加速病理报告数字化：面向医疗应用的多引擎OCR与LLM框架
核心概要
该研究提出名为DiText-OCR（Dual-integrated Text Extraction using Hybrid OCR Engines）的框架，利用多种OCR工具与领域专用词典对包括印刷文本和低质量扫描件在内的多种文本类型进行数字化，再用大语言模型（LLM）完成命名实体识别、关系抽取与数据结构化，并将结构化数据整合进医疗数据库与系统以支持临床决策支持、研究与分析并保证互操作性；文中同时指出该框架在非标准报告格式、患者隐私以及OCR与LLM在医疗场景中的现有局限方面仍面临挑战，未来工作拟与电子健康记录集成、扩展到其他医疗文档并用于高级研究与预测分析。
深度剖析
提出DiText-OCR框架，将多种OCR引擎与领域专用词典结合，用于数字化印刷文本和低质量扫描件等多种文本类型。 相对于单一OCR流程，该框架以“多引擎+领域词典”的组合方式应对病理报告中多样化的文本质量。 证据来自论文描述中的框架说明，本次加载的markdown未包含具体实验数据、样本量或对比结果。
在OCR提取之后引入LLM进行命名实体识别、关系抽取与数据结构化。 把LLM从单纯文本生成推进到病理报告的信息抽取与结构化环节，形成OCR到结构化的连续流程。 证据为论文描述中的方法陈述，未提供抽取准确率或评测指标。
结构化数据被整合进医疗数据库与系统，用于临床决策支持、研究与分析，并强调互操作性。 将数字化结果从文本层面延伸到可被下游系统使用的结构化数据，指向临床应用与数据分析场景。 证据为论文描述中的应用设想，未给出部署规模或实际使用效果。
启示与展望
该框架面向病理报告的数字化与结构化场景，适用于包含印刷文本与低质量扫描件的报告，并计划与电子健康记录集成、扩展到其他医疗文档以及用于高级研究与预测分析；其价值主要体现在为临床决策支持、研究与分析提供结构化数据并保证互操作性。
本次加载的markdown为不完整内容，未包含图表、实验数据与评测指标，因此无法判断OCR与LLM在病理报告上的实际准确率与泛化表现；非标准报告格式的处理效果、患者隐私保护的具体机制，以及OCR与LLM在医疗语境下的现有局限如何被缓解，仍是需要进一步关注的问题。