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AI病历生成不只是省时间!三项国际研究有新发现(附文献)
AI病历生成不只是省时间!三项国际研究有新发现(附文献)
西班牙：百万次急诊应用 接诊时间缩短21.8% CDS REPORT ｜ PART 1 2026年7月，西班牙大型医疗集团Quirónsalud在《International Journal of Medical Informatics》发表了一项研究，报告了环境式AI病历助手Scribe在48家医院急诊科的应用情况。 研究覆盖2025年2月至2026年1月，涉及普通急诊、创伤急诊、妇产科及儿科等场景，纳入急诊分诊等级为4级、5级的就诊记录。 Scribe由医疗集团自主开发，并与电子病历系统集成。在接诊过程中，系统通过语音识别与自然语言处理技术，获取医患交流内容，提取症状、病史、诊疗计划等相关信息，并根据不同急诊专科预设的模板生成结构化病历记录。 论文显示，生成的文书可直接呈现在电子病历系统内，由医生完成审核、修改及确认。未经医生明确批准，AI生成内容不会直接纳入正式病历。通过这一方式，医生能够减少接诊过程中的手动录入，将病历整理与医生审核环节相衔接。 研究报告显示，12个月内共记录约227.8万次符合研究条件的急诊就诊案例，其中103.3万次使用了AI病历助手，占45.3%。 与未使用Scribe的就诊案例相比，使用该系统的急诊接诊平均时间相对缩短21.8%。研究报告的平均转写准确性指标约为93.9%，同时，在特定研究范围内的抽样文书审核中，AI辅助生成病历的质量评分高于传统记录方式。 此外，系统的月度使用率由最初的7.7%提高至57.8%，表明其已逐步融入医院急诊工作流程。 
瑞典：23.6万份病历背后 医生如何评价AI CDS REPORT ｜ PART 2 瑞典大型医疗服务机构Capio在初级医疗、专科及医院等多个场景，其引入的AI病历助手Tandem AI Medical Scribe。该系统通过识别医患对话生成临床记录，并支持医生通过对话指令补充、修改内容，辅助完成日常病历书写。 今年7月，《JMIR Medical Informatics》发表了针对该系统的真实世界研究。研究分析了1,295名临床人员生成的236,153份病历记录，并对其中177名持续使用系统、符合纳入条件的临床人员开展调查。 调查显示，医生自我估计的单份病历记录时间由6.69分钟降至4.72分钟，减少约29%。与此同时，在5分制评价中，“不受行政事务压力影响开展工作”的评分由2.41分升至3.14分，“诊疗过程中专注于患者”的评分由3.73分升至4.33分。 除文书时间变化外，91.5%的受访者表示希望继续使用该系统，80.2%认为AI病历助手有助于改善其专业工作。研究表明，在持续使用该系统的临床人员中，AI病历助手不仅与文书负担减轻相关，也获得了较高的使用认可度。其潜在价值还体现在减少行政事务干扰、帮助医生将更多注意力投入患者诊疗。不过，上述工作体验和时间变化主要来自受访者的回顾性自评，仍需通过客观数据和更大范围的研究验证。 新加坡：文书时间减少15% 医患交流有何变化？ CDS REPORT ｜ PART 3 相比西班牙和瑞典的大规模应用研究，新加坡中央医院（Singapore General Hospital）开展的一项研究，将观察重点放在了医生的实际接诊过程。该院自主开发AI病历助手Note Buddy，可实时转写医患对话，并按医生预设的模板生成病历草稿，经审核、修改后录入电子病历。为评估其对实际诊疗的影响，医院开展了前瞻性时间动作研究，对9名临床人员在使用和未使用AI助手情况下的169次门诊就诊进行现场观察。 今年3月发表于《JMIR Medical Informatics》的研究显示，使用Note Buddy后，平均每次就诊的文书记录时间由5.3分钟降至4.5分钟，减少15%；医生与患者保持眼神接触的时间占比由69.6%升至77.1%。在39名受访患者中，69.2%认为医生在接诊过程中更加专注于自己。 由此可见，AI病历助手的应用价值不只是提高文书处理效率，还可能减少医生对屏幕和键盘的依赖，使其将更多注意力投入患者交流，为改善医患互动体验提供支持。 三个国家的研究在临床场景、研究方法和评价指标上存在差异，不能直接比较各自的效率数据。但这些结果提示，医院评价AI病历助手，不仅要看文书记录时间是否减少，还应关注人工编辑、审核与补录等实际工作量，以及生成内容的准确性、完整性和最终病历质量。更重要的是，观察效率改善能否进一步转化为更好的医生工作体验、诊疗流程和医患交流。 随着AI逐步融入病历书写与质量管理，您认为AI在病历全流程管理中还能发挥哪些价值？欢迎在评论区分享您的看法。 [2] Sanmark E, et al. Evaluation of an AI Medical Scribe After 236,153 Notes Generated Across Care Levels in a European Health System: Mixed Methods Retrospective Observational Study. JMIR Medical Informatics, 2026. DOI: 10.2196/90052. [3] Tan JYE, et al. Impact of an Ambient AI Scribe Among Clinicians and Patients: Real-World Prospective Observational Time-Motion Study. JMIR Medical Informatics, 2026. DOI: 10.2196/85580. 喜欢本期内容，欢迎点击 「关注+点赞👍+推荐♥️」支持！ 如需了解 CDSreport 的内容与服务， 欢迎在评论区留言或私信我们。
AI生成病历能节省多少文书时间？医生的工作体验和医患交流又有哪些变化？三项海外研究给出了不同答案。
编辑/胡艺馨
图片/ChatGPT Images 2.5
西班牙一项研究观察到，使用AI病历助手的急诊接诊时长相对缩短约22%；瑞典一项调查中，持续使用系统的临床人员自评单份病历记录时间减少约29%；新加坡一项现场观察研究则发现，每次就诊的文书记录时间减少约15%。这三项研究分别采用不同的研究方法和评价指标，结果不能直接横向比较，但共同提供了观察AI病历助手应用价值的线索。AI病历助手究竟能够在多大程度上减轻医生的文书负担，又能为临床工作带来哪些改变？
近年来，基于语音识别和大语言模型的AI病历助手，已逐步进入海外医疗机构的日常诊疗流程。这类系统能够识别医患对话、提取临床关键信息，并按照预设模板生成病历草稿，经医生审核、修改后形成临床记录。CDSreport梳理了今年发表于国际期刊的三项真实世界研究，从不同临床场景观察AI病历助手的实际应用效果。
参考资料
[1] Alcázar-Peral JM, et al. Deployment of an ambient AI scribe in emergency care: A 12-month evaluation in a large Spanish hospital network. International Journal of Medical Informatics, 2026. DOI: 10.1016/j.ijmedinf.2026.106584.
【责任编辑：侯杰】
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