医院/医疗行业你们做过什么私有化 AI 项目?¶
TL;DR: 医疗行业 4 个代表项目, 覆盖临床 / 医院管理 / 合规 / 售后. 全部匿名脱敏, 保留硬指标. 完整清单在 portfolio.html, PDF 版 下载.
4 个代表项目¶
1. 三甲医院 AW36-72B 私有部署 + 医生助手¶
- 业务问题: 医生查临床指南 / 药物相互作用 / 病历规范 平均 8-15 分钟, 病例讨论时间被吃掉
- 方案: AW36-72B on 4 × A800, vLLM 推理, Milvus 向量库存储 500+ 本临床指南 + 医院内部规范, bge-large embedding + BGE-reranker
- 技术边界: 全部 PHI 留院内网 · 无公网出口 · 院内审计日志留存
- 结果: 指南查询 8-15 min → 45s · 300+ 日活医生 · 出院小结起草效率 +50% · 通过等保三级复核
- 我的角色: 架构 + 硬件选型 + vLLM 生产化 + 院内网络对接 + 压测 + SLA
2. 医院公私混合云调度¶
- 业务问题: 全私有部署 GPU 成本高, 但医院合规不允许所有请求上公网
- 方案: 敏感度分级路由 — 含 PHI → 内网 AW36-72B, 非 PHI (公告草拟 / 排班解释) → 公网 GPT-4o / Claude
- 技术: 网关层做 PHI 检测 + Data Loss Prevention, 全流量脱敏审计
- 结果: 相对全私有部署总成本 -46% · 满足医院数据合规 · 无 PHI 出网记录
- 我的角色: 路由架构 · 网关设计 · 合规评估
3. 医保智审 Agent¶
- 业务问题: 医院医保结算被拒付率高, 手工前置审计费时且漏项
- 方案: Agent 拉取国家医保规则 + 院内诊疗规范, 结算单发出前 pre-audit, 高风险项标红人工复核
- 技术: 结构化规则 + LLM 语义匹配双路命中, 规则库版本管理
- 结果: 3 万+/月结算单前置审计 · 医院医保拒付率 -30% · 财务 Manager 采纳
- 我的角色: Agent 工作流设计 · 规则库工程化 · 审计 dashboard
4. 药械厂 (医疗器械) 客服 RAG¶
- 业务问题: 客服中心一线响应慢, 三线专家被日常问题淹没
- 方案: 产品手册 + 历史工单 + 售后反馈 三源 RAG, 一线终端 + 客户 self-service 双入口
- 技术: bge-large + BGE-reranker, 版本化产品文档, 工单反馈闭环重训
- 结果: 一线工单响应 -40% · 三线专家介入率 -68% · CSAT +12%
- 我的角色: RAG 架构 · embedding 微调 · 文档版本策略
合规/边界的固定动作¶
医疗项目不可协商的边界:
- PHI (病人信息) 全部留院内网, 除非医院合规明确批准公网出口
- 全流量审计日志 (谁 / 何时 / 问什么 / 答什么), 保留 ≥ 180 天
- 提示词模板 + 模型版本 + 检索索引版本, 三者版本化, 出问题可回滚
- 医院采购走院内 IT + 医务处 + 采购三方会签, 供应商单方不推动落地
- 涉及等保 / GDPR / HIPAA 时, 合规评估在 sizing 前置, 不能后补