以语句为单元的结构化报告

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从“词语堆砌”到“语句成章”探讨中文放射诊断报告的AI赋能途径

结构化报告（structure report）通过对病变部位、形态、密度、强化方式等关键特征进行标准化定义与标签化提取，将复杂的影像信息转化为计算机可识别的结构化数据，提供可拆解、可检索的基础信息单元，突破自然语言的模糊性，成为后续数据统计、科研分析及临床决策支持的数字底座。但是在放射诊断报告的临床实践中，结构化的理想蓝图与临床效率的现实需求使中文结构化报告的推广处于尴尬境界。鉴于DeepSeek等生成式人工智能的语言推理能力进展，我们提出以“以语句为单元”取代“以词语为单元”进行中文报告的结构化，以期在满足数字标签的功能前提下，更加符合临床工作的自然表达思维模式。

一、词语（word/phrase）与语句（sentence）的差别

结构化报告本质上是模块化，将病灶的特征分解成位置、分布、边缘、形状、大小、数量、结构、密度等离散词汇的要素，配合标准化字段实现信息传递。这种模式符合英语语言的特质：词语自带语法标记如词性、时态等，即便脱离语境也能通过词形变化锚定语义边界。例如“lung nodule, 5mm, smooth margin”（肺结节，5毫米，边缘光滑），各成分通过逗号分隔形成属性标签，逻辑关系隐含于词汇排列顺序中，符合英文对简洁化、数据化的认知习惯。但是实际操作时，标准化字段被拆解为“部位+密度+大小+强化方式+伴随征象”等逐项必填的词语模块时，看似严谨的信息框架却在中文语境中衍生出表达冗余的隐性成本：一份描述肝脏结节的结构化报告可能需要堆砌20余个离散词汇，如“肝左外叶”、“类圆形”、“等密度”、“直径1.8cm”、“边缘清晰”、“动脉期轻度强化”、“门静脉期持续强化”、“未见明显肿大淋巴结”，而同等信息若以语句化表述仅需“肝左外叶可见1.8cm类圆形等密度结节，边缘清晰，动脉期轻度强化、门静脉期持续强化，周围肝组织及血管走行未见异常”。后者在保留全部关键信息的前提下形成逻辑完整的意群，但是表达字数压缩近40%，结构化报告填写时间比自然语言的报告时间多出2-3分钟，词语堆砌繁复，是中文结构化报告推广过程中不被接受的关键原因。

当英文语境下以“关键词+数据字段”为核心的结构化报告模式被引入中文体系时，其底层逻辑与汉语语言特性的适配性问题逐渐凸显，与英文及其拼写组合方式不同，中文表达更依赖语句的连贯铺陈来构建完整意群。这种语言基因的差异决定了中文放射诊断报告若简单移植“以词语为单元”的结构化框架，终将陷入语义碎片化的困境，而以语句为基础的描述范式可能是破解这一矛盾的关键路径。中文是语境依赖型语言，强调以语句为单元并非否定标准化报告的价值，而是主张在中文语境下实现结构化数据与自然表达的有机融合。这种以语句为单元的半结构化的叙事体既避免了词语堆砌的生硬感，又保留部位、大小、密度值等可提取的结构化字段，本质上是将结构化从形式上的词语拆分转化为逻辑上的语句分层，满足大数据分析、AI辅助诊断的需求。较于英文的词语拼贴，以语句为单元的表达方式可以避免因词语孤立导致的误判，从而为AI的语言推理提供更好的语境。

二、结论先行AI辅助填充，让放射科医师回归临床与思考

在影像检查量呈指数级增长的医疗场景下，传统完整检查报告描述的冗长重复，不仅大量占用放射科医生的有效思考时间，结构化报告的机械性标注流程，更使得医师逐渐与临床实际需求产生割裂。如何实现报告撰写又好又快，我们提出结论先行，AI辅助填充，让AI深度参与报告生成流程，实现从被动填写到主动辅助的模式重构。

当前AI工具（如DeepSeek）已能基于常见疾病诊断，精准匹配标准化影像表现，如针对“左肾血管平滑肌脂肪瘤”自动调取该疾病的典型影像表现库生成包含结构化关键字段的完整语句，如“左肾实质可见混杂密度肿块，边界清晰，内见脂肪密度灶，CT值-40HU，增强后软组织成分明显强化，脂肪成分无强化”。这样医生阅片后可以优先提供诊断结论，让AI自行生成逻辑完整的描述语句，这种结构化语句天然包含标准化关键字段，如“左肾”、“脂肪密度”、“强化”等标签，为后续的病历检索、科研数据挖掘、AI模型训练奠定了高质量数据基础。当然，生成的标准化描述并非最终版本，医生可基于实际影像细节快速进行加减校正。删除与当前病例无关的通用表述，如典型肝癌报告中自动生成的“门静脉癌栓”，若实际影像未显示可一键删除；补充个性化特征，如AI未覆盖的“病灶与肝静脉关系密切”等特殊征象。这种AI辅助填充可以完成80%以上的标准化内容，20%由医师进行个性化修正，从而将文字编辑时间压缩至最低，让医生的核心精力回归阅片本身，打破报告撰写绑架临床思考的困局。

以语句为单元的迭代让AI懂诊断逻辑而非词语的机械堆叠，结论先行AI辅助填充，与AI图像识别后自动生成报告实现路径融合，让放射科医生从耗时费力的报告文字劳作中解放出来，把时间还给阅片，把专注还给诊断，真正让AI技术赋能提高放射诊断的效能和水平。

本文于2025年6月9日完成于此山村

来源：程流泉MRI工作室（公号）