韩国首尔圣玛丽医院智能医院与生物银行主任郑权根教授（Chan Kwon Jung）强调，在医院实施AI系统亟需国家层面支持。
大型语言模型正日益成为韩国医院数字化转型的基础层。然而，要将AI潜力充分转化为常规临床实践，可能需要更强的国家政策、报销机制和基础设施支持。
近期，韩国天主教大学天主教医疗中心（CMC）的旗舰医院首尔圣玛丽医院开始试点CMC GenNote——一个与PuzzleAI合作开发的基于大型语言模型的临床文档系统。该AI文书系统是这家韩国最大非营利性私立医疗网络计划部署的众多AI创新中的首个成果。
该系统的部署是首尔圣玛丽医院智能医院战略的关键环节，该战略将大型语言模型视为重塑临床、运营和研究工作流程的核心基础设施，而非独立工具——涵盖从文档记录、诊断到护理、药房及患者互动等全流程，所有操作均在严格管控的本地化AI环境中进行。
Healthcare IT News专访了首尔圣玛丽医院智能医院与生物银行主任郑权根教授，探讨CMC如何在全院推广LLM系统、管控临床环境中的AI风险，以及为何政府支持对AI文书系统和智能医院模式成为全国标准至关重要。
问：CMC近期推出AI文书系统CMC GenNote。贵院现有基于语音的电子病历系统存在哪些临床、运营或文档方面的不足，促使了该工具的开发？新系统如何从根本上改变临床医生的文档工作流程？
答： 首尔圣玛丽医院自2019年起运行语音电子病历系统，该系统采用语音转文本（STT）技术，能精准转录混合韩语、英语及医学术语的复杂口语内容，已有效应用于放射科报告和手术室操作记录等领域。然而，现有语音系统仅限于基础语音转录，无法理解多方临床对话的语义语境，也不能按结构化病历模板自动汇总整理内容。这导致医生仍需耗费大量时间修订重组文档，限制了系统在多样化临床场景的扩展能力。
为克服这些局限，我们引入了基于LLM的临床文档解决方案CMC GenNote。除STT功能外，GenNote运用大型语言模型技术理解会话语境并生成摘要，自动调取适配的电子病历模板，生成符合特定文档字段的结构化临床笔记。通过这一变革，医生得以大幅减少重复性手工文档工作，角色从内容主要创建者转变为审核与最终确认者，从而将更多时间投入直接患者互动和临床诊疗。
问：AI文书系统如何融入贵院网络的智能医院转型进程？当前进展如何？能否分享具体里程碑？
答： 作为数字化与AI驱动医疗创新的专项医院，首尔圣玛丽医院智能医院部门主导实施了旨在减轻医生工作负担、强化以患者为中心护理的医疗AI转型战略。AI文书系统正是该战略的首个实质性成果，清晰展示了AI转型如何在真实临床环境中带来切实改进。目前CMC GenNote正在所有门诊科室试点，计划分阶段扩展至手术室、急诊科和住院病房。
问：除临床文档外，CMC如何在智能医院战略中应用大型语言模型？当前在临床决策支持、护理协调、患者沟通、研究或运营工作流程等领域正在开发或试点哪些LLM工具？
答： 我们视LLM应用不仅是草拟医疗记录的工具，更是通过AI实现全院工作流程转型的基石起点。因此，我们正分阶段、系统化地在医院所有职能领域评估并实施AI驱动的转型举措。首尔圣玛丽医院已将基于LLM的技术应用于多个领域，包括：基于问诊内容的自适应病历生成、影像与诊断报告自动生成、手术室操作记录创建、临床信息摘要、护理文档支持、药房配药辅助、患者咨询聊天机器人、出院后患者管理，以及基于电子病历的自然语言查询与检索系统。
问：随着这些系统深度融入诊疗流程，贵院如何管控全网络LLM工具的使用，特别是在数据隐私、模型验证、幻觉风险及医生责任界定方面？
答： 首尔圣玛丽医院在封闭的本地化医院基础设施内部署AI模型，以防止数据泄露。同时实施了电子病历连接的综合安全控制，以及旨在最小化上下文错误和幻觉的监控验证框架。关键原则是，最终临床判断与责任始终归属于医疗专业人员。AI输出仅作为决策支持或文档辅助工具，而非自主临床决策者。
仅靠传统医院运营架构无法有效管控AI系统。为此，我们正寻求专项咨询以建立专属AI治理框架——该框架将涵盖伦理、监管、临床指南及基础设施运营，同时积极推进AI转型。通过此方法，我们致力于引领全机构安全、负责任且创新的AI驱动变革。
问：CMC GenNote是否会成为CMC网络的标准化平台？要将LLM工具扩展至多所医院和专科领域，需解决哪些技术或组织挑战？
答： CMC GenNote具备从首尔圣玛丽医院扩展至整个CMC医院网络成为标准化平台的潜力。但成功扩展不仅需要技术成熟度，还必须确立医生接受度、AI就绪的基础设施环境及标准化AI运营框架。由于各医院在临床实践模式、AI基础设施准备度和工作流程设计上存在差异，定制化优化和基于持续反馈的迭代改进至关重要。
目前CMC GenNote正在首尔圣玛丽医院、议政府圣玛丽医院和恩平圣玛丽医院（均为CMC网络成员）进行试点。从这些试点获取的洞察正用于优化部署策略，提升不同环境中的医生接受度。扩展LLM工具不仅是软件部署问题，更代表医院系统的广泛AI转型。因此，基础设施准备度和治理框架必须作为先决条件在各参与机构建立。
问：从集团视角看，韩国国家层面需要在政策、报销、认证或临床指南等方面做出哪些改变，才能使AI文书系统及其他LLM工具成为韩国医疗系统的标准实践？
答： 要使AI文书系统及其他LLM工具成为韩国临床实践的常规组成部分，强有力的制度与政策基础必不可少。这包括针对LLM医疗解决方案的明确可操作国家指南与法律框架、适配的报销补偿模式，以及定义清晰的性能与安全认证标准。
此外，实施包括LLM在内的AI系统需要大量基础设施投入和高度专业化的AI专长。鉴于韩国医院主要作为非营利机构运营，有效的国家支持至关重要。政府主导的标准指南、扩大的国家级研发计划，以及实质性的财政与政策激励，将是实现医疗系统高效可持续AI转型的必要条件。
问：最后展望未来，CMC后续有哪些智能医院计划或AI驱动项目？部署时间表如何规划？
答： 短期内，我们将加速基于LLM的AI转型覆盖核心临床工作流程，包括门诊诊疗、诊断、手术、护理、药房运营及患者沟通。长期规划中，将把AI能力扩展至研究领域，支持数据驱动的研究设计、队列构建及电子病历数据提取与预处理。
同时，我们计划开发提供治疗路径与预后分析洞察的AI临床决策支持功能，并大幅减少全机构的行政文档工作量。为保障这些系统的安全部署，我们正建立专属AI运营与治理架构，并对医疗信息系统及IT基础设施进行AI定制化升级。通过这些努力，我们致力于发展成为真正以患者为中心、由负责任且可信赖的AI驱动的医院。
编者注：郑权根教授的回复经编辑以精简内容。斜体文字为采访者强调部分。
【全文结束】
