电子病历内嵌大模型筛查 6193 例手术患者，敏感度 0.94、特异度 0.74

学术圈重大事件 · 发布 2026-08-20T23:40:00+08:00 · 更新 2026-08-20T23:45:15+08:00

核心结论

JAMA Network Open 8 月 20 日发表斯坦福单院前瞻性质量改进研究：电子病历内嵌大模型工具在 6193 个手术病例中建议 1582 例接受医院医学科共管，以医生判断为参照的敏感度为 0.94、特异度为 0.74。19 个假阴性中仅 2 个被归为模型误分类。结果支持人机协同初筛，但尚未证明改善并发症、住院日或成本，也缺少跨院验证。

发生了什么。 JAMA Network Open 8 月 20 日发表一项前瞻性、非盲法质量改进研究。斯坦福医疗系统把名为 SCM Navigator 的大模型工具嵌入电子病历，用于识别哪些外科患者应由医院医学科医生与手术团队共同管理。围手术期共管能改善复杂患者的医疗衔接，但过去需要医生手工翻阅术前记录，规模化使用受人力限制；研究重点因此不是让模型独立诊疗，而是自动完成初筛并交由医生复核。

关键数据。 研究在 2025 年 9 月至 2026 年 2 月纳入 6193 个手术病例，患者年龄中位数 60.2 岁，女性占 49.0%；16 名共管主治医师中 14 人参与。工具读取术前文本、结构化数据和围手术期风险标准，把患者分成适合、不适合或可能适合共管，最终建议 1582 例、即 25.5% 接受医院医学科会诊。以治疗医生判断为参照，敏感度为 0.94，特异度为 0.74。

误差与影响。 对全部 19 个假阴性病例复核后，作者认为其中 2 例可归因于大模型误分类，其余差异更多来自临床标准缺口、机构流程或医生实践差异。这说明高敏感度适合减少漏筛，但中等特异度仍会带来额外复核负担。对医院管理者，价值在于把术前文本和规则合并成可审阅建议；真正的效率收益取决于会诊容量、误报处理时间以及模型能否适应不同科室的共管门槛。

还需观察。 研究来自单一医疗系统，且以参与医生判断而非患者并发症、住院日或成本作为参考标准；非盲设计也可能影响反馈。论文没有证明工具能降低死亡或术后不良事件，也未说明模型跨医院迁移、数据漂移和公平性表现。后续应比较随机或分阶段部署前后的临床结局、工作量与成本，并持续审计不同年龄、语言和疾病复杂度人群的漏筛风险。

信息来源

• JAMA Network Open 论文 DOI

可信度说明

来源为 JAMA Network Open 同行评议论文，前瞻性质量改进设计、6193 例、1582 例建议会诊、敏感度和特异度及假阴性复核均可在结构化摘要核验。参考标准是单院医生判断，研究未比较患者硬结局，也未完成外部验证；结论支持“人机协同筛查可行”，不支持模型自主决定会诊或推广到所有医院。

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