临床试验选址、预测与文档工作流
项目方把统一数据平台、预测模型和生成式AI组合到临床试验选址与风险管理中，既缩短候选生成，也保留临床专家最终决策。
−10%2024年站点激活周期缩短约10%
资料整理 · 已去标识
工程图纸原材料与零件号智能提取
项目方把工程图纸处理拆为OCR、RAG验证、结构化入库和专家复核，使AI不只“读图”，而是进入材料识别与供应链决策流程。
资料 · 已去标识不含企业、人物与原始链接；数值为来源方披露，非独立审计；编辑归纳处均已标注。
01Background
业务背景
- 场景
- 医疗健康 · 研究与资料
- 现状
- 医疗器械产品工程图纸数量大且结构复杂，关键原材料和零件号识别依赖人工阅读与核对，既拖慢产品开发和供应链分析，也容易因为格式和图面差异产生遗漏。
02Solution
解决方案
项目方全球运营与供应链分析团队、供应商管理团队和技术服务商共同构建定制方案：文档识别服务先做OCR和版面提取，云端大模型服务支持的RAG结合工程上下文验证材料信息，关键属性写入数据库并通过简单搜索应用供业务人员检索。
用到的能力
- 文档识别服务
- 云端大模型服务
- RAG
- 云对象存储
- 属性数据库
- 专家复核
01复杂工程图纸与设计文档
02文档识别服务 OCR与版面解析
03RAG检索工程上下文
04云端大模型服务生成并验证候选属性
05关键材料与零件号写入数据库
06搜索应用与专家异常复核
03Human in the loop
人机分工
AI／系统做什么
AI完成图纸识别、信息抽取和候选结果生成
人做什么
供应链与工程专家验证关键属性、处理低置信度例外，并对材料和设计决策负责
04Outcome
效果
未披露统一量化结果
来源方说明来源方披露，关键材料信息提取准确率最高达到90%，零件号提取准确率超过85%，显著减少人工核验并节省数小时处理工作；未公开总体成本节省口径。
- 90%和85%分别对应材料信息与零件号提取。
- 公开页面未给样本量、误差分布和外部评测。
05Method & limits
做法与边界
FDE 在现场做了什么编辑归纳
- 01与供应链和工程团队定义关键提取字段
- 02组合OCR确定性解析与RAG语义理解
- 03分别测量材料和零件号准确率
- 04设计数据库和搜索入口进入业务流程
- 05把低置信度结果交由专家处理
可以借鉴
- 复杂文档AI应拆分OCR、语义理解和人工复核
- 不同字段应分别评测而不是只报总准确率
- 抽取结果必须进入可查询的数据结构
- 高风险工程信息需要置信度和例外处理机制
资料透明度
- 业务背景来源披露
- 解决方案来源披露
- 改造链路与编辑
- FDE 做法与编辑
- 效果来源披露
来源披露与编辑编辑归纳资料不足
临床前研究资料检索与研究辅助
研究资料助手的参考价值在于把几十年临床前报告与结构化研究数据接进同一可追溯工作流，并将证据引用、只读SQL、人工复核、失败恢复和持续评测做成生产系统的一部分。
+30%复杂查询的平均响应时间改善30%
医院运营自动化与罕见病诊断辅助
医院同时面临大量重复运营工作和极难的罕见病信息综合问题
改造链路 6 步 · 3 处人工把关
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