医疗AI实验室本期聚焦门诊病历的自由文本结构化。与影像、检验这类天然结构化的数据不同，门诊记录多为口语化表述，同一症状常有多种写法，直接上模型抽取容易漏项。我们的做法是先与临床共建一份科室级最小标注规范，只抽取主诉、病程时长、既往用药、检验异常值四类字段：高频句式用规则模板处理，长尾表达交由小模型兜底，置信度低的片段回推给医生确认，避免静默出错。
进展：
- 在单科室回顾性文本上，四类字段的抽取已达到可复核可用的水平，其中检验异常值的回填对随访提醒帮助最直接；
- 下一步计划把结构化结果接入随访队列管理，并补充跨科室书写习惯差异测试，评估迁移成本与人工复核量。
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