病历是患者就诊过程最重要的记录，也是医生、尤其是内科住院医师负担突出的工作量。

尤其是在所有信息都电子化的当下，医生在临床工作中花费了大量时间进行电子健康记录（EHR）的编写和阅读，这不仅影响了医生的工作效率，还可能导致职业倦怠和医疗服务质量的下降。

但实际上，病历就是医生记录下来了所见及查体所得，对于病例的分析和思考。大型语言模型（LLM）的发展，能否被应用于生成EHR？

为了解决这一问题，大型语言模型（LLM）如OpenAI的GPT-4和Google的Gemini被率先应用于生成EHR文档，结果显示：大幅减轻了医生的工作负担【1】。

然而，医疗过程的严格要求，也使得这个应用在初期面临很多需要调整的问题；如降低医疗记录的质量和效率，以及影响临床推理和决策。

因此，研究LLM在EHR中的应用及其潜在风险具有重要意义【2】。Liam G. McCoy 在 The New England Journal of Medicine 杂志年度回顾专栏上发表了题为 Large Language Models and the Degradation of the Medical Record 的文章，对AI进行电子记录中出现的问题进行了回顾和总结【3】。

AI进行电子医疗记录时，最常出现的问题

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