系统怎么与我们医院现有的HIS对接?需要HIS厂商配合吗?
两种方式均支持,可根据医院实际情况选择。
优先方案——标准API对接:如HIS厂商开放接口,通过API直连,数据同步速度快、覆盖字段完整、准确性高,推荐优先采用此方式。
备选方案——RPA模拟接入:如HIS暂不开放接口,可通过RPA模拟操作完成数据读写,核心功能不受影响,无需HIS厂商介入或额外开发费用。两种方式下,最快一周可完成全院级部署。
门诊环境噪音很大,口音也复杂,语音识别准确率能保证吗?
这是我们专项解决的问题。系统底层采用针对医院诊室环境定制训练的声学模型,而非通用语音识别引擎,主要差异体现在:
· 专项训练过滤诊室背景噪音(候诊区人声、设备音、走廊广播等)
· 支持普通话多地区口音,兼容各主要方言场景
· 识别中英夹杂的医学缩写表达("查个CT"、"做MRI"、"上NE"等)
· 在复杂静音环境下,标准普通话识别准确率保持96%以上
AI生成的病历,医生还需要大幅修改吗?
根据已部署医院的反馈,医生对AI生成初稿的一键采纳率达95%,多数情况下医生只需快速浏览确认,少量针对性补充即可完成归档,不存在"重写"的情况。
影响采纳率的关键因素是模型与本院临床习惯的匹配程度。我们的双引擎架构支持基于本院历史病历数据的持续自学习,随着使用时间累积,系统会越来越适配该科室的书写风格和术语习惯,采纳率会持续提升。
患者的录音数据存在哪里?数据安全如何保障?
系统采用纯私有化本地部署方案,所有录音数据和生成的病历文本完全存储在医院自有服务器内,全链路不经过任何外部网络传输,数据主权完全归属医院。
合规认证方面:通过ISO 27001信息安全管理体系认证,满足国家数据安全要求,可配合医院信息科完成安全评估与合规审查。
对DRG/DIP入组准确性有帮助吗?
系统通过两个机制间接改善入组准确性:
第一,内置质控规则确保必填项完整、诊断描述规范,减少因病历要素缺失或主诉与诊断不符导致的入组偏差;
第二,DRG/DIP相关编码在病历生成时自动对齐国家标准字典,降低手工编码错误概率。
需要说明的是,入组准确率受多个环节影响,本系统主要从源头规范病历质量,具体提升幅度建议结合医院现有入组情况评估。
和市面上其他AI病历产品相比,核心区别是什么?
市面上的语音转病历产品，大多能够完成语音转文字或病历初稿生成，但在真实临床场景中，往往面临两个共同挑战：一是缺乏对医学逻辑和临床规范的深入理解，复杂问诊、多轮对话、口语化表达容易影响生成质量；二是产品通用化程度高，难以适应不同医院、不同科室、不同医生的书写习惯，医生仍需要花费较多时间修改完善。
微域智能的病历书写智能体，更关注让AI真正符合临床工作方式。模型基于海量脱敏临床数据进行了医学能力训练，能够理解真实诊室中的复杂对话，包括方言、口语化表达、医学缩写、多角色交叉发言等，并结合临床诊疗逻辑自动生成结构完整、符合规范的病历内容，而不仅仅是将语音转换为文字。
更重要的是，系统具备持续学习能力。部署后，可不断学习本院、本科室以及医生个人的病历书写风格、专科术语和表达习惯，无需频繁维护规则或模板。随着使用时间增加，AI生成的病历与医生个人书写习惯的匹配度会越来越高，真正实现"越用越懂医生"。
此外，系统还建立了完整的病历溯源机制。AI生成的病历内容可与原始问诊录音精准关联存档，当面对医疗纠纷、病历质控或医保飞检等场景时，可一键回溯对应录音和生成依据，实现病历内容全程可追溯、有据可查，为医院和医生提供更加可靠的风险保障。
如何开始试用或采购?流程是怎样的?
建议从产品演示开始,具体流程如下:
1. 预约演示——填写基本信息,我们的解决方案顾问会在1个工作日内联系,安排线上或到院演示
2. 需求评估——了解医院HIS环境、科室需求和部署条件,出具定制化实施方案
3. 试点部署——选择1–2个科室进行试点,评估实际效果
4. 全院推广——试点验收后,按计划完成全院级部署
如有具体问题,欢迎通过页面底部联系方式直接与我们沟通。
