业务现状
医疗服务链路存在多重断点
当下医疗机构普遍存在分诊效率偏低、诊前数据零散、诊后随访管理薄弱、临床科研数据利用率不足等问题。同时生物医药研发领域也面临有效数据稀缺、模型泛化能力弱等痛点，严重制约医疗服务品质提升与医药科研创新效率
业务现状
当下医疗机构普遍存在分诊效率偏低、诊前数据零散、诊后随访管理薄弱、临床科研数据利用率不足等问题。同时生物医药研发领域也面临有效数据稀缺、模型泛化能力弱等痛点，严重制约医疗服务品质提升与医药科研创新效率
解决路径
以「一叶轻舟」医疗垂类大模型与 AIP 平台为核心，搭建覆盖临床、科研、运营管理的智能辅助协同网络。依托平台部署诊前智能分诊、诊中数据整合、诊后智能随访等多类 AI 智能体，为医护人员与患者提供全周期服务支撑。方案采用联邦学习架构，在充分保障数据合规安全的前提下，发挥 AIP 协同优势落地各类智能应用
借助 AIP 智能体，医生接诊准备时长缩减 60% 以上，门诊接诊量提升 15%-20%，智能分诊准确率可达 95% 以上
标准化作业流程搭配全程数据留痕，有效减少医疗纠纷
依托平台搭建高质量诊疗数据资产库，助力医院学科建设、临床科研与精细化运营
医疗垂类大模型结合 AIP 平台可应用于蛋白质结构预测等前沿研发场景，突破生物医药研发瓶颈
项目背景
临床诊疗中，医生病历编写工作量大，海量医学知识难以快速调用辅助诊疗，诊疗水平高度依赖医护人员个人经验
解决方案
以「一叶轻舟」医疗大模型为底座，结合 AIP 平台部署智能病历生成、临床知识检索、多模态数据整合等医疗智能体。系统可基于医患对话实时生成结构化病历，并依托超 1.2 亿节点知识图谱输出专业辅助诊断建议
项目价值
医生病历撰写耗时降低 30% 以上，日均接诊量提升 20%，辅助诊疗建议准确率超 99%。平台依托 AIP 协同能力覆盖 87 个临床专科，推动诊疗服务标准化，助力医院沉淀优质医疗数据资产