大模型与本地知识库进行关联，用户可以通过简单的自然语言输入查询与本地数据库相关数据和知识。大模型对用户的查询语句进行深入的语义理解，识别其中的关键词、实体（如疾病名称、治疗方法、研究人员等）、时间范围、地点范围等关键信息，并分析用户的真实意图。例如，对于上述查询，大模型能够准确识别出“肺癌靶向治疗”是核心主题，“近一年来”是时间范围，“最新研究进展”是查询目的。
根据识别出的查询意图和关键信息，大模型在本地知识库中进行高效的检索操作。它不仅能够检索结构化的数据表（如电子病历中的患者信息表、医学文献的元数据表等），还能够处理半结构化和非结构化的数据（如自由文本形式的病历记录、文献全文等）。通过对检索结果的相关度计算和排序，将最符合用户需求的信息呈现给用户。例如，对于肺癌靶向治疗的研究文献检索结果，大模型会根据文献的发表时间、引用次数、与查询主题的相关性等因素进行排序，优先展示最新且最具权威性的研究成果。
（1）语音录入与文本转换
医生在查房或诊疗过程中，可以通过语音输入的方式记录患者的病情变化、诊疗措施等信息。大模型利用语音识别技术将医生的语音转换为文本内容，并进行实时的文字显示和存储。这样可以大大提高医生书写病历的效率，减少手写或打字录入的时间消耗，使医生能够更加专注于患者的诊疗工作。
（2）病历内容自动填充与完善
基于大模型对医患对话、检查检验结果等信息的理解，自动填充病历模板中的部分内容。例如，在主诉、现病史、既往史等栏目中，根据患者之前的描述和系统记录的信息，自动生成相应的文字描述；在体格检查结果栏中，根据大模型对人体体征数据的分析和解读，填写体温、血压、心率等检查结果。同时，大模型还可以对不完整或模糊的病历信息进行提示和补充询问，引导医生进一步完善病历内容。
（3）病历格式规范与质量控制
大模型内置病历格式规范检查模块，对医生书写的病历内容进行实时的格式审查。它可以检查病历的字体、字号、行距、页边距等排版格式是否符合医院的规定，以及标题、段落划分、标点符号使用等是否规范。此外，还能对病历中的医学术语使用准确性、诊断依据完整性、治疗方案合理性等方面进行质量控制，发现问题及时提醒医生进行修改，确保病历的质量符合医疗质量管理要求。
在医院的病历管理部门，大模型可以作为病历质控的辅助工具，对大量病历进行快速、全面的质控检查，提高病历质控的效率和准确性。通过自动化的质控流程，减少人工审核的工作量，及时发现病历中的质量问题，确保病历的规范性和完整性。
对于医务人员个人，大模型可以在病历书写过程中实时进行质控提醒，帮助医务人员及时纠正错误和遗漏，提高病历书写的质量。例如，在医生输入病历时，大模型可以实时检测病历内容是否符合规范，如诊断依据是否充分、治疗方案是否合理等，并给出相应的提示和建议。
病历内容解析。对病历文本进行自然语言解析，提取病历中的关键信息，如患者基本信息、主诉、现病史、既往史、检查结果、诊断结论、治疗方案等。大模型可以识别病历中的医学术语、逻辑结构和语义关系，将病历内容转化为结构化的数据，为后续的质控分析提供基础。
质控规则定义。根据医院的病历书写规范和医疗质量标准，制定病历质控规则。质控规则可以包括病历内容的完整性、准确性、逻辑性、规范性等多个方面，如病历中是否缺少关键信息、诊断与治疗是否相符、检查结果是否被正确引用等。
质控分析与反馈。大模型按照质控规则对病历进行自动分析和检查，识别出病历中存在的问题和缺陷，并生成质控报告。质控报告中详细列出病历的问题位置、问题类型和改进建议，反馈给病历书写者或病历管理部门，以便及时进行整改和优化。
在临床工作中，医务人员可以通过大模型快速生成各类医学文书，节省书写时间，提高工作效率。例如，在手术后，医生可以利用大模型生成手术记录初稿，只需对关键信息进行核对和补充即可完成手术记录的书写。
对于住院患者，大模型可以自动生成病程记录，记录患者的病情变化、治疗措施和检查结果等，方便医生随时查阅患者的病情进展，为后续的治疗决策提供依据。
在患者出院时，大模型可以生成详细的出院记录，包括出院诊断、治疗经过、出院医嘱等信息，为患者提供清晰的出院指导，同时方便医院进行病历归档和管理。
模板定制。根据医院的规范和要求，开发各类医学文书的模板，包括出院记录、手术记录、护理记录单、病程记录、会诊转诊记录等。模板中可以定义文书的结构、格式、必填项和可选项，确保生成的文书符合医院的标准和规范。
信息提取与填充。在生成文书时，大模型通过自然语言理解技术从病历数据中提取相关的信息，如患者的基本信息、病情描述、治疗过程、检查结果等，并将这些信息自动填充到文书模板的相应位置。对于缺失或不完整的信息，大模型可以提示医务人员进行补充和完善。
内容生成与审核。基于提取的信息和模板，大模型生成完整的医学文书内容，包括文字描述、数据记录等。生成的文书内容需要经过医务人员的审核和修改，以确保其准确性和完整性。大模型可以提供文书的初稿，并根据医务人员的反馈进行实时修改和优化。
（1）术前信息收集与分析
在手术前的准备阶段，大模型收集患者的详细病历资料（包括病史、体检报告、实验室检查结果、影像学资料等）、手术相关信息（如手术类型、手术部位、预计手术时间等）以及手术团队信息（主刀医生、助手医生的经验和技术特长等）。通过对这些信息的全面分析，大模型评估患者的手术适应证和禁忌证，确定最适合患者的手术方案。例如，对于一位患有冠心病的患者需要进行心脏搭桥手术，大模型会根据患者的冠状动脉造影结果、心脏功能指标、全身状况等因素，判断患者是否适合进行手术以及选择哪种搭桥手术方式（如体外循环下搭桥术或非体外循环下搭桥术）更为合适。
（2）手术风险预测与预警
利用大模型对大量历史手术数据和临床研究资料的学习成果，预测患者在手术过程中可能出现的风险因素（如出血风险、感染风险、麻醉意外风险等）以及术后可能出现的并发症（如伤口愈合不良、肺部感染、心律失常等）。根据预测结果的风险等级，向手术团队发出预警信号，提醒医生提前做好应对准备。例如，如果预测患者手术中出血风险较高，医生可以在术前准备更多的凝血因子制剂或血液回收设备；如果预测术后可能发生肺部感染，医生可以在围手术期加强呼吸道管理，预防肺部并发症的发生。
（3）手术方案优化与模拟
结合手术风险评估结果，大模型协助手术团队优化手术方案。它可以模拟不同的手术操作步骤和应急处理措施，分析各种方案对手术效果和风险的影响程度，为医生提供决策支持。例如，在脑部肿瘤切除手术中，大模型可以根据肿瘤的位置、大小、与周围神经血管结构的关系等因素，模拟不同的手术切除路径和切除范围，评估每种方案对肿瘤切除完整性和神经功能保护的效果，帮助医生选择最佳的手术方案，提高手术成功率并降低手术风险。
除了疾病诊断外，大模型还可以对医学影像的质量进行评估。它可以检查影像的分辨率、对比度、噪声水平等指标是否符合诊断要求，并对影像中的伪影、运动伪影等问题进行分析和提示。根据影像分析的结果，大模型自动生成详细的影像诊断报告，包括影像表现描述、诊断结论、病变量化指标（如肿瘤体积测量、血管狭窄程度评估等）以及建议的进一步检查或治疗方案。这份报告可以直接嵌入到医院的电子病历系统中，供医生参考和书写正式的病历报告。
当病理科医生出具病理报告后，大模型对报告的文本内容进行深入分析。它可以识别报告中的关键信息，如病变类型（良性、恶性）、分级分期（如肿瘤的TNM 分期）、病理诊断依据（细胞形态学特征、免疫组化结果等）、特殊病理现象（如脉管癌栓、神经侵犯等）。
结合本地知识库中的病理学知识体系，大模型对病理报告中的专业术语和概念进行解释说明，使非病理专业的医生和患者能够更好地理解报告内容。例如，当报告中提到“浸润性导管癌 II 级”时，大模型可以解释这是乳腺癌的一种病理类型，“II 级”表示癌细胞的分化程度较低，具有一定的侵袭性；同时说明这种类型的乳腺癌在临床上通常需要采取综合治疗措施，包括手术治疗、化疗、放疗等。
根据病理报告的结果以及大模型对类似病例的预后数据分析，推断患者的疾病预后情况（如生存率、复发率等），并为医生提供后续治疗建议或患者健康管理建议。例如，如果病理报告显示患者的肿瘤具有较高的增殖指数和Ki-67 表达阳性率，大模型可以提示医生该患者可能存在较高的复发风险，建议密切随访并考虑给予辅助化疗或靶向治疗等措施。
从医院的各个信息系统（如电子病历系统、检验检查系统、影像归档与通信系统等）中提取医学数据，包括患者的基本信息（年龄、性别、病史等）、临床症状数据（体温、血压、症状描述等）、检查检验结果数据（实验室指标数值、影像特征数据等）、治疗过程数据（用药记录、手术记录等）。对这些多源异构的数据进行清洗、转换和标准化处理，使其能够被大模型有效地分析和利用。形成院级多模态大数据中心。
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