在医院信息化建设中，大模型与RPA的结合正逐渐展现出独特价值。

传统医院信息系统虽然覆盖了挂号、收费、药品管理、病历录入等多个环节，但依旧存在大量人工处理的低效环节，尤其是在票据管理、数据录入和跨系统信息对接上，耗费了大量人力资源。

RPA在这一领域的应用最初主要集中在自动录入与流程执行层面，而随着大模型的引入，RPA正逐渐向认知型和智能化方向演进，真正帮助医院实现高效运转。

在医疗票据与报销环节，大量的票据、医保清单和报销凭证往往格式各异，传统RPA依靠规则能够完成部分自动化，但对于票据中的模糊字段或异常信息仍需人工干预。

大模型则能通过自然语言处理和图像识别，对票据文本进行智能抽取和分类，结合RPA的自动化执行，完成从票据识别、验证到系统入账的全流程操作。

这不仅缩短了财务部门的工作周期，也大幅减少了因人工录入造成的错误。

在病历数据处理方面，医生的病历记录通常包含大量非结构化文本，传统信息系统难以高效提取和利用这些数据。

通过大模型的语义理解能力，RPA能够对病历内容进行智能化抽取，将关键信息自动录入到电子病历系统中，同时还能根据症状和治疗建议进行初步分类，便于后续的科研和统计分析。

这样不仅提高了医生的工作效率，还帮助医院在临床研究中更好地利用数据资产。

在跨系统的协同上，医院往往使用多种信息平台，如HIS、LIS、EMR等，这些系统之间的数据传输与对接长期依赖人工操作，容易出现延迟和遗漏。

借助大模型的语义理解与规则推理能力，RPA可以自动识别跨系统操作逻辑，完成信息的同步与验证。

例如，实验室检测结果出来后，RPA能自动将其录入病历系统，并在出现异常指标时及时提醒相关医生，从而保证信息的流转更加高效和准确。

此外，医院在对患者进行服务时，往往需要应对大量重复咨询，如挂号流程、医保政策、药品库存等。

传统客服需要大量人工投入，而引入大模型后，RPA可以升级为智能助手，通过语音或文字交互自动回答患者问题，并将复杂需求引导至人工服务。

这种智能化客服模式，不仅提升了患者的体验感，也有效减轻了医院前台和客服团队的压力。

可以预见，随着大模型的能力不断增强，医院中的RPA将不再局限于简单的事务处理，而是逐步演变为智能决策的辅助工具。

它既能在后台实现数据流转与流程自动化，也能在前台为医生和患者提供高效、智能的服务体验，从而推动医院整体信息化水平迈向新阶段。