AI 语音赋能：破解临床护理文书录入的碎片化难题！

在临床医疗的全链条中，护理工作扮演着无可替代的关键角色，既是患者健康监测的 “前哨”，也是医疗信息记录的核心环节。然而，护理工作天然的碎片化特征、极强的专业性要求，与传统文书录入模式之间的矛盾日益突出，成为制约护理效率与质量提升的瓶颈。

临床护理的碎片化属性，决定了其信息采集无法依赖常规的语义逻辑推导。与诊疗过程中相对完整的病程记录不同，护理工作贯穿患者住院全周期，从晨间体温测量、用药核对，到夜间生命体征监测、病情变化观察，每一项工作都分散在不同时间节点，信息呈现零散、即时的特点。

这些碎片化信息看似独立，却共同构成了患者健康状况的完整图景，是医生制定诊疗方案、评估治疗效果的重要依据。但传统的手写记录或键盘录入模式，要求护理人员在繁忙的工作中抽出专门时间整理信息，不仅占用大量精力，更易因记忆偏差导致记录遗漏或错误，影响医疗信息的准确性与完整性。

护理工作的专业性与特殊性，进一步放大了信息采集的难度。护理并非简单的流程化操作，而是融合了医学知识、实操技能与人文关怀的专业领域，其信息记录需要精准契合医疗规范与专业标准。更重要的是，护理记录作为医疗文书的重要组成部分，是医疗纠纷处理、医保结算的关键依据，容不得丝毫马虎。

与此同时，部分核心护理操作无法被技术设备完全替代。物联网设备虽能精准监测心率、血压等常规生命体征，但像瞳孔对光反射检查、意识状态评估、出入量精确计算等工作，仍需依赖护理人员的专业判断与人工记录。这些专业性强、操作灵活的工作，既考验护理人员的专业素养，也对信息采集的即时性与准确性提出了更高要求。

物联网技术的普及虽在一定程度上缓解了护理监测的压力，但并未解决核心的文书录入痛点。对于需要人工介入的专业操作，护理人员仍需在完成工作后，耗费额外时间将信息录入系统，这不仅增加了工作负担，也容易因工作繁忙导致记录延迟或遗漏。

针对这一系列痛点，英炜智慧专项研发的医疗临床智能语言交互模型，不仅解放了护士的双手，更让护士能将更多精力投入到直接护理中，实现了 “把时间还给患者” 的行业期盼。

英炜智慧的核心突破，在于跳出 “通用适配” 的思维，专注医疗场景的 “专业深耕”。作为国内首个仅聚焦医疗领域语言交互模型开发的团队，企业多年来始终围绕医疗行业需求打磨技术：

一方面，构建了覆盖西医全专业科室的专业词汇库以及语料库；

另一方面，该模型针对医疗场景下的自然语言处理进行了专项优化。

这项专业技术的落地，给护理行业带来了颠覆性改变。英炜智慧依托自主研发的医疗临床智能语言交互模型，推出了国内首个 AI 语音临床护理数据采集系统。在此之前，护士每班需花费 1-2 小时整理护理记录，从患者生命体征到护理操作，都要逐字录入电脑，大量时间被消耗在文书工作上。而该系统将记录时长压缩至 10 分钟以内，护士在床旁为患者进行护理操作时，就能同步完成语音记录，系统自动生成结构化护理文书。

此外，系统还充分考虑了临床工作的灵活性与高效性。护理人员可在查房、操作间隙等碎片化时间完成语音记录，无需中断手头工作，极大提升了工作效率；通过 AI 医疗智能语音技术的赋能，护理人员从繁琐的文书录入工作中解放出来，能够将更多时间与精力投入到患者护理本身，既提升了护理工作的质量与效率，也改善了护理人员的工作体验。

在医疗数字化转型加速推进的背景下，临床护理的高效化与精准化成为行业发展的必然趋势。英炜智慧 AI 语音临床护理信息采集系统，精准把握了护理工作碎片化、专业性的核心特征，以技术创新破解了传统文书录入的痛点，为护理行业的数字化升级提供了切实可行的解决方案。