在肿瘤专科医院，病历不仅是诊疗过程的记录，更是规范诊疗、质量管理、科研教学和患者全程管理的重要基础。作为广西肿瘤防治体系中的重要力量，广西医科大学附属肿瘤医院长期深耕肝癌、鼻咽癌、结直肠癌、乳腺癌等重点癌种诊疗，形成了覆盖预防、诊断、治疗、康复和随访的综合服务体系。随着肿瘤诊疗模式不断向精准化、个体化、多学科协同发展，临床工作对病历质量、诊疗记录完整性和管理效率提出了更高要求。面对肿瘤诊疗链条长、病种复杂、文书类型多、质量管理要求高等现实挑战，广西医科大学附属肿瘤医院联合惠每科技，在院内落地基于大模型的临床决策支持系统（CDSS）与病历质控系统，以临床智能体平台为支点探索人工智能在临床诊疗和病历管理中的深度应用。通过病历生成智能体、病历质控系统和多场景临床智能体协同建设，医院正在推动AI从“辅助工具”走向“业务流程”，同步提升病历书写效率和病历质量管理效率，为肿瘤专科高质量发展注入新动能。
让病历生成嵌入临床流程
减轻医生书写负担
对于肿瘤专科医生而言，病历书写一直是一项高频、刚性且耗时的工作。肿瘤患者往往诊疗周期长，涉及入院评估、专科检查、病理诊断、影像评估、分期分型、手术、放疗、化疗、靶向治疗、免疫治疗、MDT讨论、并发症处理和出院随访等多个环节。每一次关键诊疗行为，都需要在病历中形成准确、完整、规范的记录。在实际工作中，医生既要面对复杂病情和诊疗决策，也要处理大量文书书写与资料整理工作。尤其在肿瘤专科场景下，既往史、治疗史、检查检验、病理报告、影像资料、治疗方案和疗效评价等信息分散在不同系统和文书中，医生需要反复查阅、提取、归纳和整理。病历书写占用大量临床时间，也容易受到工作强度、信息分散和重复录入等因素影响。基于惠每医疗大模型能力建设的病历生成智能体，为这一问题提供了新的解决路径。依托大模型对医学文本的理解、归纳和生成能力，病历生成智能体能够围绕患者诊疗过程，自动提取关键病史、检查检验、诊断、治疗方案和病程变化等信息，辅助医生生成结构化、规范化的病历初稿。在医生审核、修改和确认的基础上，系统帮助医生减少重复录入和机械性整理工作，让医生将更多精力投入到病情判断、治疗方案制定和医患沟通中。更重要的是，病历生成并不是简单“替医生写病历”，而是围绕临床工作流开展人机协同。系统生成的是可供医生审阅和完善的病历基础内容，医生仍然是病历质量和诊疗决策的最终责任主体。通过这种模式，病历书写从“完全依赖人工整理”逐步转向“AI辅助生成、医生专业把关”，既提升了书写效率，也有助于提高病历内容的完整性、规范性和一致性。对于肿瘤医院而言，其价值尤为突出。无论是复杂病例的诊疗过程梳理，还是围绕手术、放疗、化疗、免疫治疗等不同治疗阶段形成连续性记录，病历生成智能体都能够在信息整合和文本生成环节发挥作用，帮助临床医生更高效地完成病历书写工作。
从事后检查到过程提醒
推动病历质控提质增效
病历质量管理，是医疗质量管理的重要抓手。在传统病历质控模式下，质控工作较多依赖人工抽查和事后审核。管理人员需要逐份查看病历内容，核对病程记录、手术记录、知情同意、检查检验、病理诊断、治疗方案等信息是否完整一致。面对大量住院病历和复杂专科文书，人工质控往往存在工作量大、发现问题滞后、问题归因困难、整改闭环不易追踪等挑战。尤其在肿瘤诊疗场景中，病历质控具有更强的专科复杂性。例如，肿瘤分期是否清晰，病理诊断是否与治疗方案相匹配，放化疗方案是否记录完整，术前评估、术后病程、并发症处置、MDT讨论意见的落实情况是否形成有效闭环，检查检验结果与诊断治疗记录之间是否相互印证，都是病历内涵质量管理中的关键内容。
病历质控系统建设，使医院能够将更多质控规则和管理要求前移到临床工作过程中。系统可围绕病历完整性、时效性、一致性、合理性和内涵质量等维度，对病历文书开展智能检查与风险提示。对于缺项漏项、前后矛盾、关键记录缺失、诊疗依据不足、重要节点未闭环等问题，系统能够辅助临床和质控人员及时发现、及时提醒、及时整改，推动病历质控从“事后发现问题”向“过程防控问题”转变。与此同时，病历质控系统还能够帮助管理部门提升质控管理效率。通过对质控问题进行分类统计、科室分析、趋势跟踪和整改反馈，医院可以更清晰地掌握病历质量薄弱环节，推动质控工作从经验管理走向数据驱动。对于共性问题，管理部门可以开展针对性培训和专项改进；对于重点环节，可以进一步完善制度、规则和流程，形成持续改进的闭环管理机制。这意味着，病历质控不再只是“检查病历写得对不对”，而是通过病历这一载体，进一步促进临床诊疗行为规范化、医疗质量管理精细化和医院运营管理科学化。
以临床智能体平台为支点
拓展肿瘤诊疗质量提升新空间
从病历生成到病历质控，AI的价值正在从单点提效走向流程赋能。在此基础上的临床智能体平台建设，意味着人工智能将进一步深入临床诊疗和医院管理的更多关键环节。智能体平台融合CDSS与垂直大模型能力，可以围绕不同科室、不同岗位和不同业务场景，形成更贴近临床实际的智能应用能力。例如，在医生端，智能体可辅助完成病历生成、病情摘要、诊疗依据梳理、MDT资料整理和随访记录生成；在质控端，可辅助开展病历内涵质控、关键诊疗行为核查和问题整改追踪；在管理端，可围绕医疗质量、病案管理、专科能力建设等工作提供数据支持和管理分析。对于肿瘤专科医院而言，这种平台化建设具有更大的延展空间。肿瘤诊疗涉及外科、内科、放疗、影像、病理、检验、药学、护理、麻醉、重症、营养、康复等多学科协同，临床路径长、信息密度高、治疗方案复杂。通过临床智能体平台，AI技术可以逐步覆盖更多科室、更多医生和更多业务场景，在患者诊疗全周期中发挥辅助作用。未来，随着智能体平台能力持续增强，医院将继续围绕肿瘤专科诊疗特点，推动基于大模型的CDSS、病历质控系统和多场景智能体在院内深化应用。随着人工智能持续深入临床一线，更多诊疗和管理场景将实现深度互联，更多医生和患者也将从智慧医疗建设中受益。
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