AI
病历信息与临床证据
建议依据可解释，最终决策由医生确认
数据范围院内临床数据
处理原则患者数据不出院
医疗项目开始前，先确认这些条件
先界定临床数据、系统接口、验证方式和医护责任。
01
数据与授权范围
确认病历、影像、病理和随访数据的使用范围与授权主体。
02
院内系统接口
梳理数据所在系统、接口条件和临床使用流程。
03
临床标准与责任人
明确由谁定义医学规则、复核结果并保留最终判断。
04
验证与停止条件
约定评测数据、观察指标、适用人群和停止使用条件。
面向医疗场景的可选技术路径
具体组合以医院环境、伦理要求和临床验收范围为准。
院内受控部署
可按项目条件在院内环境接入临床数据与既有系统。
多院区协同评估
涉及多院区时，可评估在不集中原始数据的前提下开展模型协同。
依据与医生复核
可展示约定范围内的相关依据，关键结果由医生确认。
医疗行业落地实践
项目中的问题、方案和交付结果，按项展开。
国内某头部医院
结直肠癌精准外科辅助决策
- 术前评估与会诊支持
- 院内系统接入
病历、影像、病理和随访数据原本分散在不同系统中。项目将这些数据接入同一套辅助决策系统，服务术前评估、手术方案讨论和术后随访。
上海某头部三甲医院及其分院
血透 IDH 多院区预测系统
- 多院区协同
- IDH 风险预警回验
面向上海某头部三甲医院及其分院血透中心，建设透析中低血压（IDH）预测系统。在数据不出院的前提下，项目建立跨院区联邦训练体系，完成协同建模和风险预测。
数据不出域的四项核心机制
覆盖 AI 使用全过程的安全控制。
本地化与专有云部署
系统部署在客户本地基础设施或专有云，并对接现有业务系统；原始数据留在组织边界内。
分级授权与最小权限
按身份、角色、数据级别和业务场景授予必要权限，限制访问范围。
敏感数据识别与脱敏
在检索和推理前识别并处理敏感信息，减少暴露，同时保留业务所需的可用性。
全链路审计与追溯
记录数据访问、模型调用、人员操作和结果输出，供审计复核和责任追溯。
BOOK A CONSULTATION
先从一个关键的医疗场景开始
先说清业务目标、数据边界和验收标准，再决定应用怎样接入现有系统和流程。
- 01
提交业务场景
通过下方表单说明行业、业务目标和希望解决的问题。
- 02
确认范围与边界
一起了解现有系统、数据环境和合规要求，确定试点从哪里开始。
- 03
试点建设与阶段验收
按约定范围分阶段推进试点建设，并检查阶段结果。