个体化的因素，如患 者的既往病史、药物过敏史等，从而进一步优化治疗方案。 另一个重要方面是，AI 模型能够实时监测患者的生理参数，及 时分析潜在的风险信号。例如，通过对 ICU 患者的多项生命体征进 行连续监测，系统可以识别出明显的异常变化，提醒医务人员及时 介入。此时，决策支持系统提供的临床预警功能可以有效减少危急 情况的发生，保障患者的安全。 在实际应用中，通过对接医院的信息系统，AI 决策支持要素 描述 疾病模式识别 分析历史病例数据，识别 常见的疾病模式和趋势。 临床决策规则 提供更新的临床指南及科 研成果的集成，确保治疗 方案的一致性。 实时风险监测 利用多项生命体征监测系 统，及时识别与评估潜在 风险。 信息整合 整合电子健康记录与多源 数据信息，为决策提供全 面支持。 用户体验优化 通过动态仪表盘和可交互 工具提升信息获取效率与 决策准确性。 历数据，识别出 常见的疾病模式、临床特征及其相互关系。 在具体实施过程中，可以采用机器学习和自然语言处理技术来 对病历进行深入分析。例如，使用自然语言处理技术，从医生的书 面记录中提取症状、体征和诊断信息。通过这种方式，AI 模型可以 实现对患者病历的自动化理解，并为后续的临床决策提供支持。 以下是 AI 生成式大模型在病历分析中的一些具体功能： 1. 自动提取关键信息：从历史病例中提取出患者的关键症状、诊

放更多时间投入核心诊疗。其内置的专病管理路径知识库不仅经过临床专家严格审核，更在 为每位患者制定管理方案前由医生二次核验，确保医疗安全与质量。在此基础上可为居家患 者提供用药指导、风险评估、运动康复建议、体征动态监测等服务，并通过大模型赋能的智 能随访及时识别潜在风险。同时，模型支持人机协同的全天候在线咨询，可快速解答居家康 复科普问题，智能推送复诊挂号入口，并通过持续随访为普外科肝癌术后症状管理、心血管