華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院健康管理中心主治醫師  王文捷□主任醫師  呂永曼

每年進行健康體檢，既是疾病預防的第一道防線，也是管理個人健康的重要基石。但當翻開體檢報告時，很多人面對“尿蛋白3+”“膽固醇高”等非專業術語，往往一頭霧水，甚至心生焦慮。不規范的體檢報告結論詞，將直接影響體檢報告的專業度和權威性。

前不久，李先生拿到的體檢報告顯示“尿素呼氣試驗陽性”，這讓他困惑不已。來我院臨床?？凭驮\后，才知道是“幽門螺桿菌感染”?，F實情況中，因體檢報告單上的用詞不規范等，讓體檢者一知半解的情況并非個例。既往一項針對8家體檢機構近1.2萬份體檢報告的分析顯示，僅以“血脂異?！迸R床分型這一項指標為例，體檢報告中高達46%的詞條未嚴格采用醫學標準術語。

體檢報告結論詞書寫之所以存在規范化不足的現象，首先是因為健康管理學在我國尚屬于新興學科?！督】刁w檢主檢報告撰寫專家共識》雖然已充分強調體檢報告結論詞應以國際疾病分類為標準，但實施時間尚短，各地體檢機構理解和執行程度不一。其次，醫療機構主檢醫師人才配置不足，導致體檢報告生成高度依賴體檢軟件，而許多軟件自身并未內置規范的標準詞庫。最后，體檢項目橫跨多個臨床亞?？?，給不同專業背景的醫師規范書寫帶來不小挑戰。

體檢報告涵蓋了體檢者的關鍵健康信息，結論詞不規范并非“小問題”，不僅影響體檢者對自身健康的了解，還將形成健康體檢與臨床科室的信息交流壁壘，制約體檢機構的醫療質量有序發展。更重要的是，雜亂無章的體檢結論詞產生了巨大的“信息噪音”，使得海量的體檢數據難以被有效挖掘、分析和利用，阻礙了體檢數據與國家衛生行政部門的有效對接，難以為衛生政策制定提供數據來源。

針對體檢報告結論詞書寫缺乏規范性的問題，筆者所在醫院進行了積極探索，并提出以下參考建議。第一，依托大語言模型賦能數據治理。利用大語言模型強大的自然語言理解能力，對非結構化的歷史體檢數據，進行自動化清洗和結構化提取。建立體檢異常結果與國際疾病分類的映射關系，規范健康體檢報告結論詞撰寫。第二，加強與臨床?？?、病案管理科的協作，搭建共享平臺。醫護人員可對有爭議的體檢結論詞進行討論，以達成共識。第三，健全體檢報告結論詞質量控制制度，持續對標準化結論詞庫進行迭代優化。此外，建議不同機構、醫院，乃至區域間搭建標準化結論詞共享平臺，力求在更大的范圍內形成統一標準。

規范體檢報告結論詞，是提升整個健康體檢行業醫療質量的重要舉措。通過規范體檢結論詞，不僅能給予體檢者更清晰、準確的健康指導，提升疾病早篩效能，更能匯聚高質量健康大數據資源，為國家公共衛生決策提供精準的數據支撐?！?