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电子病历系统中的医学知识图谱构建研究医学知识图谱是指基于医学领域的知识和概念之间的关系构建而成的一种图谱结构。
它以患者健康信息为基础，通过整合、归纳和表达医学领域的知识，帮助医生进行疾病诊断、治疗方案设计、药物选择等临床决策，同时也为医学教育和医疗研究提供了强有力的支持。
在电子病历系统中，构建医学知识图谱可以将医学知识形成结构化、可查询的形式，提供给医生进行临床决策的依据。
下面将从构建方法、应用领域和挑战等方面来探讨电子病历系统中的医学知识图谱构建研究。
一、构建方法医学知识图谱的构建需要依靠大量的医学文献、临床指南、电子病历数据等信息源。
首先，需要对这些信息进行清洗和标注，将其中的实体和关系进行标注和归类。
然后，使用自然语言处理（NLP）和机器学习等技术对文本信息进行结构化处理，提取出实体和关系之间的语义信息。
最后，将这些信息以图谱的形式存储，并进行可视化展示和查询。
二、应用领域电子病历系统中的医学知识图谱可以应用于多个领域，如下所示：1. 临床决策支持：医学知识图谱可以帮助医生在临床决策过程中快速获取相关知识，并为疾病诊断、治疗方案选择等提供支持，提高医生的工作效率和临床决策的准确性。
2. 医学教育：医学知识图谱可以作为学习工具，帮助医学生理解医学知识的关系和整体结构，提高学习效果和记忆力，并培养综合思维和分析问题的能力。
3. 医疗研究：医学知识图谱可以用于医疗数据的挖掘和分析，发现潜在的疾病关联和治疗模式，为医学研究提供新的思路和方法。
三、挑战电子病历系统中的医学知识图谱构建面临一些挑战，如下所示：1. 数据清洗与标注：医学文献和电子病历数据庞大且复杂，需要耗费大量的时间和人力对其进行清洗和标注，以获取准确的实体和关系信息。
2. 知识抽取与融合：医学领域的知识广泛而复杂，需要针对不同的知识源进行知识抽取和融合，以构建完整的医学知识图谱。
3. 知识更新与维护：医学领域的知识一直在更新和演进，医学知识图谱需要及时更新和维护，以保证其中的信息准确性和实时性。
什么就是结构化电子病历结构化电子病历的特点及优势结构化电子病历(Structured EMR)在数据处理上与上一代电子病历(非结构化电子病历:Non-Structured EMR)有本质的区别。
在非结构化电子病历系统中,除了表格式数据外,所有的医疗文书都以文本的方式保存到数据库中。
这些文本包括plain text或带格式的文本。
随着XML技术的出现,一些非结构化电子病历也以XML的方式保存数据。
那么结构化电子病历与非结构化电子病历最显著的区别在哪里呢？1、1 结构化电子病历的定义结构化电子病历就是指从医学信息学的角度将以自然语言方式录入的医疗文书按照医学术语的要求进行结构化分析,并将这些语义结构最终以关系型(面向对象)结构的方式保存到数据库中。
由于医学信息学上关心的医学术语都就是以关系型(面向对象)结构的方式保存在数据库中,在医学数据的处理过程中,可以采用关系型(面向对象)的计算方法对医学数据进行整合计算,从而为电子病历的衍生功能,如临床路径(Clinical Pathway)打下一个非常好的数据基础。
由于结构化电子病历就是以关系型(面向对象)结构保存到数据库中,其元数据包含各种数据类型,如表示时间的datetime类型,表示长度、体积的float类型,甚至还可以就是自定义的数据类型。
这样在后期的数据挖掘分析模型中,不仅会有医学术语(Measures),如发病周期,肿瘤大小等,还包括度量这些医学术语的指标值,如时间,大小尺寸等,这样就可以根据实际需要构建数据挖掘的立方体(CUBE),从而为临床数据分析与挖掘使用。
例1:如果描述一个‘胸部疼痛3日’病症的句子,我们就按照词语的类别,把它划分为‘胸部’(名词)、‘疼痛’(动词、行为短语)、‘3’(数词)与‘日’(单位名词)4个部分。
‘胸部’就是这一句话中描述‘身体部位’的元素,‘疼痛’就是描述‘症状’的元素,‘3’就是‘数值’元素,‘日’就是‘时间单位’元素。
电子病历标准化和结构化的应用摘要构建“以患者为中心”的医院信息系统，将患者在院内所有诊疗信息关联起来，标准化和结构化电子病历是医院信息管理领域中最重要的一环，它不但是协助医务人员开展临床工作的有力工具，而且是后期教学、科研和质控的重要支撑。
关键词电子病历；标准化；结构化前言随着医院信息化建设的不断深入，将患者在院内所有诊疗信息关联起来，真正构建起“以患者为中心”的医院信息系统。
标准化和结构化电子病历是医院信息管理领域中最重要的一环，它是构建数字化医院和统一管理平台的基础和核心。
标准化和结构化电子病历系统不但是協助医务人员开展临床工作的有力工具，而且是后期教学、科研和质控的重要支撑。
1 电子病历定义电子病历（Electronic Medical Record，EMR）是医疗工作的全面记录，客观地反映疾病病情、检查、诊断、治疗及其转归的全过程，是医务人员在医疗活动过程中形成的所有文字、数据、图表、影像等资料的有机整合。
电子病历是患者在医疗机构内接受各种医疗服务过程中产生的临床诊疗和指导干预的数据集成，是随着患者诊疗过程逐步生成和记录存储。
电子病历改变了传统纸质病历的应用模式，它不仅仅是纸质病历的电子化，而且建立了一个以患者为中心的信息资源库，为各医疗机构的医护人员提供患者信息的实时访问和共享，以及基于电子病历的应用服务。
结构化电子病历是指从医学信息学的角度，将以自然语言方式录入的医疗文书按照医学术语的要求进行结构化分析，并将这些语义结构最终以关系型（面向对象）的结构的方式保存到数据库中。
电子病历系统中的病历数据直接以XML 方式进行结构化存储，对海量病历数据的检索和统计具有实在的意义。
电子病历为整个医疗机构信息化数据核心，相互交换的前提必然是基于相同的基础类标准、数据类标准、技术类标准和管理类标准，才能在不同的系统或不同的机构中被充分利用，所以说电子病历是整个卫生信息系统核心构件之一。
2 电子病历标准化是前提我国电子病历标准体系是根据卫生信息标准体系的主题框架标准，然后制定了《电子病历基本规范（试行）》、《中国医院信息基本数据集标准》、《电子病历系统功能规范（试行）》、《电子病历基本框架与数据标准（试行）》、《电子病历基本数据集》、《电子病历共享文档规范》、《基于电子病历的医院信息平台技术规范》、《电子病历与医院信息平台标准符合测试规范》和《电子病历系统功能应用水平分级评价方法及标准（试行）》等一系列卫生信息化得法规和技术标准。
通过AI技术实现智能病历管理随着科技的不断发展，人工智能（AI）技术的应用范围也越来越广泛。
在医疗领域，AI技术的运用不仅可以提升诊断的准确性和效率，还能改善病历管理的流程。
本文将探讨通过AI技术实现智能病历管理的潜力和优势。
一、AI技术在病历管理中的应用传统的病历管理方式主要依赖医生手动记录和整理病历信息，存在诸多问题，诸如易发生错误、耗时长、信息不易检索等。
而AI技术的运用可以有效解决这些问题。
以下是AI技术在病历管理中的几个关键应用。
1. 自然语言处理（NLP）自然语言处理是AI技术的核心之一，它可以使计算机理解和处理人类语言信息。
在病历管理中，医生通常会通过语音或文字方式记录病人的症状、疾病史等信息。
通过NLP技术，计算机可以将这些文字信息转化为结构化的数据，便于存储和管理。
此外，NLP还可以用于提取病人的关键信息，从而辅助医生进行诊断和治疗。
2. 图像识别图像识别技术可以使计算机识别和理解医学影像，如X光片、CT 扫描图像等。
通过分析这些图像，AI系统可以帮助医生快速准确地判断病人的疾病类型和病情严重程度。
这在一些病历管理中是非常重要的信息，能够提供更好的诊断和治疗方案。
3. 数据挖掘和分析AI技术可以对大规模的病历数据进行挖掘和分析，发现规律和模式。
通过分析患者的病历数据，AI系统可以协助医生判断患者的风险因素、预测疾病的发展趋势，并提供个性化的医疗方案。
这对于提高医疗质量和效率具有重要意义。
二、智能病历管理的优势引入AI技术实现智能病历管理，具有以下优势。
1. 提高病历记录的准确性通过自然语言处理技术，AI系统可以自动将医生记录的病历信息转化为结构化的数据，避免了因人为错误导致的信息不准确问题。
这有助于医生更好地了解患者的病情，提供更精准的诊断和治疗方案。
2. 加快病历管理的速度传统的病历管理方式需要耗费大量的时间和精力。
而通过AI技术，医生可以通过语音或文字方式快速记录病历信息，AI系统可以迅速地将其转化为结构化数据，并存储在数据库中，使得病历管理的速度大大提高。
自然语言处理技术在医疗文本分析中的应用与挖掘自然语言处理（NLP）是一门研究人类语言与计算机之间相互作用的学科，目的是实现人机之间的自然语言交流。
随着大数据时代的到来，NLP技术在医疗领域的应用逐渐受到关注。
医疗文本分析，作为NLP的一个重要应用领域，利用计算机技术和人工智能算法对医疗文本进行解析和挖掘，为医疗决策提供可靠的依据。
在医疗文本分析中，NLP技术可以被广泛应用于病历文本、医学文献、患者问答等领域。
首先，NLP技术可以对病历文本进行自动化分析，提取出关键信息，如病人的基本信息、诊断结果、治疗方案等，并进行自动化归档和整理。
这使得医生在接诊过程中能够更快速地获取到患者的病史，提高了诊断的准确性和效率。
同时，NLP技术还可以通过对大量病历文本数据的挖掘和分析，发现不同病种之间的关联性，为未来的临床决策提供参考。
其次，NLP技术在医学文献分析中也起到了重要的作用。
医学文献数量庞大，且内容复杂，人工阅读和理解需要耗费大量时间和精力。
NLP技术可以将这些医学文献进行语义分析和关系抽取，提取出重要的医学知识和研究成果，帮助医生和研究人员快速获取信息，进一步促进医疗科研的进展。
此外，NLP技术还可以应用于患者问答系统中。
通过对自然语言的理解和分析，患者可以通过简单的语音或文字输入咨询问题，系统会根据患者提供的信息自动回答问题或给出相应的建议。
这使得患者可以随时随地获得医疗健康咨询，减轻医生的负担，提高医疗资源的利用效率。
然而，在医疗文本分析中使用NLP技术也面临一些挑战和问题。
首先，医疗领域的大部分文本都是非结构化的，既有口头表达，也有书面记录，缺乏统一的语义规范。
因此，NLP技术需要处理不同的语言表达方式和患者个体差异，对语义和上下文进行准确理解。
其次，医疗文本中包含大量的专业术语和医学知识，对NLP算法的知识表示和语义关系抽取要求比较高。
此外，医疗数据的隐私和安全性也是值得考虑的问题，如何在保证数据安全的前提下利用NLP技术进行分析和挖掘，需要进行进一步的研究和探索。
自然语言处理技术在医学领域中的应用自然语言处理技术(NLP)的快速发展，为医学领域带来了很多久远的变化。
NLP是一种文本挖掘技术，用于处理人类语言(自然语言)。
因此，NLP可以很好地处理医疗领域中的医疗数据，并从中提取有用信息，使医生能够更好地预防和治疗患者。
在医学领域中，NLP技术可以帮助医生识别患者的病史、病情、用药情况以及症状等信息。
这些信息是医生诊断患者的基础，因此，NLP技术可以提高诊断的准确性和效率。
在病史记录方面，NLP技术可以将医生的手写文档转化为数字形式，使得医生可以更容易地检索和理解患者的病史信息。
此外，NLP技术还可以自动分类和汇总电子病历中的诊断、治疗方案和用药情况等信息，这有助于医生更好地理解病人的病史并做出更准确的诊断和治疗计划。
特别是对于一些长期住院的患者，这些数据归档能够大大减少医生的手动检索和整理时间，提高了工作效率。
另外，NLP技术也可以帮助医生从患者病史中提取有用的风险因素。
比如，对于某些疾病，患有特定基因变化的人更容易感染，这些基因变化可能以前并没有被医生注意。
但通过NLP技术分析文本，医生能够更好地理解患者的遗传风险并做出相应的预防和治疗计划。
这些信息的自动识别有助于建立或改进早期风险识别模型，为患者更好的健康管理服务。
对于患者症状的识别，NLP技术是非常有用的。
患者可以通过电子邮件，网站，手机应用，或其他方式向医生或医院提供关于它们的症状的信息，服务器便可通过NLP技术分析提供患者提供的自拍或记录的音频、视频等文件生成一整套的病历，并在不同尺度上进行病情分析。
这可以让医生更快地诊断病情，提供更好的治疗方案。
此外，医疗数据分析方面，NLP技术在提取有用信息方面也发挥了重要作用。
医疗数据字典和分类法可以使用NLP技术构建，从而可以高效地提取并对大规模的数据分类。
文本挖掘和分类技术在疾病特征提取、疾病危险因素的监测等诊断治疗工作中也发挥了重要作用。
通过提取大规模医疗数据，医生能够更好地洞察患者的整体状况，从而更好地制定治疗方案。
电子病历中结构化描述内容与专科病历模板作者:作者：刘静，沈蓓，黄学宁，吴蓓华，刘乃丰来源：医学期刊 / 医药科学综合收藏本文章【关键词】电子病历［摘要］电子病历系统的实施是医院信息化发展之趋势，它整合了患者住院期间的所有信息。
模板的应用使电子病历从最初的文本型发展到今天的结构化，电子病历有了质的飞跃但又不失文本时期的灵活性。
作者对结构化电子病历中模板的制作、使用和特点进行了阐述。
［关键词］电子病历;结构化;病历模板1 电子病历的概念电子病历是用数字设备（如计算机或其他流动媒质等）保存、管理、传输和重现数字化医疗电子信息的载体，它客观、连续、完整地记录患者的病情变化及整个诊疗过程，储存患者的基本信息、各种医疗记录（如主诉、病史、体格检查、药物治疗、医嘱、护理信息、手术记录、麻醉记录、出院记录、死亡记录等）以及各种检查、检验和影音资料（如病理切片、显微镜影像、X线图像、CT图像、核磁成像、超声影像、同位素扫描成像、热成像、心跳录音和语音记录等）的全部医疗信息。
理想的电子病历能进行多媒体信息综合处理，具有信息共享、网络通信、决策支持等功能。
2 “结构化”的概念纸质病历是医生自然语言的文字记录，对病情类似的患者，不同医生会写出完全不同的病历。
最初的电子病历是将病历文本进行电子存储，除存储和书写方式的变化，病历本身没有发生任何变化。
电子病历发展到今天，“结构化”是它一个非常显著的特点，在病历中是按照医学专业要求尽可能地将知识点提炼出来，并使用医学规范用语和诊断专业术语书写，使病历书写能够达到医学要求的规范化和标准化。
结构化的电子病历不但提升了病历书写质量，而且在后续发展中提供了纸质病历无法实现的功能:病历的检索、分析和质量监控等等。
3 病历模板的概念病历模板起源于纸质病历中的表格病历。
表格病历是病历结构化的雏形，它提炼出了病历必须记录的项目，并用单选、多选的形式规范了记录内容的形式。
它的缺陷是文字描述的项目不能规范其内容，不论患者病情是否需要，表格病历都必须罗列出所有项目和内容。
摘要：本文主要讨论在电子科技发展的今天，计算机技术与病历系统相结合，通过自然语言录入系统，转化为结构化数据的方法，形成电子病历。
研究这些方法在电子病历系统应用中会出现的一些技术难点。
关键词：自然语言；结构化数据；db2 pure xml；电子病历中图分类号：tp274 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 (2011) 05-0000-03 electronic medical record application of natural language generation structured data rese archwang wei(network center,wuhan no.1 hospital,wuhan 430022,china)abstract:this article focuses on the development of electronic technology today,computer technology combined with the medical system through natural language input system,into a structured data approach,the formation of electronic medical records.these methods in the electronic medical record system application will appear in a number of technical diffi culties.keywords:natural language;structured data;db2 pure xml;electronic medical records一、概述电子病历是科技化社会推进过程中的必然发展，其有助于各医院科室间对数据的交流和共享；并成为保存人一生的病历记录的最佳载体，它以时间发展顺序，逐条记录一个人从出生到死亡的所有临床诊断、检验结果和治疗信息情况；其真实客观的记录，也是医学研究最佳的分析资料。
目前，我国的电子病历发展经历了三个阶段，概括来说，第一阶段为电子文档的阶段，将纸质的病历录入为电子文档形式，第二阶段为表格化的电子病历，第三个阶段为半结构化阶段。
对于电子病历的内容录入，目前较多的采用的还是结构化的表单输入，规定好各种模板，然后通过下拉列表等方式构成一个医学病历录入系统。
这种方式，使得数据在录入初始，就是半结构化的，但是，它不符合一般人的信息表述方式，而且不够灵活，使用习惯上，也无法得到认同，医生还是更习惯使用自然语言进行录入。
但同时，对于计算机进行数据分析，保存和分享来说，结构化数据才是最合适的，松散的自然语言，计算机并不认识，所以业界认为还是以结构化数据为研究核心，但是未来的发展方向是通过自然语言录入，转化为结构化数据。
二、业务分析电子病历是以记录人一生的医疗数据为目标的，其记录的内容可以包括：就医诊断结果，过敏史，药物使用记录，还有许多诊断技术生成的影像和信号，如x线检查、ct 扫描、磁共振成像、内镜检查、病理学、超声波、心电图、脑电图、肌电图等等。
在未来，他的记录除了医生，护士，还可以包括普通药店等所有与医药相关的工作人员。
由于电子病历的录入者，并非专业的计算机人员，甚至还包括许多不会计算机的老医师，故而，它的录入方式需要以简单，容易上手，不改变业务使用人员的操作习惯为目标。
一般来说，人从出生开始，就应该建立一个电子病历档案，该档案为全系统通用的，可以进行共享，读取，保存等操作，人在就医的时候，由医生录入其病历资料，扫描保存各种诊断的多媒体资料，由护士录入临床的各种护理操作，甚至药物使用等各种相关信息,并且系统忠实记录录入时间和每次的修改时间。
而计算机则对这些信息进行分析处理，形成结构化数据进行保存。
医院可以对这些数据进行管理，清楚的知道患者的整个医疗过程，对这些数据进行分析，获得宝贵的医学资料，提高医学质量。
三、技术分析（一）自然语言数据录入概述中，已经讨论了，目前的电子病历录入方式，最佳的是通过自然语言录入，在转化为结构化数据进行存储分析。
自然语言数据录入——nlp，它是人工智能领域的子集，使用户在输入记录的时候，不必改变使用习惯，当病历录入计算机系统后，由系统分析，将自然语言转化为结构化数据。
因为，计算机是不懂得人类的自然语言的，只用转化为结构化数据后，它才能够进行识别、理解和处理，有助于日后的数据分析和搜索。
而其中关键的就是对录入的自然语言句子进行分析，处理其中包含的各种医学信息，如图1。
结构化数据存储医学术语库计算机分析处理录入自然语言图1、自然语言处理过程自然语言的计算机处理是一个关系到计算机科学，语言学，逻辑学，心理学，人工智能等领域的综合性研究。
（二）难点分析首先，我们已经明确，在电子病历系统中，能够用来分析，存储，管理的数据应该是结构化数据，而最佳输入则为，自然语言输入。
所以，如何将自然语言通过计算机分析处理转化为结构化数据成为我们要解决的技术问题。
对于自然语言，它显然的不同与计算机语言，本身的发展，又是先于计算机语言的，故而，要将这样一种复杂的符号系统转化为计算机可以理解的结构化数据，是有一定难度的。
而且自然语言表达的意思，是具有极大的不确定性，和受语义环境影响的，尤其是中文字符的意思，更加复杂了，举个最简单的例子，“意思意思”这个4个字的理解，就可以是多样化的，更遑论，中文断句造成的不同表述：“我想起来了”，可以断成：“我”“想起”“来了”，也可以断成：“我想”“起来了”，这就是完全不同的两种意思。
另外，在现代社会，自然语言的发展是迅速的，天天都有不同的新词汇出现，那么资料库的更新也必须及时。
当然，由于电子病历应用的特定场合，使得在这个几方面的难度没有普通自然语言转化和维护那么大。
首先，电子病历应用中的语言录入，较多的运用到了医学术语，而对于医学术语，我们应该是要建立一个健全的医学术语资料库，并对其进行定期维护更新的，所以对于这方面的顾虑就可以减少很多。
再次，病历的语言结构是比较固定的，其语义环境不像平常交谈中的那么多变，所以，我们的语义规则库的建立会缩减很多。
当然，对于电子病历的语义转化技术，还是需要有数学模型，算法，规则等来组成的，其复杂程度是一点都没有减少的。
（三）语言分析电子病历语义化技术，就是将以自然语言为载体的临床记录，加工成计算机可以直接处理和计算的语义数据，也就是我们进行语言分析的目标，它包括语义标注技术和术语加工平台。
假定我们已经建立了表述模型，术语体系和标注规则，那么，实际的语义标注过程可以理解为：1.通过语义识别技术，将自然语言录入的临床表述识别为语义化的临床表述。
2.通过术语标注技术，用标准临床术语体系中的概念和关系表示临床表述中的词汇，而此处需要通过定位连接，建立好语义化数据与自然语言临床表述的联系。
而术语加工平台的存在，就是为了对医学术语资料库进行维护管理的，它利用一系列工具对此加以维护，使之不断扩充更新，为临床术语标注技术提供数据基础，同时根据不同的术语体系，建立相应的标注规则。
通常，一段临床表述中，会有一个核心概念，并且由一些修饰关系来修饰那个核心概念。
例如，阵发性前额隐痛。
这个自然语言表述，可以分析为：核心概念是隐痛，修饰关系有两个：阵发性，前额。
阵发性修饰其发作情况，前额修饰其病症位置，转述为临床术语体系就是：图2、关系图由计算机通过模型分析，转化成一个可以存储的数据格式。
（四）存储格式自然语言经过分析后，本文选用xml格式进行组织，这有利于在数据库中的存储，对于数据分析，也可以形成较完整的结构形式。
我们可以想象，一个人一生的病历记录该是多么庞大的数据，如果采用一般的表结构，那么可能形成近千张表，这么多表的管理查询是非常耗时耗力的。
而xml格式的存储，可以理解是数据元的存储，它用一组属性描述其定义、标识、表示和允许值的数据单元。
在特定的语义环境中，它被认为是不可再分的最小数据单元。
数据元每一个取值在全局上都是唯一的，完成的数据元标准将有利于表述术语的标准化。
xml格式片段如下：<o_records><name>zhangsan<name><diagnosisname>h1n1<diagnosisname> <BR< p><record>…...<record><o_records>四、数据库分析电子病历因其数据复杂，所以，本文所用purexml存储。
它设计简单，使得表数量大大减少；易于理解，医生可直接理解数据；查询方便，可以进行语义化复杂查询条件设置，提高查询的精确性；并且它的配置灵活，可以由医生自定义模板；数据标准化程度高，便于知识库管理和方便的输入。
（一）db2 和 xml数据db2 通用数据库是ibm的关系型数据库管理系统，它可以在一个数据库系统中同时处理关系数据和xml数据。
xml数据有其内在分层机构，可以用节点以树的形式表现，db2 9 为管理、存储、查询和索引它提供了一些新的机制。
db2 9引入了一种 xml 数据类型，允许 db2 以一种经过解析的、分层的格式存储 xml 文档。
而且数据库已经不再需要启用xml extender功能，因为xml 已经支持现在的 db2 引擎的固有部分。
在数据库中，xml文档存储在定义为xml数据类型的列中，一个xml列中的每一行都存储单个格式良好的xml文档，这些文档分层存储，并且保留了xml数据模型，甚至可以存储xml 文档的片段，文档不是以文本形式存储，也不映射至另一数据模型。
如图，是db2 9的内部数据示意。
图3、db2 9数据库的内部示意（二）xml数据存储下面创建一个表，用于存储含有xml数据的病历记录。
create table o_records (id int primary key not null,status barchar(10),record xml);id 对应于每个人在电子病历数据库中唯一的标示符，status标示该病历记录的类型，是门诊病历还是手术记录等类型，record是xml格式的，用于存储由自然语言转化而来的xml结构数据。
当然，在这个数据库中还应该包括其他的关系型数据表，account——用户表，status——状态表，diagram——图形记录表，等等。
我们已知xml数据在db2 中存储时，是存储在定义为xml数据类型的列中，如图4，就是关系表中一个 xml类型的列。
任何结构良好的 xml 病历文档都可以插入这个列。
