探讨基于大语言模型（Large Language Model, LLM）的人工智能技术在神经康复临床评估与患者管理中的应用价值，为基层康复科室的数字化转型与智能化升级提供可行的实践路径参考。

针对神经康复临床工作中评估流程繁琐、数据记录分散、治疗方案个体化制定效率不足等痛点，由临床康复团队自主设计并开发了一套基于局域网部署的智能神经康复评估系统。系统以Python为开发语言，SQLite为本地数据库，结合大语言模型的自然语言理解与生成能力构建核心功能模块，主要包括：（1）患者信息管理与电子化康复档案建立；（2）涵盖肢体运动功能（Fugl-Meyer评定量表）、平衡功能（Berg平衡量表）、认知功能（MoCA）、步行功能、言语功能、吞咽功能及日常生活活动能力等多维度标准化量表的智能录入与自动评分；（3）多时间节点评估数据的动态趋势对比与可视化图表自动生成；（4）基于评估结果与循证医学依据的AI辅助治疗建议生成。系统适配PC端与移动终端，支持治疗师通过手机、平板在床旁实时采集录入数据，实现无纸化操作，免去传统模式下先纸质记录再转录电脑的重复劳动。上述系统在科室20人康复团队中进行了内部试用。

初步试用结果显示，智能评估系统上线后，治疗师借助移动终端可直接在床旁完成评估数据的实时录入，单例患者评估记录时间缩短至约5分钟，较传统纸质记录后再转录电脑的双重录入流程效率大幅提升。系统根据录入数据自动生成评估趋势图与多时间节点对比图，使临床医师能够直观掌握患者各项功能的动态变化轨迹，有助于及时调整治疗方案。评估数据的完整性与规范性较人工记录明显改善，有效减少了漏评、错评及转录误差。AI辅助治疗建议功能在参考循证依据的基础上为临床决策提供了有价值的参考，尤其对低年资治疗师的方案制定具有较好的辅助指导作用。移动端无纸化工作模式使治疗师摆脱了对固定工作站的依赖，工作流程更加灵活便捷，获得了团队的积极评价。

本实践表明，基于大语言模型的AI技术在基层康复科室的临床评估与患者管理中具有良好的应用前景。临床团队自主开发的模式成本较低、贴合实际需求，能够有效解决神经康复评估效率低下、数据管理碎片化等问题，并通过智能化手段提升康复治疗的规范性与精准性。但目前仍存在一定局限：系统尚处于内部试用阶段，缺乏大样本、长周期的效果验证数据；AI生成的治疗建议仍需临床医师审核把关，不能替代专业判断；局域网部署虽保障了数据安全，但可扩展性和多机构协作能力有待提升。未来将在扩大应用范围、积累量化数据的基础上，持续优化系统功能，探索人工智能技术与康复临床实践深度融合的有效路径。