首 頁阮彤：大模型給電子病歷互聯互通帶來的變革 — 從結構互通到語義互通
“互聯互通”標準的目的是面向機器，而不是面向人的。人可以理解所有醫院的電子病歷，但是在大模型出現之前，機器不能夠理解自然語言，需要一個標準方法來描述電子病歷，方便電子病歷在不同醫院之間流轉。因此，電子病歷的互聯互通，本質指的是A醫院一臺機器，可以同時處理B醫院的電子病歷。
大模型的出現使機器在理解自然語言的基礎上，延伸到對醫學語言和電子病歷的理解。如果機器能夠理解電子病歷，電子病歷就可以直接在不同系統中進行自動化處理，理論上是不需要互聯互通標準的。例如，如果大模型可以將A醫院的電子病歷的形式，自動轉換成B醫院的格式，制定一個中間標準還有什么必要呢?
我們的假設和推理過程是這樣的：
1.一個足夠好的大模型是能夠理解自然語言的；
2.而電子病歷可以看作是一種帶有特殊格式的、具有特定詞匯的自然語言。因此，大模型未來能夠理解電子病歷是必然的；
3.理解電子病歷，意味著大模型可以自動在多家醫院的電子病歷格式之間做轉換；
4.互聯互通標準的意義在于可以機器處理多家醫院的病歷，所以既然可以自動轉換，就不用互聯互通標準了。
事實上是，上面的幾個假設在目前階段并不完全成立，主要在于：
1.大模型對電子病歷理解還不夠充分；
2.轉換過程不是無損的，可能會出問題；
3.互聯互通標準定義了一種事實上的電子病歷“書寫標準”，表達了電子病歷應該包含的字段，以及字段之間的關系，隱含了一定的質控要求。
因此，我們需要一個面向未來、更為智能化的互聯互通標準，這個標準主要有兩個特點：
1.一個面向大模型、更為靈活、可擴充的互聯互通規范。
所謂面向大模型，就是在撰寫標準的時候，提供大模型容易理解的各種自然語言增強的表達，目的是方便大模型理解這個標準，從而可以自動化處理和轉換，以方便醫院間數據的共享。
所謂靈活性，即借助于大模型對自然語言的理解，標準的定義方式可以更為靈活，比如說，可以有判斷和條件語句，可以根據不同疾病，選擇合適的條目等等。
所謂可擴充，即上層標準制定一個框架和基本條目，不同的區域與疾病可以方便的擴充這個標準，基于大模型的處理引擎，不需要額外的程序和訓練，即可處理這個擴充規范。
2.一個支持病情與決策邏輯的語義描述，進而隱含日常醫療質控要求的電子病歷互聯互通規范。
在電子病歷結構上的互聯互通，只是互通的初步。而基于電子病歷，促進不同專家對病情和治療方案形成探討和共識，才是互聯互通的最終目的。而傳統的規范文檔，只是從結構上進行了限制，并未進一步對內容和表達進行引導。
所謂隱含電子病歷語義，指的是互聯互通規范不僅是規范有哪些條目，而且是規范了條目應該包含哪些內容，這些內容之間的邏輯關系是怎樣的，比如說，主訴和家族史應該寫些什么，而不僅僅是必須要有“主訴”這個字段。再比如說，每日病程記錄，從原則上應該記錄哪些內容，而不僅僅是流水賬式的復制。
電子病歷記錄的內容，一方面記錄患者病情的變化，一方面可以更為清晰記錄醫生的診療思路和過程，輔助以語義內涵質控，可以提升病歷的書寫。
下文從兩個方面細化上述觀點。
一 傳統基于CDA標準的電子病歷互聯互通協議的要點
電子病歷標準化對于提高醫療數據利用率和服務質量至關重要。目前這一過程主要依據國際通用的CDA臨床數據架構規范。臨床數據結構(CDA)規范，以XML格式定義了電子病歷中的眾多文檔、章節以及條目內容，并通過術語代碼表達了結構化字段的語義含義。這種表達方式有下列缺點：
1.XML冗余度高，可讀性較差；
2.術語代碼表達了結構化字段的語義含義，但大多數人不能很好的了解術語編碼體系，因此，編碼成為一項令人厭煩的工作；
3.缺乏對條目中文本字段內涵和外延的定義與限制。這個在電子病歷數據元規范或者電子病歷書寫規范里面可能有。但是，這些規范的表達方式是比較隨意的，沒有統一的格式，不一定被大模型所理解；
4.CDA規范中文本條目的粒度仍較粗；
5.CDA沒有表達出文本間的語義關聯。
二 新一代電子病歷互聯互通規范的要點
值得慶幸的是，隨著大模型在自然語言理解方面能力的顯著提升，可以利用文本或示例來描述文本的內涵和外延，以方便機器理解，這也是人類理解語義的常用方法之一?；诩夹g的趨勢，本文認為新一代電子病歷規范應該具有下列特點：
1.基于JSON。JSON對比XML的方便之處不再詳述；
2.提供一種大模型使人機同時理解的提示語言，暫時稱為L4CS( Language for Clinical Standard)，該語言有如下特征：基于自然語言；具有一定的結構特征和特殊表達，如數據元、數據元描述、判斷語句、關聯語句、正例、負例等等。
例如，如果患者是乳腺癌手術，則需要做病理檢查，病歷應該有專門的“病理檢查”條目，在“出院小結”條目中，如果病理報告未出，則需要告知患者。
基于上述表達，大模型可以對電子病歷的質量進行語義控制。
1.基于L4CS語言，定義電子病歷的所有條目，應根據情況增加子條目以及條目之間的關系；
2.保留術語編碼，但同時使用L4CS描述疾病、癥狀等術語，在標準統一的同時，可以更好的描述疾病。另外，區域層面提供編碼工具，使編碼方法統一；
3.允許專科基于l4CS語言定義?？埔幏?。
總而言之，大模型給電子病歷的互聯互通帶來了便利，不僅是在數據元名稱層面，還在以自然語言描述的病情和治療方法層面，實現語義級別的互聯互通。
作者簡介
阮彤，CHIMA委員，華東理工大學信息科學與工程學院計算機系，博導，教授?，F任華東理工大學計算機技術研究所所長，自然語言處理與大數據挖掘實驗室主任。長期從事自然語言處理、知識圖譜、醫學人工智能等方面的研究。
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