全流程医疗AI

我们的客户是一家 Fortune 500 健康保险公司，每年处理超过 200 万份诊断报告。他们的运营现实是一系列互不相关的交接：患者通过一个系统进行预约，在另一个系统中记录诊断，在第三个系统中验证处方，在第四个系统中进行后续安排。

每次交接都是一个退出点。没有得到明确的咨询前指导的患者毫无准备地到达医院，浪费了临床医生的时间。诊断后，没有系统的随访——患有慢性病的患者通常会在两次就诊之间被忽视。尽管保险方面处理了数百万份文件，但临床团队没有AI 驱动的安全网来捕捉患者完整用药史中的危险药物相互作用。

客户部署了多个 AI 工具，每个工具都解决了一个狭窄的问题，但患者的旅程却支离破碎。

• 1.咨询前的信息差距: 患者到达预约时并未完成任何结构化摄入。临床医生用 15 分钟时间段的前 10 分钟收集本来可以提前收集的基本症状信息。
• 2.RAG 幻觉问题: 用于诊断文档解析的标准 RAG 产生了医学上危险的幻觉——将脱节的生物标记物连接成错误的相关性。在医疗保健领域，自信的错误答案比没有答案更糟糕。
• 3.药物相互作用盲点: 现有系统可以验证个人处方，但无法交叉参考患者的完整用药史以发现危险的相互作用。这是人工审核无法覆盖的潜在风险。
• 4.后续黑洞: 诊断和治疗后，没有系统的机制来确保患者完成治疗计划、参加随访预约或报告不良反应。