摘要：随着人工智能技术的飞速发展，医疗行业正迎来一场深刻的数字化转型。智能AI电子病历系统作为这一转型的核心应用之一，正在政策推动与市场需求的双重驱动下迎来爆发式迭代。本文将从行业政策、产品设计、业务流程等维度拆解AI智能电子病历系统的设计逻辑，为医疗从业者、产品经

随着人工智能技术的飞速发展，医疗行业正迎来一场深刻的数字化转型。智能AI电子病历系统作为这一转型的核心应用之一，正在政策推动与市场需求的双重驱动下迎来爆发式迭代。本文将从行业政策、产品设计、业务流程等维度拆解AI智能电子病历系统的设计逻辑，为医疗从业者、产品经理及行业观察者提供一份实战参考。

前面关于医疗信息化的系统也写了不少，自从deepseek出来以后，未来信息化往AI智能方向转已经是未来的趋势了，所以今天观海就从智能AI电子病历系统这个开始，按照信息化系统方向进行解析，希望给各位老师和同学带来不同的角度。

另外AI在医疗领域也是日新月异的发展，观海也是在学习的过程当中，有限的知识水平难免有遗漏或者错误的地方，请多包涵，希望所有求知的同学一起学习和进步。

传统的电子病历(Electronic medical record简称 EMR)是电子的方式采集、整合、存储、传输、查询、统计来收集病历信息的，病历信息就是病人在医院整个诊断治疗过程的所有的临床医疗记录，包括病案首页，出入院记录、病程记录，检查检验结果，护理记录，手术记录，还包括治疗之后的回访记录等等。

简单来说，电子病历具体体现在两个层面：

1）信息管理

包括个人的医疗记录，即门诊、住院的所有医疗信息，包括检查、检验、医嘱、病历等信息。

2）服务功能

电子病历应该发挥着信息技术的优势，提供超越纸质病历的服务功能。

卫生部关于《电子病历系统功能规范(试行)》的文件也指出电子病历系统是指医疗机构内部支持电子病历信息的采集、存储、访问和在线帮助，并围绕提高医疗质量、保障医疗安全、提高医疗效率而提供信息处理和智能化服务功能的计算机信息系统，既包括应用于门(急)诊、病房的临床信息系统，也包括检查检验、病理、影像、心电、超声等医技科室的信息系统。

作为医疗行业数字化转型的核心基建，智能AI电子病历系统（AgentEMR）正在政策推动与市场需求的双重驱动下迎来爆发式迭代。智能AI电子病历系统作为AI助力智慧医疗的关键应用之一，已经在医疗行业大规模推广和应用。

它通实现病历信息的数字化、自动化和集成化管理，为医生提供高效准确的医疗决策过应用人工智能技术，突支持，进一步提高医疗质量和效率。

本文将从行业政策、产品设计、业务流程等维度拆解AI智能电子病历系统的设计逻辑，为医疗从业者、产品经理及行业观察者提供一份实战参考。

在进入正题之前，还是要简单普及下什么是智能AI电子病历系统？

智能AI电子病历系统（AgentEMR）是基于人工智能技术构建和应用的一种电子医疗信息管理系统。它以电子化的方式记录、储存和管理病历数据，利用自然语言处理、机器学习和数据挖掘等技术，实现对大量医疗数据的分析、挖掘和应用。

智能AI电子病历系统的核心目标是提高医疗决策的准确性和效率，并且满足医疗数据的安全和隐私保护需求。

2010年06月，卫生部发布国中医药医政发〔2010〕29号文《中医病历书写基本规范》，规范旨在确保中医病历的书写具有科学性、系统性、完整性和法律性，以维护医疗质量和患者权益。2011年01月，卫生部发布的卫医政发〔2010〕114号《电子病历系统功能规范（试行）》，指出电子病历系统是指医疗机构内部支持电子病历信息的采集、存储、访问和在线帮助，并围绕提高医疗质量、保障医疗安全、提高医疗效率而提供信息处理和智能化服务功能的计算机信息系统，既包括应用于门(急)诊、病房的临床信息系统，也包括检查检验、病理、影像、心电、超声等医技科室的信息系统。

2013年11月，国家卫生计生委、国家中医药管理局印发《医疗机构病历管理规定（2013年版）》。该《规定》分总则、病历的建立、病历的保管、病历的借阅与复制、病历的封存与启封、病历的保存，自2014年1月1日起施行。

2017年02月，国家卫健委、国家中医药管理局联合发布国卫办医发〔2017〕8号文《电子病历应用管理规范（试行）》，明确电子病历为医务人员通过信息系统生成的数字化医疗记录，包括门（急）诊和住院病历，必须设置操作权限、电子签名、时间戳及操作痕迹追溯功能，病历归档后原则上不得修改，特殊情况需经批准并保留修改痕迹。

2018年12月，国家卫健委，国卫办医函〔2018〕1079号文《关于印发电子病历系统应用水平分级评价管理办法（试行）及评价标准（试行）的通知》，要求医疗机构持续推进电子病历信息化建设，提高医疗服务、管理信息化水平。二级以上医院按时参加电子病历系统功能应用水平分级评价，到2019年，所有三级医院要达到分级评价3级以上；到2020年，所有三级医院要达到分级评价4级以上，二级医院要达到分级评价3级以上。

2024年11月，国家卫生健康委员会办公厅印发了卫生健康行业人工智能应用么场景参考指引的通知，在该文件中将AI在卫生健康行业应用场景分为四大部分的13项。

2025年04月，国家密码管理局归口管理，国家卫生健康委医院管理研究所、国家档案局档案科学技术研究所、中国电子技术标准化研究院等单位牵头起草的《电子病历版式文档技术要求》国家标准（OFD-H）正式获批。电子病历作为诊疗过程的真实记录，与人民群众生命健康密切相关，具有内容复杂、安全风险大、隐私保护要求高等特点，且分散保存于多个临床业务信息系统，无法独立应用与呈现，给区域传输共享、集中统一管理、患者便捷利用等造成阻碍。

电子病历主要内容是以患者为中心的临床医疗业务的综合体，包括患者从门诊到住院，从医生到护理，从临床科室到医疗质量管理部门的各个部分，涉及范围广，内容多。现在还有一部分人把医生通过计算机记录病历视作电子病历，认为只要实现了医生录入病历就实现了电子病历。

但实际上电子病历并非纸质病历的计算机化过程，它应该是病人一生医疗信息的收集、加工、存储、访问过程，应该具有超越单纯纸质病历电子化过程的功能，为临床医生提供医疗辅助诊断、为管理人员提供决策服务的功能，为电子病历区域化发展提供服务。

2023年中国电子病历市场规模超50亿元，年复合增长率约20%，但渗透率仍不足60%（三级医院为主）。

因此电子病历的基本内容主要包括最基本的临床业务需求、数据要求以及详细的功能要求三方面。

从业务要求来说,是围绕患者就诊全过程所需的各类诊疗业务活动。除涉及与费用相关的门急诊挂号、住院登记、出院结算过程是HIS相关内容外，其他患者所涉及到的临床诊疗过程都属于电子病历的内容范围，电子病历的建设内容广、范围大而并非简单的纸质病历的电子化过程，完成这个临床医疗业务全电子化的建立是一个漫长的周期。

从数据需求来说，电子病历包括的内容应该是与之相关的所有临床诊疗信息的集合。

从功能要求来说，包括临床诊疗过程中的所有操作：

智能AI电子病历系统是融合自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、知识图谱等技术的智能医疗中枢，实现从“被动记录”到“主动赋能”的升级。AI随着算力和技术能力的提升，变得越来越强，但想完全替代医生还需要不断的学习和训练。医疗诊断需要综合考虑，目前AI能力缺乏临床经验以及医学人文，只能辅助医生，真正的治疗还得靠医生的判断和经验。

在临床医疗方面，智能AI电子病历系统可以自动提取和分析病历数据，辅助医生判断和诊断疾病。例如，系统可以通过分析病历数据中的症状、疾病史和实验室检查结果，给出疾病的可能诊断和治疗建议。

另外，在科研方面，智能AI电子病历系统可以为医学研究人员提供大量的病历数据，用于研究疾病的发病机制、流行病学特征等。

其次，在医疗管理和政策制定方面，智能AI电子病历系统可以收集和分析医疗数据，帮助医院和政府部门监测和评估医疗质量、医疗费用等指标。

现有的电子病历系统也积累了大量的病历数据，但是大部分的病历都以无结构或半结构化文本方式存储，这对病历价值的挖掘带来了很大的难度，也难以将这些宝贵的信息应用于医疗科研和智能诊疗等领域。AI电子病历智借助人工智能的技术能力，通过AI智能处理引擎将病历文本自动转化为更便于医疗科研和机器学习的知识结构，这是开发所有基于病历的应用的基础。

语音自动记录医生与患者的问诊对话，AI智能识别对话中的专业术语，去除语气词口水词，几秒整理成精简自然的标准病历，医生一键采纳即可，病历填写效率提升90%。

通过语音说写病历，医生不用边问诊边记录，一方面有更多时间专注于问诊，了解患者信息。另一方面患者也不用等待医生记录病历，提高就诊效率。

AI会深度结合患者年龄、性别、地区、历史病历和历史处方，输出个性化治疗方案。其中证型/诊断、推荐处方、调护建议/注意事项都可以一键采纳，直接复制到病历，医生根据实际情况进行加减调整即可。

消化专科大模型：基于Transformer架构，预训练超百万份消化专科病历、内镜图像及指南，支持语义理解与疾病推。

参数规模：采用70B参数的专用医学大模型（如DeepSeek R1），针对症状描述模糊场景优化，支持地方方言等多语言适配。

联邦学习：跨医院联合训练模型，在数据不出院前提下提升罕见病识别能力，如自身免疫性肠病诊断准确率提升至XX%以上。

语音转写：集成端到端语音识别模型，支持医学术语实时转写（如“柏油样便”自动关联ICD-11编码K92.1），错误率低于2%。

意图识别：通过双向LSTM网络解析患者主诉，触发追问逻辑链（如“腹痛”自动追问部位、放射痛、排便关联性）。

术语标准化：构建百万级医学实体库，非标表述（如“心梗”）自动替换为标准术语（急性心肌梗死I21.9）。

影像分析

内镜图像识别：假设采用ResNet-152网络，识别克罗恩病特征（如铺路石样溃疡），分类准确率达XX%及以上。

跨模态生成：基于GANs实现MRI到CT影像的生成，骨组织对比度误差

检验数据关联：构建知识图谱，自动关联异常指标（如钙卫蛋白>200μg/g提示炎症性肠病活动期）。

1）双驱动质控

规则引擎：内置几百条质控规则，拦截“糖皮质激素联用未控制感染”等禁忌处方。

机器学习模型：基于LightGBM算法预测病历完整性风险（如缺失家族史字段），预警准确率XX%左右。

过程监管：实现“边写边审”模式，强制修正时间轴错误（如入院记录晚于首次病程记录）。

联邦学习框架：采用微服务架构，各医院本地训练模型参数，中央服务器聚合更新，规避数据泄露风险。

加密存储：患者敏感信息（如基因检测结果）通过国密SM4算法加密，密钥分片存储于独立硬件模块。

结构化转换：非结构化病历经BiLSTM-CRF模型提取实体（如药物剂量、病理分期），生成标准化科研数据库。

特征工程：基于XGBoost算法构建预测模型（如肠癌复发风险），支持多维特征交叉分析（基因突变+肿瘤标志物）。

动态学习机制：实际使用反馈实时优化诊断逻辑，每月降低误诊率0.3%-0.5%（如嗜酸性胃肠炎误诊率从30%降至8%）。

人机协同接口：提供“诊断置信度”可视化面板，辅助医生聚焦低置信度病例（如肠结核与克罗恩病鉴别）。

病历导入引擎：负责对各个来源的各种格式的病历数据进行病历文本的提取。

语义层级构建引擎：病历文本导入系统后，通过此系统进行语义层级上下文的构建。此系统依赖自然语言处理引擎、知识库词库维护引擎。

自然语言处理引擎：负责对病历文本进行分词、句法分析、语义分析的工作，除了封装通用的处理算法，还定制了医学特有的处理。

知识库词库维护引擎：负责知识库、词库的维护工作，是自然语言处理系统的基础CRF(Case Report Format)规则定制系统:负责定制抽取规则。

结构化抽取引擎：以语义层级上下文为基础，通过CRF抽取规则进行结构化的抽取。

智能AI电子病历系统（AgentEMR）是医疗数字化转型的核心工具，其设计需兼顾临床需求、政策合规性和技术可行性。智能AI电子病历系统在实现病历数据的实时更新和共享时，不受时间和空间的限制。医生可以随时随地获取和使用病历数据，提高诊疗效率。并且利用AI技术自动提取、分析和解释病历数据，减少医生的操作负担和错误率。

此外，智能AI电子病历系统通过数据挖掘和预测分析的功能，可以根据病历数据中的规律和趋势，提供个性化的诊疗建议和健康管理方案。实现医疗数据的安全和隐私保护，采用多层次的安全机制和技术手段，确保医疗数据的机密性和完整性。

以下结合智能AI电子病历系统架构图，分类阐述核心功能模块：

1）患者360视图

集成患者基本信息、病史、过敏史、家族史及诊疗全流程数据，支持按时间轴、科室、诊断类型等多维度展示。提供检验报告、影像资料、用药记录的智能关联与动态更新，支持健康趋势可视化分析。

2）病历调阅

通过患者授权码或生物识别认证，实现不同医疗机构间的病历数据安全调阅。支持检验结果互认标记，自动过滤重复检查项目，减少医疗资源浪费。

1）智能病历生成与录入

多模态输入：支持语音录入（方言自适应）、手写板笔迹识别、纸质报告OCR扫描。

NLP语义解析：将自由文本自动拆解为标准化字段（如“患者主诉头痛3天” → 自动填充症状、持续时间）。

场景化模板推荐：根据科室、病种、当前医嘱自动匹配最佳模板（如骨科术后病程记录模板）。

2）病历时效管理

自动创建时效文档（如入院记录、首次病程），实时提醒超期未完成文书，强制拦截未填写必填项的病历提交。支持三级医师审签流程跟踪。

1）多模态AI辅助诊断

整合电子病历、影像（CT/DICOM）、基因检测等数据，按秒生成覆盖一千多种疾病的诊断建议，支持疾病置信度排序、相似病例推荐及个性化治疗方案推送，降低误诊率。

风险预警：实时检测药品配伍禁忌、过敏原冲突及异常检验指标（如血钾>5.5mmol/L标红提示）。

相似病例推荐：基于患者特征匹配历史确诊案例及治疗方案。

诊断概率预测：显示疾病置信度排序及支持依据（检验指标/影像特征）。

2）临床路径管理

自动生成标准化诊疗流程，支持医嘱执行可视化追踪与动态调整。提供路径偏离预警及原因分析，关联DRG/DIP分组合规性校验。

3）用药安全预警

实时分析处方与患者病史、检验指标关联性，拦截药物配伍禁忌（如华法林与阿司匹林联用风险），提供用药效果动态监测与不良反应预测，避免潜在医疗事故。

1）实时质控引擎

逻辑校验：时间轴矛盾检测（如出院记录早于入院记录告警）。

术语规范：非标表述自动替换（“心梗”→“急性心肌梗死I21.9”）。

实时质控引擎：书写时自动提示必填项缺失、时间逻辑错误（如手术记录早于麻醉记录）。

合规性校验：自动检测医保违规表述（如“非必要检查”“过度治疗”等敏感词）。

2）终末质控报告

生成缺陷分布图（文书时效性、术语规范性、逻辑合理性），提供整改建议并追踪闭环。支持卫建委电子病历评级指标自动测算。

1）归档管理

自动校验归档完整性，欠缺内容实时提醒（如缺失CA签名的病程记录）；支持PDF虚拟打印、病案格式标准化转换；提供封存/解封、借阅审批、复印权限控制功能。

2）统计与分析

按科室、时间段统计归档时效、缺陷率及借阅情况。生成DRG分组合规性报告，关联医保扣款风险预警。

1）智能健康助手

用药提醒：推送服药时间、剂量及禁忌事项（如“二甲双胍避免饮酒”）。

复诊导航：根据电子病历生成检查预约清单及科室导航路径。

报告解读：AI生成通俗版检验结果说明（如“HbA1c 8.2%→血糖控制不佳”）。

2）病程预测模型

基于LSTM时间序列模型，显示康复进度曲线与复诊建议。支持可穿戴设备数据（如血糖监测）自动同步分析。

收集和分析业务运营数据，以评估性能、识别问题、优化流程并支持决策制定，提升医疗服务质量。

用户管理：管理用户账户，包括注册、登录、权限设置、账户激活、封禁等。

角色管理：定义和管理用户角色及其权限，确保系统访问的安全性和合规性。

科室管理：管理医院的各个科室，包括科室设置、人员分配、资源配置等。

岗位管理：定义和管理医院内的各个岗位，包括岗位描述、岗位要求和岗位权限等。

配置设置：管理员配基本信息和系统设置，如工作提醒、模板设置、联系方式等。

医护工作站功能

1、工作台：提供一个快速访问工作相关工具和信息的界面，包括待办事项、日程安排、通知等，帮助医护人员高效管理日常工作。

2、患者管理：集中管理患者信息，包括患者资料、历史就诊记录和当前状态，为医护人员提供全面的患者信息视图。

3、病历管理：管理病历书写、打印、归档、质量检查、审核及痕迹保留查询护理文书及医技报告。

4、就诊记录：记录和査看患者的就诊历史，包括诊断结果、处方、治疗计划等，便于医护人员跟踪患者的治疗进展

5、回访管理：安排和管理患者的回访计划，跟踪患者的康复进程和满意度，为患者提供连续性的医疗服务。

6、排班管理：管理医护人员的工作时间表，包括班次安排、假期申请和加班管理，优化人力资源配置。

7、工作提醒：提醒医生按照病历时控要求书写病历。

8、模板管理：创建和维护病历模板，以便于医生快速记录患者信息和诊断结果。帮助医生管理自己的个人模板及典型病例。

9、参数设置：维护与医生工作站相关的工作参数。

10、护理文书：管理护理文书的书写、打印、审核及查询病历及医技报告。

11、三测单管理：帮助护士填写、打印、查询三测单。

实际案例：某三甲医院胸痛中心智能AI电子病历系统应用

某三甲医院急诊科每日接诊大量胸痛患者，传统模式下医生需手动录入病史、核对检查结果、撰写病历，存在效率低、易遗漏关键信息（如过敏史）、诊断延误等问题。2025年该院引入智能AI电子病历系统后，实现全流程智能化管理。

应用流程与功能解析

1、智能分诊与病历生成

患者主诉：患者通过自助终端语音描述症状（如“胸痛持续2小时，伴冷汗”），系统实时转写为结构化病历，自动提取关键词（“胸痛”“持续时间”“伴随症状”）并填充至电子病历模板。

方言适配：系统支持地方方言识别，避免因语言差异导致的关键信息遗漏。

2、多模态辅助诊断

数据整合：自动调取患者历史心电图、心肌酶谱检验结果，结合当前症状生成诊断建议（如“急性心肌梗死置信度87%”）。

实时预警：系统检测到医生拟开具“吗啡”时，立即提示禁忌症（如“呼吸抑制风险患者”）并提供替代药物方案。

3、质控与合规性校验

逻辑校验：系统拦截“入院记录晚于首次病程记录”等时间轴错误，强制修正后方可提交。

术语规范：非标表述“心梗”自动替换为“急性心肌梗死I21.9”，确保病历符合ICD-11标准。

4、患者服务与随访

用药指导：生成通俗版用药说明（如“阿司匹林需空腹服用，避免与布洛芬同服”），同步推送至患者手机。

复诊提醒：根据电子病历自动预约3日后复查心电图，并关联可穿戴设备监测心率异常。

5、实施效果

以上数据仅供案例效果演示，不代表真实效果

使用传统的IT信息化技术，通过信息化手段提高医疗效率的工作已经做了几十年了，医疗机构信息化程度也越来越高，对效能提升、信息快速流通起到了巨大的作用，但是，仅仅通过信息化手段进一步提高效率的空间越来越小，边际效益越来越少。通过引入更多人工智能AI的技术能力，辅助医生更快、更准确、更全面地开展医疗与科研工作，将会是下一阶段医疗行业的发展趋势，但是新的道路总是曲折的，期待我们共同去探索。

本次关于智能AI电子病历系统的内容，就跟大家这里，希望通过这篇文章，大家对未来AI在医疗领域的发展，有一个更加直观的了解。

作者：观海日记，

本文由 @观海日记 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于CC0协议。

该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。

来源：人人都是产品经理一点号