你现在的用语，决定将来AI是救命还是添乱？

【AI来了，病历该怎么写？】认知篇①

你现在的用语，决定将来AI是救命还是添乱

【摘要】

医疗护理记录中模糊用语、笼统宣教指令、复制粘贴、整月补记、认床不认号、诊断带问号、护理评估空转、隐私裸奔等八大问题普遍存在。文章逐一剖析并给出可落地建议。

正在敲电子病历的你，问个事：

你想没想过——你现在所写的每一行医疗文书或护理文书，与即将入驻你们医院的AI，到底有什么关系？

最近我在一次工作检查中，随机调了几个科室的交班报告和护理记录。翻完之后我只想说一句话：很多基层医护根本不知道自己在喂什么。

一、“平稳”“尚可”“欠佳”“正常”——这些词正在抹杀AI的学习机会

检查中看到一份交班记录，病情栏写着“生命体征平稳”，后面跟了一句“血氧饱和度95%”。

请问：95%算不算“平稳”？

有经验的大夫会答：要看基线。慢阻肺病人95%可能还算凑合，术前98%术后掉到95%，那就有问题了。

但AI不知道这些。你没有给它基线，没有给它时间，没有给它趋势。你只给了它一个形容词“平稳”和一个孤立的数字“95”。你在写“平稳”的时候，觉得自己交代清楚了。实际上你在对AI说：这条数据没有量化价值，请忽略。

再翻几页，类似的写法比比皆是——“休息尚可”“休息良好”“食欲可”“食欲差”“二便正常”。

“休息尚可”和“休息良好”区别在哪？差在哪？“二便正常”——正常是什么频次？什么性状？昨天两次今天六次，都写“正常”，AI看到的是一模一样的两个字，根本不知道肠道功能已经发生了明显变化。

二、给患者的模糊指令——让AI无所适从

检查中还有一个普遍现象：健康宣教记录和出院指导里，充斥着大量笼统的指令性用语——

“勤翻身”“多喝水”“大量饮水”“少吃含糖量多的食品”“加强功能锻炼”“少食多餐”。

这些话说给患者听，患者听了个大概。但写在记录里，AI读到的全是无法量化的指令。“勤”是多勤？“多”是多少？“加强”加到什么强度？“少食多餐”——每餐多少克？间隔几个小时？

你写进记录里的每一句话，将来都可能成为AI调取的决策依据。如果AI从历史记录里学到的都是这种模糊指令，它将来给患者的建议也只能是“多喝水”这种正确的废话。

标准化建议：

三、复制粘贴与“补记”——AI看不到病情曲线

检查中看到一份首次病程记录，后半段“体格检查”“辅助检查”的内容，跟前面一整段几乎一字不差——复制粘贴，连删都没删干净。

这还不是最要命的。

最要命的是时间。这份病历8月9日入院，当天写的入院记录标注是“（补记）”；之后一整个月的查房记录，全部标注“（补记）”。

补记意味着什么？意味着病情发生当天的实时观察没有了，全是事后凭回忆补写的。

AI要做的是描点画线。你只给它“事后补出来的点”，它画出来的就是一条事后拼出来的曲线。病情拐点在哪一天、哪个小时？补记里没有。

再叠加最常见的复制粘贴——白班、中班、夜班三栏病情描述完全一样，一字不差。AI读到的不是“没变化”，而是“这份信息被重复强调了三次”；第四天病情突然恶化，AI往回翻，前三天“铁板一块”，它捕捉不到任何渐变信号。

标准化建议：第一，没变化写“同前”两个字，系统自动继承上一班基线；第二，病程记录按时限完成，当日事当日毕，不补记、不堆记。

四、“认床不认号”——AI将来会张冠李戴

同一批交班报告中，同一个“2床”下面出现了三个不同病人的名字。

床号是流动的。今天2床是老王，明天换老张。但AI不认床号，它只认“唯一标识”——住院号。

如果你不用住院号做锚点，AI就会把老张的血糖值记到老王头上。这不是AI笨，是你没给它一个“确定的人”。

标准化建议：口头交班可以说“2床”，但打字进系统的每一条数据，必须带住院号。这是给AI做“数据血缘”的底线。

五、诊断清单的乱象——问号也能进诊断？

检查中还看到一份出院记录，出院诊断清单是这样的：

1. 多发性脑梗死

2. 高血压病

3. 高脂血症（极高危）

6. 同型半胱氨酸血症？

两个问题：

第一，序号从3直接跳到6，中间4、5不见了——要么条目被删改，要么清单改过没清理痕迹；

第二，第6条带着问号——“同型半胱氨酸血症？”连诊断都没确定，就进了主诊断清单。

诊断清单是AI做结构化学习的骨架：带问号的诊断、跳号的清单，就是喂给它的脏数据。将来AI按这份清单做诊疗建议、做费用分析、做质量控制，每一步都会错位。

标准化建议：不确定的诊断写“待查”或放入鉴别诊断，不带问号进主诊断清单；清单条目标注修改记录，序号连续、层级清晰。

六、“排骨骨折”——一个错别字可能让系统当场宕机

检查中还发现一处笔误：“排骨骨折”。

AI的解剖知识库里没有“排骨”这个词。它读到“排骨骨折”，要么报错中断，要么胡乱匹配到一个不相干的词条上。

每一个错字，都是在给AI的数据清洗环节增设一道障碍。

标准化建议：建立科室高频词统一写法清单，至少覆盖诊断名称、症状描述、用药名称三类。不求全，先求常用。

七、护理评估不能空转——交班簿与评分表上的漏洞

再往护理侧看，问题同样扎眼：

一份住院患者护理评估里，ADL/Barthel评定表三列全部是“0”——要么是新入院还没评就存了空表，要么是照抄既往。0分意味着完全依赖，一个能自己吃饭走路的患者，怎么会三列全0？

另一份Braden压疮评分，三天从16分降到14分再降到13分——评分在下降，说明风险在升高，但记录里只有分数，没有对应的护理措施变化。

还有，护士交班既有纸质“护士交班簿”，又有信息系统的“交接班统计表”，双轨并存——纸上的，系统里没有；系统里的，纸上看不到。将来AI只能读到系统里那半份，纸质交班簿上的关键信息，它就永远“看不见”了。

标准化建议：评估表逐项填写，不空栏、不照抄；评分变化必须对应护理措施调整；交班信息统一进系统，纸质版只作留档，不再作为信息孤岛。

八、隐私红线——身份证号、手机号在文书首页“裸奔”

最让我吃惊的，一份打印病历入院记录首页：身份证号、手机号、家庭住址、联系人电话，完整打印在病历上。

病历将来要脱敏后才能用于AI训练、科研和区域共享。现在的文书连最基本的遮蔽都没有——一张翻拍照片流出去，患者全部个人信息跟着裸奔；一份病历进AI训练集，这些信息就是合规炸弹。

标准化建议：病历打印、复印、翻拍、传输各环节建立隐私遮蔽流程：能打部分号的打部分号，必须全号的加遮蔽水印；涉及病历外送、AI训练、科研取数的，先过脱敏审查。

结语

AI不是来替换医生的，但不会用AI的医生会被会用AI的医生替换。而会用AI的前提，是先让AI“读懂”你写的东西。

从AI批量出现在病程记录的那一天起，这场融合就已经开始了。你今天的每一个用词、每一次复制粘贴、每一处补记，都在为AI将来是“救命”还是“添乱”投票。

投票权不在科技公司手里，在你今天的键盘上。

【作者简介】

闫小维（笔名安禾），原陕西中医药大学第二附属医院副主任护师。从事护理工作41年，先后在三甲医院临床一线工作23年、行政管理岗位18年，退休后持续关注护理质量与患者安全。国家二级心理咨询师。正在更新“AI医疗制度重构”系列。