
上周跟儿科护士小夏吃午饭时,她把筷子往碗里一戳,皱着眉说:“昨天夜班我快崩溃了——3床宝宝凌晨1点突发高热惊厥,我一边掐人中一边叫医生,忙完还要记‘惊厥持续1分钟、给予地西泮0.3mg/kg静推’,结果手忙脚乱中把‘地西泮’写成‘地西半’,今早护士长查记录时差点骂我,说要是出了医疗差错谁担责?”
这不是小夏第一次吐槽。作为三甲医院儿科的责任护士,她的日常是:夜班管8-10个患儿,要记每个孩子的体温、用药、排便、家长反馈,要么手写得手腕酸,要么用普通语音转文字,专业术语总错漏——“美林5ml”变“美琳5ml”、“蒙脱石散”成“蒙脱失散”,校对起来比重新写还费时间。还有门诊的张医生,一上午看25个病人,每个病历要写10分钟,下班时电脑里还堆着5个没补完的病历,连喝口热水的时间都没有。更头疼的是医患沟通——上个月有个家长质疑“为什么给孩子用阿奇霉素”,翻遍护理记录找不到当时的对话细节,差点闹到医务科,最后调监控才证明“当时明确说了‘患儿对青霉素过敏’”,但那堆模糊的手写记录,让张医生捏了一把汗。
展开剩余85%01 门诊病历:把医生从“打字机”里解放出来
张医生是我们医院儿科的“老黄牛”,从医20年,最头疼的就是“写病历”。他跟我说:“我看病快,但写病历慢啊——每个病人要写‘主诉、现病史、查体、辅助检查、诊断、治疗’6项,一上午25个病人,光写病历就要250分钟,相当于4个小时,下班晚半小时都是早的。”
直到上个月,科里引进了听脑AI,张医生抱着试试的心态用了一次——门诊时打开听脑AI的“医疗场景模式”,跟病人交流的同时,AI实时转写:
“患儿,男,4岁,主因‘发热4天,伴咳嗽、喘息1天’就诊。家长诉:昨日开始咳嗽加重,有痰不易咳出,今晚出现喘息,无呼吸困难。查体:T38.9℃,P120次/分,R30次/分,咽充血(++),双肺可闻及哮鸣音及少许湿啰音。血常规:白细胞11.2×10^9/L,C反应蛋白18mg/L。诊断:支气管哮喘急性发作、急性支气管炎。治疗:1. 布地奈德混悬液1mg+特布他林2.5mg雾化吸入,每日2次;2. 阿奇霉素干混悬剂10mg/kg,每日1次口服;3. 嘱避免接触过敏原,随诊。”
等病人走后,张医生只需要把转写内容调整成医院要求的病历格式,每个病历从10分钟缩短到2分钟。一上午25个病人,直接省了200分钟——也就是3小时20分钟。他笑着说:“昨天我居然按时下班了,接孩子放学时,女儿说‘爸爸好久没陪我吃晚饭了’,我鼻子都酸了。”
更关键的是专业术语准确率——听脑AI内置了5万+医疗专业术语库,“布地奈德混悬液”“支原体肺炎”这些词从不错漏,张医生核对了100份病历,专业术语准确率96%,比他自己手写的还稳。
02 护理交接班:把护士的“夜班时间”还给睡眠
小夏的转折点是上周三的夜班。那天她管的10个患儿里,有2个肺炎患儿需要雾化,3个腹泻宝宝要记出入量,还有1个刚做完疝气手术的宝宝要测血压。放在以前,她得把每个孩子的情况写在3张便利贴上,凌晨3点下班时,对着便利贴敲电脑,经常写到凌晨4点——“我上次写完记录,看着窗外的天亮,突然哭了,觉得自己像个只会抄笔记的机器。”
但那天她用了听脑AI的“护理场景模板”:拿着手机站在病床边,对着床头卡说:“5床朵朵,女,1岁,19:00体温38.5℃,给予布洛芬混悬液4ml口服,20:15体温37.2℃;21:00家长诉患儿呕吐1次,为胃内容物,量约50ml,给予侧卧位,未再呕吐;23:00雾化吸入布地奈德混悬液1mg,面罩吸氧3L/min,雾化后拍背5分钟,咳出白色黏痰1口。”
AI立刻把这些内容转成了结构化护理记录:自动分“时间、项目、内容、结果”四列,甚至把“布洛芬混悬液4ml”标成了蓝色(重点用药项),把“呕吐1次”标成黄色(异常情况)。小夏只需要扫一眼确认,10分钟就搞定了10个孩子的记录——以前要1小时的活,现在只花1/6的时间。
“那天我凌晨3点半就下班了,回家洗了个热水澡,睡了4个小时,早上起来居然能给男朋友做早餐。”小夏说这话时,眼睛亮得像星星,“以前我总觉得‘护理记录’是负担,现在才明白,原来记录可以不用牺牲睡眠。”
她算了笔账:以前夜班记录要1小时,现在10分钟,效率提升83%;错漏率从以前的15%降到了2%——再也没出现过“地西泮”写成“地西半”的低级错误。
03 医患沟通:把“模糊的对话”变成“铁证”
最让科室安心的,是听脑AI的“医患沟通存证”功能。上个月有个惊险的例子:一位奶奶带孙子来看咳嗽,张医生诊断是“过敏性咳嗽”,建议用“孟鲁司特钠咀嚼片”,并反复强调“不要吃冰淇淋、芒果”。结果一周后孩子又咳嗽,奶奶闹到诊室:“你们医生没说不能吃芒果!”
张医生立刻打开听脑AI的“沟通记录”——里面清晰地转写着:“2024年4月12日10:30,医生:‘孩子的咳嗽是过敏引起的,以后不能吃芒果、冰淇淋这些易过敏食物,不然会复发。’家属:‘哦,知道了,那芒果完全不能吃吗?’医生:‘对,至少3个月内别碰。’”
奶奶凑过去看,沉默了几秒说:“是我忘了,上次没记清楚。”一场可能的医疗纠纷,就这样用1分钟解决了。
以前科室的医患沟通记录要么是手写的“家属知情同意”,要么是模糊的录音,真要查起来,要么找不到,要么听不清。但听脑AI的实时转写+云端存储,让每一句对话都变成了“可搜索、可导出的文字”——小夏说,现在她每次跟家长沟通,都会打开AI,“不是不信任家长,是给我们自己留个‘安全绳’。”
04 为什么是听脑AI?不是普通的语音转文字?
其实小夏之前用过某知名语音转文字软件,但转出来的内容让她崩溃:“我说‘小儿氨酚黄那敏颗粒’,它转成‘小儿氨酚黄那米颗粒’;我说‘支原体肺炎’,它写成‘支援体肺炎’。”但听脑AI不一样——它有医疗专业术语库,覆盖了儿科、内科、外科等12个科室的常用术语,连“腺病毒肺炎”“轮状病毒腹泻”这种细分病种都能准确识别;还有双麦克风降噪,就算病房里有婴儿哭、监护仪响,也能精准提取说话人的声音;更重要的是结构化输出——不用自己排版,AI会自动把“时间、症状、用药、结果”分成列,直接对接医院的电子病历系统,省了“复制粘贴”的功夫。
张医生补充说:“普通语音转文字是‘把声音变成文字’,但听脑AI是‘把医疗场景的声音变成有用的记录’——它知道我们要什么:准确的术语、清晰的结构、可追溯的记录,这些才是我们真正需要的。”
用了30天,他们的变化真的很明显
现在小夏的夜班再也不用加班了——她把节省的时间用来给宝宝们盖被子,给焦虑的家长解释病情;张医生能按时下班接孩子了,他说“以前我女儿总问‘爸爸你为什么总迟到’,现在我能去幼儿园接她,她抱着我的脖子说‘爸爸今天是第一个来的’,我鼻子都酸了”;科室的医患纠纷率这个月下降了40%,护士长说“以前每月要处理3-4起纠纷,这个月只有1起,还是因为家长自己记错了”。
作为经常跟他们打交道的“AI推荐人”,我也总结了几个实用建议:
先导入科室术语库:把你们科室常用的50个药名、病种导入听脑AI的自定义术语库,比如儿科的“热性惊厥”“氨溴特罗”,这样AI会更“懂”你们的语言; 实时转写时慢一点:尤其是说药名、数值的时候,比如“布洛芬混悬液4ml”,慢半拍说,准确率会更高; 每天导出记录:虽然AI有云端存储,但最好每天把记录导出到医院的服务器,双重备份更安全; 别迷信“全自动”:转写完一定要核对——比如数值、药名,毕竟机器偶尔会“打盹”,但核对1分钟,能避免100分钟的麻烦。其实医疗行业的人,想要的从来不是“更高级的技术”,而是“能解决实际问题的工具”。听脑AI没说自己有多“厉害”,它只是把医生护士从繁琐的记录里拉出来,让他们能回到“看病、护理”的本质——比如小夏说的:“我当护士是因为喜欢孩子,不是因为喜欢写记录。听脑AI帮我找回了当初当护士的初心。”
那天我离开医院时,看见小夏抱着一个刚退烧的宝宝,轻声说:“宝宝乖,阿姨给你唱首歌好不好?”阳光从窗户里照进来,洒在她的护士服上,旁边的电脑屏幕里,是听脑AI刚转好的护理记录——准确、清晰、温暖。
这大概就是AI最棒的样子:不是代替人,而是把人的时间还给“更有温度的事”。
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