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。
改造链路 6 步 · 1 处人工把关
资料整理 · 已去标识
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
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01Background
业务背景
- 场景
- 医疗健康 · 医疗与运营
- 现状
- 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。
02Solution
解决方案
将AI作为医院基础设施：运营侧建设50+自动化；临床侧把遗传、表型和文献连接给“遗传学辅助助手”产生证据化候选。
用到的能力
- 大模型助手
- 大模型服务商推理模型
- 自动化工作流
- 遗传/表型/文献数据
- 专家复核
01临床/运营数据与医学文献
02受控检索与结构化上下文
03大模型服务商推理模型生成证据链接的候选解释/草稿
04规则、评测与专业人员复核
05医生/临床团队做最终诊断或运营决策
06确认结果与失败模式用于后续流程优化
03Human in the loop
人机分工
人工把关
医院人员审核运营输出；医生与遗传专家负责临床确认
04Outcome
效果
未披露统一量化结果
来源方说明来源方称50+自动化节省约60,000小时、重配劳动力价值$7M+，并帮助确认40+此前未解决的罕见病。
- 大模型服务商官方案例明确披露运营与临床两类结果；诊断均由医生完成，模型只提供线索。
05Method & limits
做法与边界
FDE 在现场做了什么编辑归纳
- 01与医院运营与遗传诊断团队一起选择高频且可度量的生产工作流，而不是只部署聊天入口
- 02确定模型需要的企业上下文、系统权限、工具和安全边界
- 03把模型接入真实软件/数据/业务流程，并建立测试、评测或确定性验证
- 04设计Human-in-the-loop与失败升级路径，确保责任边界清楚
- 05根据生产使用、错误和用户反馈持续迭代Prompt、上下文、工具和流程
资料透明度
- 业务背景资料不足
- 解决方案来源披露
- 改造链路与编辑
- FDE 做法资料不足
- 效果来源披露
来源披露与编辑编辑归纳资料不足
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%
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%
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