面向医生-患者对话的主动式电子病历助手：流式语音识别、信念稳定与预控制评估

大多数基于对话的电子病历（EMR）系统仍以被动管道形式运作：转录语音、提取信息、在咨询结束后生成最终报告。这种设计提高了文档效率，但不足以支持主动咨询，因为它未明确解决流式语音噪声、标点缺失、诊断信念不稳定、客观化质量或可衡量的下一行动收益问题。我们构建了一个围绕流式语音识别、标点恢复、状态提取、信念稳定、客观化检索、行动规划和可回放报告生成的端到端主动式 EMR 助手。该系统在十段流式医生-患者对话以及 300 项检索基准（跨对话聚合）的预控制环境下进行评估。完整系统在事件-状态 F1 达到 0.84，检索 Recall@5 达到 0.87，端到端 pilot 评分显示覆盖率 83.3%，结构完整性 81.4%，风险召回率 80.0%。消融实验进一步表明，标点恢复与信念稳定可能在 pilot 条件下提升下游提取、检索与行动选择。需注意，这些结果是在受控模拟的 pilot 环境下获得的，而非广泛部署的论断，不能被解读为临床部署就绪、临床安全或实际临床实用性的证据。本研究应在严格受控的 pilot 条件下作为概念演示，而非临床部署就绪性或临床普遍性的证据。