通过自动澄清问答补齐临床文档

医疗文书专员向医生发出澄清询问，以补齐临床记录中的缺漏并确保计费准确。此前研究在假设转录完整的情况下自动起草病历、进行ICD-10编码和提取医嘱，尚未处理这些缺漏。我们研究LLM能否在三个任务中自动执行DAU（起草、询问、更新）循环。审查3000次真实就诊后，我们识别文书缺漏的来源，并在公开数据上构建五个转录退化基准。分析真实对话中的2.1万个澄清回合发现，有用问题的预测因素因任务而异：理想条件下的置信度占主导，但补齐病历只需简单的事实回忆问题，ICD-10编码则需要更难的多选项问题。约9%的回合损害表现，原因包括冗余询问，以及未获得答案仍触发重写。部署既需要学会问什么，也需要学会何时不该问。