附属肿瘤医院蒋峰教授课题组在《数字医学》（npj Digital Medicine）上发文报道提示词驱动的ChatGPT在电子病历生成中的转化应用价值

近日，附属肿瘤医院蒋峰教授团队在数字医学领域的顶级期刊npj Digital Medicine（IF=12.4，中科院一区Top）发表了题为题为“提示词驱动的ChatGPT在电子病历生成中的评估与实际应用”（Evaluation and practical application of prompt-driven ChatGPTs for EMR generation）。文章创新性地探索了利用ChatGPT生成电子病历（Electronic Medical Records，EMR）的应用潜力，通过将患者咨询信息转化为结构化的EMR，开发了结合语音识别技术的实际应用场景。这些创新点为医疗信息化领域提供了新的思路，对于提高临床工作效率和优化患者信息管理具有重要意义。

随着数字医疗数据的指数级增长，EMR已成为临床医生不可或缺的工具。然而，生成EMR的过程耗时且容易出错。此外，繁琐且难以操作的EMR系统极大程度导致了临床医生职业倦怠，降低了临床诊疗效率。因此，开发能够优化EMR生成的技术解决方案，以提高临床工作流程效率和诊断过程，成为当前医疗信息化领域的重要需求。在此项研究中，本课题组通过评估在不用提示词（Prompt）背景下的ChatGPT在从患者的口头咨询记录中生成EMR的能力，并描绘了在实际工具（如微信小程序）中整合ChatGPT以提高临床诊疗效率的流程。

在研究结果部分，GPT-4在生成电子病历（EMRs）的准确性和一致性方面显著优于GPT-3.5。在对比不同提示词的评估中，Prompt 4在多项评估指标（如BERTscore和ROUGE）中表现最佳，表明其在生成高质量EMRs方面的优势。在实际应用方面，课题组基于Prompt 4开发的自动化EMR生成系统能够显著提高初级临床医生的咨询效率，减少咨询时间，并使其表现接近高级临床医生水平，从而证明了这些技术在临床工作流程中的实用性和潜力。

附属肿瘤医院副院长蒋峰教授为本文的通讯作者，附属肿瘤医院董高超副研究员为共同通讯作者。第四临床医学院博士研究生丁瀚林为第一作者，附属肿瘤医院夏文杰博士及南京医科大学本科生周钰佳为共同第一作者。该研究得到国家自然科学基金面上项目（82372762、82073211）；江苏省科教能力提升工程-江苏省医学重点实验室（ZDXYS202203）、江苏省肿瘤医学创新中心（CXZX202224）的资助。

论文信息：

期刊：npj Digital Medicine

题目：Evaluation and practical application of prompt-driven ChatGPTs for EMR generation

作者：Hanlin Ding, Wenjie Xia, Yujia Zhou, Lei Wei, Yipeng Feng, Zi Wang, Xuming Song, Rutao Li, Qixing Mao, Bing Chen, Hui Wang, Xing Huang, Bin Zhu, Dongyu Jiang, Jingyu Sun, Gaochao Dong, Feng Jiang

DOI：10.1038/s41746-025-01472-x

引用：Ding, H., Xia, W., Zhou, Y. et al. Evaluation and practical application of prompt-driven ChatGPTs for EMR generation. npj Digit. Med. 8, 77 (2025). https://doi.org/10.1038/s41746-025-01472-x.