手把手教你写《协助完成工作总结》,（精选5篇）

更新日期:2025-08-20 03:42

写作核心提示：

这是一篇关于协助完成工作总结作文时应注意的事项的文章：
"协助完成工作总结作文：需注意的关键事项"
工作总结是回顾过去一段时间工作成果、分析经验教训、明确未来方向的重要工具。在许多团队或组织中，工作总结的撰写往往需要集思广益，同事之间相互协助。然而，协助撰写工作总结并非简单的“帮忙打字”，它需要技巧、理解和责任感，以确保最终成果的质量和准确性。以下是协助完成工作总结作文时应注意的关键事项：
"一、 明确目标与要求，统一认知"
在开始协助之前，首先要与主要撰稿人或负责人充分沟通，明确本次工作总结的核心目标、受众对象、时间范围以及具体要求（如篇幅、格式、重点强调的内容等）。这有助于确保你的协助方向与整体目标一致，避免后续工作需要大量返工。理解了“为什么写”、“写给谁看”、“要达到什么效果”，才能更有针对性地提供帮助。
"二、 精准提供信息，确保内容真实准确"
工作总结的基石是真实、准确的信息。作为协作者，你的主要价值之一就是提供相关信息。你需要：
"回忆与整理：" 回顾自己在相关时间段内的工作内容、数据、遇到的问题及解决方案、取得的成果等。 "数据支撑：" 尽可能提供具体、量化的数据来支撑你的陈述，例如完成任务的百分比、节省的时间、获得的反馈等。避免

工作总结 | 工作组一周工作动态

8月13日至14日，工作组深入杨家套乡达王庄村，助力张薇团队打造“助农”直播间。期间，重点对该团队的3名学员开展专项指导，内容涵盖直播流程梳理、话术技巧培训及短视频拍摄剪辑等，全面提升其电商实操能力。

2025年 8月11日--8月13日，工作组张总一行深入走访公共品牌授权单位——唐山收实农业科技有限公司洽谈合作。

走访中，唐山百和供应链管理有限责任公司总经理张锐萍走进企业生产车间及产品库房，实地察看酸菜、辣白菜的生产加工流程与储存状况。8月13日，围绕企业发展情况、电商发展方向、线上线下销售模式与企业负责人展开探讨交流，最后双方就后续供应链合作事宜达成初步合作意向。

AI助手如何让出院小结效率与精准度齐飞

导语：为推动医疗信息化发展，加强医疗信息化新技术、新应用、新模式的交流，《中国数字医学》新媒体平台特别推出了“医信青年说”栏目，为青年专家搭建一个互相交流、分享经验和合作研究的平台。

一.背景

出院小结是住院患者出院后，收到的一份总结性医疗文书，记录整个住院期间入院诊断、出院诊断、治疗情况、入院简要病史、体格检查、住院期间主要检验和检查、诊疗情况、出院情况、出院用药及其建议、住院医师、主治医师、主任医师等信息。

患者通过出院小结，了解住院期间治疗情况（包括用药、检查、手术等）和出院后治疗和随访方案。对于患者居家治疗、医生了解患者既往史，一份优质的出院小结有着重要的意义。

自然语言大模型是一种理解人类语言的一种人工智能技术，通过对基座模型的选择，对医学知识、医疗病历的学习，使大模型拥有对患者病历、检验指标、检查报告等理解能力。进一步微调训练的模型，结合工程化集成，从而开发一套出院小结书写AI助手，协助医生完成出院小结，提高医疗服务质量。

二.业务分析

患者出院小结主要分为入院情况、住院期间主要检验检查结果、治疗情况、出院情况、出院及用药建议等内容段落。我们对15个专科出院小结进行阅读对比后发现出院小结的内容是对在日常医疗行为过程中的文书进行摘要性的摘抄、归纳、总结（表1）。传统的电子病历系统以模板化方式，住院医生引用式生成出院小结段落，在此基础上进行编辑修改，最终完成出院小结的书写。对于有摘要性（比如治疗情况、出院情况）、逻辑性、推理性（比如出院用药及建议）诉求的，传统电子病历无法实现。

利用大语言模型的自然语言学习能力，对患者的检验报告、检查报告、手术记录、病历报告等进行学习理解，对照优质的出院小结，让模型在复杂的医疗文书和出院小结之间产生逻辑性关系的能力，从而形成有辅助决策能力的出院小结书写AI助手。

三.三大能力训练

医疗信息理解能力，对患者的检验报告、医学影像检查结果、手术记录等各类医疗过程文书进行分析，寻找与患者疾病相关的有价值的信息，从信息中提取相关的检验指标和结果、影像检查报告关键部分、手术记录关键步骤、术中所见等内容，为医疗文书的辅助书写提供强有力的支持。

医疗信息组织能力，通过整合医疗信息、自然语言处理、模式匹配、个性化生成这四个关键步骤，能够高效地生成出院小结。首先，模型详细提取患者个人基本信息、既往病史、过敏史、入院诊断，并将住院期间各类医嘱、检查报告、检验结果、医疗文书等内容进行整合。其次，对整合的医疗信息形成连贯、逻辑清晰的信息后根据不同的疾病类型和治疗情况，选择合适的模式来组织出院小结的内容结构。最后，系统会个性化地调整模板中的内容，确保出院小结的准确性和针对性。例如，对于有特殊并发症的患者，会在出院小结中特别强调相关的注意事项和后续治疗建议，而对于康复情况良好的患者，系统则会突出其康复进度和出院后的康复指导。

自学习能力是不断完善模型准确性和个性化的一种能力，大模型不断比对自动生成的出院小结与医生确认的版本，从而持续优化和调整模型算法。系统自动分析医生确认的出院小结，从中提取关键信息和格式要求，将这些信息反馈到自动生成模型中，通过这种方式，系统能够逐步学习和适应医生的书写习惯和专业术语，从而在未来的出院小结生成过程中，更加准确地拥有临床思维的书写风格和内容要求，不断提高出院小结的准确性和逻辑性。

四.应用效果

大模型在医疗信息理解方面的卓越能力，极大地缩短住院医生翻阅诊疗文书的时间，有效避免了因人为转录错误可能导致的医疗风险，从而显著提升了出院小结的质量，为患者后续的出院治疗和随访奠定了坚实的基础。我们大模型能力集成到电子病历系统（图1），真正做到了从训练到应用的跨越。

图1 电子病历集成大模型能力

五.总结和展望

出院小结AI助手模型为住院医生完成出院小结提供初稿、提醒出院小结遗漏诊疗资料、给出一定的出院和随访建议，该AI助手模型提高了出院小结的书写效率和质量，为患者提供个性化服务。模型在应用过程中有自我学习的能力，通过迭代学习医学、医疗领域知识，建立多维度的知识图谱，应用场景将延伸至随访计划预制定、随访计划调整提醒、医疗文书质控等能力上，为医疗业务智能化打下基础，医疗团队能够有更多的时间和患者交流，把流程化的事务交给智能化信息系统完成。

上海交通大学医学院附属瑞金医院

姜胜耀、朱立峰、王晨、黄飞跃、沈艺、李寅驰