG)和自动语音识别(ASR)技术，能够实时或从录音中抓取并处理文本和语音输入，生成结构化且上下文准确的医疗记录。该框架还采用了量化低秩适应和参数高效微调等先进技术, 从而实现在资源受限的环境中高效地对模型进行微调。此外, “医疗记录”提供了基于查询的检索系统，使医务人员和患者能够快速准确地访问相关医疗信息。

 

与芝加哥大学医学中心合作进行的临床评估显示，75%的生成记录在临床上直接可用，而无需人工修改；60%的记录达到了令人满意的完整性水平。此外，70%的满意度评分反映了医生和患者的积极反馈。

 

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本文最后也指出了“医疗记录”框架的一些局限性，例如训练数据集的局限性以及医疗数据隐私保护的挑战。尽管如此，“医疗记录”框架仍然为解决医疗记录的管理负担问题提供了一种有前景的解决方案。通过整合先进的人工智能技术，“医疗记录”能够显著提高医疗记录生成的效率和准确性，从而释放医护人员的时间，改善患者诊治质量，并最终优化医疗流程。尽管如此，“医疗记录”仍有改进的空间，例如扩大训练数据集的多样性，提高模型的鲁棒性和泛化能力，以及如何更好地解决医疗数据隐私和安全问题。总之，“医疗记录”框架代表了医疗人工智能领域的一个重要进展，为构建更智能、更高效的医疗系统提供了新的思路。