综述：利用技术重新书写病历：临床记录的演变与未来

《Médecine du Sommeil》：Rewriting the Note with Technology: The Evolution and Future of Clinical Documentation

临床文档记录历经千年演变，从古埃及 Edwin Smith 纸草卷到现代电子健康记录（EHR），受医保机构（如CMS）、医学协会等政策驱动，同时面临利益相关者多重需求导致的复杂性增加。EHR 虽提升数据可及性，却因冗余信息、复制粘贴引发职业倦怠，而AI技术如决策支持（CDS）、自动化编码、环境智能（Ambient AI）等可优化流程，减少认知负担，促进临床交互。

　　

罗米尔·查达（Romil Chadha）|萨迪厄斯·R·萨尔蒙（Thaddeus R. Salmon）|莉·安妮·古德曼（Leigh Anne Goodman）|哈比布·苏鲁尔（Habib Srour）

美国肯塔基大学医学院，列克星敦，肯塔基州

章节摘录

要点

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  临床文档记录经历了几个世纪的发展，近几十年来随着记录的数字化以及多方面利益相关者的需求增加，其复杂性也随之提高。
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  监管和财务政策，尤其是来自医疗保险和医疗补助服务中心（Centers for Medicare and Medicaid Services）及美国医学会（American Medical Association）的政策，对文档标准、编码系统和报销机制产生了重大影响。
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  尽管电子健康记录（Electronic Health Records, EHR）提高了数据可访问性和标准化程度，但仍存在

临床文档的历史

已知最早的书面临床记录可追溯到约公元前1600年，其中最著名的例子是埃德温·史密斯纸草文稿（Edwin Smith Papyrus）。²这份文献记录了48名患者的症状、体格检查、诊断和治疗方法。虽然希腊希波克拉底学派（Hippocratic School）和中世纪伊斯兰医生拉齐（al-Razi）也延续了这种记录传统，但在接下来的3000年里，记录方法、工具和结构几乎没有变化。³

直到18世纪

利益相关者对临床文档的影响

医疗保健系统是一个由以下7个主要利益相关者组成的复杂体系：

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受益者/患者

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医疗保健专业人员

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医疗保健组织

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法律/合规机构

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支付方/保险公司

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政策制定者

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技术供应商

这些利益相关者在不同时期对文档系统产生了不同程度的影响（见图1）。尽管他们的目标看似简单，但复杂的互动关系往往导致了一些意想不到的后果。

临床文档的类型与结构

临床文档分析的方法可以多种多样，可以根据文档类型或功能进行分类。作者提出了以下6种主要的功能类型，并指出每种类型都有持续改进的空间（见图2）：

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  分析型：侧重于问题解决、鉴别诊断或将来自多个来源的信息整合成连贯的分析结果。
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  描述型/叙述型：客观报告临床事实，不包含解释或分析。
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  指导型/建议型：包含行动计划和临床建议。

面临的挑战

与文档相关的一个重要概念是古德哈特定律（Goodhart’s Law）⁴¹：“当一个指标被设定为目标时，它就不再是一个有效的衡量标准。”最初，电子健康记录系统通过提高可读性、实时访问性和降低成本来改善临床实践⁴²，甚至可能提升了效率⁴³。但随着系统的发展，那些有利于特定利益相关者的功能被不断推广并广泛应用，原本有用的指标逐渐变成了绩效目标，从而改变了文档系统的本质。

技术如何提供帮助？

技术有望改善临床文档管理，但医生们可能认为技术并未始终能实现这一目标。在本节中，作者提出了若干改进建议：

1. 设计改进：

• 1. 格式优化
• 2. 减少冗余、提高简洁性
• 3. 在电子健康记录系统中使用超链接
• 4. 引用、标注或参考文献的规范化
• 5. 动态文本的运用

2. 临床决策支持（Clinical Decision Support, CDS）

3. 后端编码/计费自动化

4. 教育与反馈机制

5. 人工智能摘要技术

6. 智能环境辅助

总结

当前医生和高级执业人员的文档管理现状不仅受到6个主要利益相关群体的影响，还受到古德哈特定律以及行为经济学和选择理论原则的制约。这些因素共同导致了临床文档管理中的低效率和认知负担。例如，“25×5计划”（25 × 5 Initiative）就是由美国医学信息协会（American Medical Informatics Association）发起的一项全国性倡议

临床护理要点

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  由于法律、计费和技术因素，临床文档的总量和复杂性都在增加。
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  电子健康记录虽然提升了数据访问便利性，但也导致了记录冗余和复制粘贴操作的增多，从而增加了医护人员的工作负担。
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  人工智能技术（如智能环境辅助、摘要生成、临床决策支持和自动编码）可以减轻医护人员的工作负担，提高准确性，使他们能够更专注于人际互动方面的护理工作。
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  存在优化策略，例如

关于人工智能及人工智能辅助技术在写作过程中的使用声明

在撰写本文过程中，作者使用了ChatGPT语言模型（GPT-4o，OpenAI）来提升原文的清晰度、结构和语法。该工具仅用于辅助语言优化，所有由AI生成的内容均经过作者审核、修改并获得批准，作者对最终版本的完整性和准确性负全责。

披露事项

作者声明没有相关的财务关系或利益冲突。本研究的准备工作未获得任何外部资金支持。