医疗AI实验室：病历文本结构化与随访计划生成

医疗AI实验室本期推进一项实验：把门诊自由文本病历转成结构化字段，并据此生成慢性病随访计划。样本为合作机构脱敏后的门诊记录，聚焦高血压与2型糖尿病两类主诉集中场景，重点抽取主诉与病程、诊断、用药名称与剂量、最近一次关键检验值。

阶段进展：在约1.2万份病历的评测集上，诊断与用药名称字段的抽取一致率约九成；剂量与频次因书写变体多，一致率明显偏低，是目前主要误差来源。随访计划采用规则兜底加模型生成的方式，每条输出均标注来源字段，便于医生逐条核对。

下一步计划：补充书写变体样本，把检验值单位归一化纳入前置处理；同时邀请临床医生对随访建议抽样复核，考察可用性而不只看抽取指标。当前结果仅用于内部方法验证，不构成任何临床建议。