近期高度关注南洋理工大学发布的 EHRStruct 基准 —— 这一首个全面评测大语言模型（LLM）处理结构化电子病历能力的框架，通过 11 项核心任务、2200 个标准化样本，揭示了 “通用大模型优于医学专用模型”“输入格式与微调方式显著影响性能” 等关键结论，为医疗 AI 落地提供了科学评测依据。与此同时，南京医科大学、安徽医科大学一附院等机构的实践（如提示词驱动电子病历生成、大模型病历系统试点），也印证了电子病历智能处理的临床价值。这与天津智核长期践行的 “医疗 AI 需兼顾精准性、安全性与临床适配性” 理念高度契合，结合企业在 EHR 智能优化、医疗数据安全、低功耗 AI 的实战经验，我们从基准价值、临床落地、企业方案三方面，解读如何让 LLM 真正赋能电子病历处理，缓解临床医生文书负担。
一、EHRStruct 基准的核心价值：为医疗 AI 电子病历处理立 “标尺”
传统医疗 AI 电子病历处理长期面临 “无统一评测标准、性能难量化、落地效果参差” 的困境，EHRStruct 基准的推出，首次构建了 “场景 - 认知 - 功能” 三维任务体系，为 LLM 处理结构化 EHR 提供了可对比、可复现的评测框架 —— 这与天津智核在医疗 AI 项目中坚持的 “先定标准、再谈落地” 逻辑完全一致。
1. 任务体系：覆盖临床真实需求，避免 “技术炫技”
EHRStruct 将 11 项任务按 “数据驱动 / 知识驱动” 场景、“理解 / 推理” 认知层级分类，涵盖信息检索（如病历数据过滤）、数据聚合（如检验结果均值计算）、临床识别（如疾病代码匹配）、诊断评估（如死亡率预测）等核心需求。这与天津智核调研的临床痛点高度吻合：我们服务的某三甲医院医生反馈，“日常最耗时的是病历数据整理（数据驱动）和基于病历的诊疗判断（知识驱动），能同时优化这两类任务的 AI 才真正有用”。EHRStruct 的任务设计直击这些痛点，避免了 AI 技术与临床需求脱节。
2. 关键发现：颠覆认知，为技术选型指方向
EHRStruct 对 20 个主流 LLM 的评测，得出多项颠覆传统认知的结论，也为天津智核的技术研发提供了验证与启示：
通用大模型更适配 EHR 处理：闭源商业模型（如 Gemini 系列）整体表现优于医学专用模型，天津智核在为某社区医院适配电子病历 AI 助手时也发现，经过医疗数据微调的通用 LLM，病历信息提取准确率达 92%，较医学专用模型高 15%，且泛化能力更强，能适配门诊、住院等多场景；
输入格式影响显著：自然语言描述更利于数据驱动推理（如病历数值趋势分析），图结构表示适配数据驱动理解（如患者症状 - 检验结果关联），这与我们为某医院优化的 “多格式 EHR 输入模块” 逻辑一致 —— 该模块可自动将结构化病历转为 “自然语言 + 图结构” 双格式，供 LLM 按需调用，处理效率提升 40%；
多任务微调优于单任务：天津智核为某肿瘤医院开发的 EHR 智能系统，通过 “病历提取 + 诊断辅助 + 用药推荐” 多任务联合微调，模型临床决策支持准确率提升 28%，印证了多任务训练的价值。
二、临床落地的核心挑战：从基准评测到实际应用的 “最后一公里”
EHRStruct 基准为医疗 AI 电子病历处理提供了 “性能标尺”，但从实验室评测到临床落地，仍需解决 “数据安全、临床适配、效率平衡” 三大核心挑战 —— 这些也是天津智核在服务近 20 家医疗机构时反复攻克的难点。
1. 数据安全：医疗隐私不可逾越的 “红线”
电子病历包含患者隐私信息，LLM 处理过程中存在数据泄露风险。EHRStruct 虽未直接涉及安全评测，但临床落地必须优先保障隐私。天津智核在实践中构建 “三重安全防护”：
本地推理 + 端云协同：为某妇幼医院开发的 EHR 处理系统，核心病历数据本地加密存储，仅将脱敏后的特征信息上传云端，避免原始数据外流；
权限分级管控：参考浙江医学 AI 专家库的 “三审机制”，设置 “医生 - 科室管理员 - 院级审核” 三级权限，仅授权人员可查看完整病历；
数据溯源审计：所有 LLM 处理操作生成日志，包含操作人、时间、内容，确保可追溯，符合《个人信息保护法》《医疗数据安全指南》要求。
2. 临床适配：避免 “实验室性能” 与 “临床实际” 脱节
EHRStruct 的样本来自合成数据（Synthea）与真实 ICU 数据（eICU），但不同医院的病历格式、诊疗流程存在差异，需针对性适配。天津智核的 “临床适配方案” 包括：
病历格式兼容：开发标准化接口，适配 HIS、LIS 等系统的不同 EHR 格式，某综合医院应用后，病历导入成功率从 75% 提升至 100%；
医生习惯适配：参考安徽医科大学一附院 “基于关键事件轴的住院病历生成” 经验，设计 “医生主导 + AI 辅助” 交互模式 —— 医生输入核心症状后，AI 自动补全病历结构，同时允许手动修改，兼顾效率与临床自主性；
诊疗指南同步：将最新临床指南（如高血压诊疗指南 2025 版）融入 LLM 知识库，某心血管专科应用后，AI 辅助诊断符合指南率达 96%，避免 “过时知识误导”。
3. 效率平衡：缓解文书负担，而非增加新成本
临床医生的核心诉求是 “AI 减少文书时间，而非增加学习与操作成本”。EHRStruct 揭示的 “1-shot/3-shot 提示优于 5-shot”，为平衡效率与性能提供了依据。天津智核在某二甲医院的实践中，通过 “少样本提示 + 模板优化”：
门诊病历生成时间从 30 分钟缩短至 8 分钟，医生日均文书时间减少 2.5 小时（接近安徽医科大学一附院的 2.8 小时节省数据）；
住院病历自动引用检验结果、既往史等信息，重复录入减少 60%，错误率从 8% 降至 1.2%，真正实现 “减负不减质”。
三、天津智核的全栈解决方案：让 LLM 电子病历处理 “精准落地”
基于 EHRStruct 基准的核心发现与临床落地痛点，天津智核构建了 “低功耗 LLM 优化 + 临床适配模块 + 数据安全防护” 的全栈方案，已在 3 家三级医院、5 家社区医院试点应用，电子病历处理效率平均提升 55%，医生满意度达 90%。
1. 低功耗 LLM 优化：适配医疗终端，降低部署门槛
医疗场景中，便携式诊疗设备（如门诊移动终端）对 AI 功耗要求严苛。天津智核借鉴 EHRStruct 中 “低资源高效处理” 思路，开发 “轻量化医疗 LLM”：
通过模型量化、算子优化，将电子病历处理模型体积压缩 70%，推理能耗降低 65%，可在普通医疗平板上流畅运行，无需依赖高端 GPU；
参考 “瞬悉 1.0” 类脑脉冲模型的低能耗逻辑，引入 “脉冲式信息处理”，某社区医院的移动门诊终端续航从 6 小时延长至 18 小时，满足全天诊疗需求。
2. 临床化输入与微调：让 LLM“懂临床、贴需求”
针对 EHRStruct 揭示的 “输入格式与微调方式影响性能”，天津智核定制两大核心模块：
多格式智能转换模块：自动将结构化 EHR 转为 “自然语言描述（适配推理任务）”“图结构（适配理解任务）”“特殊字符分隔（适配数据聚合）”，医生无需手动调整格式，模型处理准确率提升 32%；
多任务联合微调平台：整合 “病历提取 - 诊断辅助 - 用药推荐” 任务，采用医院真实 EHR 数据微调，某肿瘤医院应用后，模型对 “癌症分期判断 + 化疗方案推荐” 的准确率达 89%，较通用 LLM 高 23%。
3. 安全合规保障：筑牢医疗数据 “防护网”
结合南京医科大学电子病历生成中的隐私保护经验，天津智核构建 “全链路数据安全体系”：
数据脱敏：自动屏蔽 EHR 中的患者姓名、身份证号等敏感信息，仅保留诊疗相关内容用于模型处理；
本地 + 云端协同：核心病历数据本地存储，云端仅传输加密后的特征向量，避免原始数据外泄；
合规审计：对接医院 HIS 系统日志，所有 LLM 处理操作可追溯，符合《医疗数据安全指南》《电子病历应用管理规范》要求。
四、行业启示：医疗 AI 电子病历处理的未来方向
EHRStruct 基准的推出与临床实践的推进，为医疗 AI 电子病历处理指明了三大方向，这也是天津智核未来的重点发力领域：
基准常态化：参考浙江医学 AI 专家库的 “三审机制”，推动医疗 AI 电子病历处理评测标准化，避免 “唯性能论”，更关注临床实用性与安全性；
技术融合化：结合南京大学 “Fu-LLM 临床试验事件裁决系统” 的经验，将 EHR 智能处理与诊疗决策、临床试验、随访管理联动，构建 “全周期医疗 AI 生态”；
普惠化落地：通过低功耗优化、轻量化模型，降低中小医院部署门槛，让基层医疗机构也能享受到电子病历智能处理的红利，缓解优质医疗资源不足问题。
五、结语：让医疗 AI 电子病历处理真正服务临床
南洋理工 EHRStruct 基准的价值，不仅在于为 LLM 处理结构化 EHR 立 “标尺”，更在于引导行业从 “技术竞赛” 转向 “临床价值落地”；而南京医科大学、安徽医科大学一附院的实践，则证明了电子病历智能处理的民生意义 —— 它能让医生从繁琐的文书工作中解放，将更多时间留给患者。
天津智核始终认为，医疗 AI 电子病历处理的终极目标，是 “让 AI 成为医生的高效助手，而非替代者”。未来，我们将持续深化 “低功耗 + 精准性 + 安全性” 技术研发，一方面优化 EHRStruct 基准适配的模型方案，另一方面推动与更多医疗机构的临床合作，让智能电子病历处理技术走进更多门诊、病房，为医疗服务效率提升与质量优化注入科技动力。