摘要
本研究以“GPT - 5为代表的最新人工智能研究电子病历空缺句的语言学特征描述与自动分类探析”为核心，围绕中文电子病历（EMR）中空缺句的识别与分类问题，构建了系统性的研究框架。研究通过整合问题定义、方法创新、实证结果与应用价值四大维度，形成了兼具理论创新性与临床实用性的学术成果，其核心贡献可概括为以下四个方面：
四大核心贡献
- 理论构建：提出面向中文EMR的“空缺句”操作性定义与可复现的五类分类体系，填补了中文临床文本空缺现象研究的理论空白。
- 资源建设：建立分层标注规范与实例库，标注一致性检验显示Cohen’s κ/α系数≥0.75，验证了标注体系的可靠性与可推广性。
- 技术创新：设计融合规则引擎、词法分析、领域知识与大模型的混合检测与分类管线，实现多模态信息的协同决策。
- 应用导向：通过误差剖析提出面向临床质控与后编辑的优化建议，为提升电子病历数据质量提供可落地的解决方案。
上述贡献通过“定义 - 资源 - 技术 - 应用”的递进逻辑，形成了闭环研究体系。其中，面向中文EMR的空缺句分类体系突破了现有研究多聚焦于英文文本的局限，混合检测管线则平衡了规则方法的可解释性与大模型的语义理解能力，而≥0.75的标注一致性数据为后续研究提供了可复现的基准。研究成果不仅为自然语言处理技术在临床文本质控中的应用提供了方法论参考，更通过临床导向的优化建议，直接服务于电子病历数据质量提升的实际需求。
引言
背景
电子病历（EMR）作为临床信息记录的核心载体，呈现出显著的多模态特性，其内容体系涵盖主诉、现病史、查体、医嘱、检验等多个功能单元。这些模块分别承担不同的临床信息记录职责：主诉模块聚焦患者主要症状及持续时间，现病史模块详述疾病发生发展过程，查体模块记录体格检查结果，医嘱与检验模块则分别对应诊疗方案与实验室检查数据，各模块协同构成完整的临床记录体系。
EMR文本的多模块组成：主要包含主诉（症状与持续时间）、现病史（疾病发展过程）、查体（体格检查结果）、医嘱（诊疗方案）、检验（实验室数据）等功能单元，各模块协同实现临床信息的系统化记录。
在临床实践中，由于门诊量巨大、诊疗时间有限，医生为提升书写效率，普遍采用速记体进行记录。这种书写习惯虽能满足快速文档生成的需求，却也导致文本呈现出独特的语言学特征。句法层面，速记体常表现为结构不完备，典型如省略核心谓语成分。例如“发热3天”这类记录，实际隐含“患者出现发热症状已持续3天”的完整语义，但因省略主语“患者”与谓语“出现”，形成碎片化表达；语义层面则存在显著“留白”，关键属性常未明确界定，如“血压偏高”仅指出异常趋势，却未说明测量时间、具体数值范围或参照标准，导致信息解读存在歧义。
这些由速记体引发的句法不完整与语义模糊问题，不仅增加了临床信息二次利用的难度，也为人工智能系统理解和处理EMR文本带来挑战，构成了本研究聚焦空缺句识别与分类的核心背景。
问题
电子病历（Electronic Medical Record, EMR）作为临床信息存储与传递的核心载体，其文本质量直接影响人工智能（AI）系统在临床决策支持、医疗质量分析等下游任务中的可靠性。其中，空缺句——即因记录不完整、表述模糊或信息缺失导致语义不完整的句子——已成为制约AI临床应用效能的关键瓶颈。这类句子通过干扰信息抽取准确性、破坏时间逻辑连贯性、扭曲因果关联推断等机制，对多个下游任务产生系统性危害，进而威胁医疗安全与诊疗质量。
信息抽取任务中的语义断裂风险
在信息抽取任务中，空缺句常导致关键临床实体（如药物剂量、实验室指标、手术方式）的抽取错误。典型案例显示，当电子病历中出现“患者每日口服二甲双胍”这类缺少剂量单位的表述时，AI系统可能默认采用成人常规剂量（如500mg/次），但若患者实际需调整剂量（如肾功能不全患者需250mg/次），则会引发用药剂量偏差，增加低血糖或药物蓄积风险[1]。此类语义空缺在真实临床场景中具有普遍性：一项针对3000份住院病历的回顾性分析显示，约23.7%的药物记录存在剂量、频次或给药途径信息缺失，直接导致AI信息抽取系统的实体识别准确率下降19.3%[1]。
时间线重建中的逻辑混乱危害
时间线重建任务依赖病历中时间标记与事件的精准对应，而空缺句造成的时间信息缺失会严重破坏临床事件的时序逻辑。例如，病历记录“术后予以抗感染治疗”未注明具体开始时间，可能使AI系统错误将治疗起始时间关联至手术当日，但若实际为术后48小时（因培养结果延迟回报），则会导致感染控制时机误判，增加术后并发症风险[1]。研究表明，包含时间空缺的手术记录占比可达17.4%，此类记录经AI处理后生成的时间线与真实临床路径的吻合度仅为68.2%，显著低于完整记录的91.5%[1]。
因果推断任务中的关联扭曲效应
因果推断任务需基于病历信息建立疾病-暴露-结局间的关联，而