医院信息系统中RPA与大模型的应用案例

在医院信息系统中，RPA与大模型的结合正在逐步展现出巨大的应用价值。

医疗机构在日常运行中需要处理大量信息，如患者挂号、电子病历录入、检验报告传输、医保结算、药品库存管理等，既涉及复杂的数据交互，又需要遵循严格的合规要求。

传统的人工方式不仅耗费大量时间，还容易出现疏漏。

RPA的自动化执行能力和大模型的智能理解能力结合，使医院能够在信息系统的不同场景中实现高效与智能并重的优化。

一个典型的应用场景是电子病历的处理。

医生在诊疗过程中会产生大量的非结构化文本数据，例如病情描述、检查意见和治疗建议。

大模型可以对这些文本进行智能分析，将关键信息抽取并结构化处理，分类到诊断、药物、过敏史等标签中。

而RPA则可以把这些结构化信息自动录入医院信息系统，避免人工反复输入的低效工作，大幅减少文书工作占用的医生时间。

在检验结果管理方面，实验室每天会生成成千上万份检验报告。

RPA能够自动抓取检验设备或实验室系统中的数据，并将结果归档到对应患者的电子病历中。

同时，大模型可以对结果进行初步解读，例如识别指标是否异常、与历史数据对比分析，并将重要提示反馈给医生。

这种结合不仅加快了数据流转速度，还为医生提供辅助决策支持，提升了诊断的准确性与效率。

医保结算环节同样受益于RPA和大模型的应用。

医保政策复杂且不断调整，大模型可以解析政策文件并快速更新规则库，帮助系统自动识别患者账单是否符合医保报销标准。

而RPA则可以执行具体的结算操作，包括核对发票、提交申报和生成对账单，实现快速、准确的报销流程。

这不仅减少了患者等待时间，还降低了医院财务人员的工作负担。

药品管理也是重要应用之一。

药房和仓库需要实时监控药品库存，防止短缺或过期。

RPA能够定期抓取库存数据并生成报告，大模型则能根据历史用药情况和季节性变化预测未来需求，从而提前触发补货或预警。

这种智能预测与自动执行的结合，有助于保障药品供应的稳定性，提升医院运营的精细化水平。

在患者服务层面，智能客服是应用的典型案例。

大模型能够理解患者的咨询问题并提供自然、流畅的回复，而RPA则负责执行具体操作，例如挂号、缴费、检查预约等事务。

这样，患者可以通过自助终端或在线渠道完成就医流程，减少人工窗口的排队压力，提高服务体验。

总体来看，RPA与大模型在医院信息系统中的应用，正在推动医疗从传统信息化走向智能化。

前者提供高效稳定的自动化执行能力，后者提供深度理解和智能分析，两者的结合实现了数据处理与业务执行的闭环。

随着技术的进一步发展，未来的医院将能够实现更智能的辅助诊断、更高效的管理模式以及更优质的患者服务，真正推动智慧医疗的落地与普及。