华西医院的 AI 经验，如何成为更多医院的起点？

临床经验、数据积累和 AI 基建缺一不可。 文丨唐健博 10 月 30 日，四川大学的一间教室里，正在进行一场模拟问诊。 和绝大多数门诊一样，“患者” 很难成体系地将病情描述清晰，医生通常需要耐心引导，花一定的时间完成 “视触叩听”。 问诊进行到约两三分钟，AI 已经生成了一份病历初稿。随着对话继续，关键信息会被补充进去。医生根据实时要点，可对患者进一步问诊和更准确地判断。 放在过去，医生要听患者讲述，判断、追问，再把口语整理成病历语言。现在，AI 分担了前期文字记录工作，帮助医生更高效地处理病患信息。 这只是 AI 应用于医疗场景的一个切面。如果每一位医生都能因此受益，那么放大到整个医务群体内，将会节省大量时间，优化医疗资源分配。 “医生可以跟患者进行更好的沟通，省下来的时间能关注现在国内外的最新研究进展，把更好的技术运用到实践中。” 四川大学华西医院副院长曹钰说。 华西医院一直在探索 AI 医疗的应用场景。2024 年，医院发布 “华西黉医” 医学大模型；2025 年，发布了患者陪诊和医疗文书两大智能体应用。 2026 年 10 月 30 日，由四川大学华西医院、南方医科大学南方医院、华为技术有限公司联合主编，北京协和医院、复旦大学附属中山医院等 40 家单位参编的《HAIP 建设指南与技术演进白皮书》正式发布，同时五大医疗智能体创新场景亮相、智慧医疗全球样板点落地。病历生成只是此次展示的 AI 应用方向之一，还涉及到 AI 介入医保审核、医学科研、会诊转诊等场景。 据接近华西医院的人士向《晚点 LatePost》透露，华西医院此次选择与华为等合作方，便是试图结合多方优势，将探索成果复用到更多医院项目中，推动行业发展。在具体工作分配上，华西决定先解决哪些业务问题，提供医学知识和使用规则；而华为与应用伙伴则参与数据处理、计算资源配置、模型及应用开发。各方合作已深入到一份病历何时生成、一条提示怎样找到原文这样的细节。 AI 减少医生的重复劳动，节省更多时间 一位患者在进入医院之前，身体就已经有了不适反应。而引起这些反应的因素，还可能包括基础疾病、吸烟饮酒习惯和家族史等等。 因此当医生在对某一位患者进行诊断时，病情描述以及问诊前的背景信息，就构成了判断的 “上下文” 依据。 在华西医院的医疗文书演示中，信息采集其实从诊前就开始了。患者进入医院前，可以先通过预问诊智能体描述症状、既往病史及外院检查。进入诊间后，系统会结合预问诊信息与当次诊间对话信息生成文书，医生审阅后一键回写至病历中。 从信息采集、整理到内容确认，AI 参与的工序和医生原有的业务紧密衔接，而医生所需要做的事情从写、编、审，缩到了审。在一些医疗文书的填写过程中，患者的信息可能需要重复填写多次，而这些工序都可以用 AI 处理。 据院方披露，病历生成智能体已累计辅助生成超过 310 万份病历，覆盖八大类文书，累计节约病历书写时间 60 万小时。 华西医院信息与数据管理部部长石锐介绍，医生开通病历生成功能前须签署知情同意书。系统生成初稿，医生审核后确认，并对确认后的内容负责。同时基于国家相关要求，医院也会向医生和患者提示哪些内容由 AI 生成。 医保审核是另一项步骤繁复的信息工作，审核人员不仅要看患者用的药、做的检查，还得在病历中找到相应支付条件的依据 —— 仅仅是药品种类就是上千量级。 在医保智能体演示中，工作人员打开了一位住院约 50 天患者的记录。其中一条涉及亚胺培南用药的医保支付规则，它属于 “内涵规则”，即医保限头孢菌素耐药或重症感染患者使用，且超出范围医保不予支付。 在传统的审核过程中，工作人员首先核实是否有感染诊断，再核验休克、低氧、ICU 收治等重症的客观指标，然后看是否有经验性用药，最后核对所有的证据必须要早于开药时间 ...... 这些依据分散在病程、检验、护理和转科等文书中，还涉及到时间顺序。 据华西医院工作人员介绍，仅这一份病历、这一条规则，单人核查可能需要 20—30 分钟。而现在有了 AI 做辅助，整个过程可以缩短至几秒钟。 系统会通过药品编码、药品名和药品结果相匹配，查看病程记录，核对诊断、检验和治疗信息给出提示，工作人员点击其中的依据，跳转到原始文书，查看高亮内容。审核者可以沿着提示回到病历，检查系统找到的证据是否支持判断。 尽管病历生成和医保审核处理的任务不同，但都涉及大量信息整理。AI 在病历场景里，需要将对话与历史资料组织成文书，而在医保场景中，是从文书中找出规则所需的证据。AI 系统承担部分检索和整理，医生则能得到一定减负，只需要执行复核和确认工作。 据石锐介绍，华西优先选择重复劳动多、医务人员负担重，或患者体验差的环节。因此医疗文书、医保质控与患者陪诊应用率先进入了建设安排。在做针对性的场景选择上，算力的资源和人力资源都能被更优地