赞奇AIknow智慧医疗解决方案 | 本地部署+票据OCR+导诊AI+保险自动赔付全链一体化平台

前言

自模型层到平台层的协同努力下，各行各业都开始严肃设想能实现、落地快、业务适配性高、降本增效的优质落地场景。

而在其之中，医疗业界关于AI的融合再造也许是最有可能落地并得到体系化升级的。

医院信息系统的发展较为缓慢，而医保政策的改革升级却节奏更快。医疗机构面临着前所未有的数据处理和服务压力。

如山倒海的大量医疗票据、病历文档和报销资料需要 高效|准确 地录入和管理；同时患者对便捷就医服务（如小程序预约就诊）的需求日益增长，医院客服和导诊工作高负荷、沉重不堪。

在此背景下，人工智能（AI）技术为医疗行业带来了新的解决思路。

赞奇AIknow作为领先的企业级AI平台，融合OCR识别、知识图谱、RAG智能检索、本地化部署、智能体编排等尖端能力，一切利器强强对口各医院和医疗相关机构核心应用场景。

您是否正在找寻安全可用的智能解决方案？

请仔细阅读下去。

本白皮书面向医院信息科、医保结算部门、医疗管理者等专业读者，系统介绍医疗行业的典型业务痛点以及AIknow提供的针对性解决方案与成功实践，阐述AIknow本地私有部署在数据合规和安全控制方面的优势，旨在为智慧医院建设提供权威参考。

医疗行业典型痛点

医疗业务流程复杂、参与部门众多，在日常运营中暴露出诸多痛点和挑战。主要体现在以下几个方面：

• 人工数据录入耗时且易出错：医院每天产生海量的票据和表单（如门诊发票、住院清单、检验报告等），传统依赖人工逐字录入，不仅效率低下且劳动强度大，还容易发生输入错误，导致财务对账困难和数据质量问题。
• 报销结算流程效率低：患者医保报销和保险理赔涉及填写多种单据、反复审核确认。当前很多医院的报销手续需要患者提交纸质票据，由医保办人工核对录入，再由保险机构审核，周期长、效率低。手工处理不仅延缓了患者拿到赔付款的时间，也增加了医院和医保部门的工作负荷。
• 医疗文档非结构化、信息孤岛：电子病历等医疗文档格式各异，包含大量非结构化的自由文本，例如病史描述、医嘱等。缺乏结构化的数据使得临床信息难以检索和共享，各科室、各系统间形成信息孤岛，影响医疗质量监控和科研分析。比如医生调阅既往病历常需翻阅长篇记录，耗时费力，难以及时获取关键信息。
• 导诊咨询压力大：门诊导诊台和客服中心每天要应对大量患者咨询，包括科室挂号指引、就诊流程询问、检查准备事项以及投诉建议等。高峰时期患者排队咨询，导诊护士应接不暇，容易出现指导不及时或挂错科室的情况，影响患者就医体验。尤其随着大型医院就诊量增长，有限的人力难以满足7×24小时的咨询服务需求，患者对更智能便捷的导诊方式呼声日益强烈。

AIknow智慧医疗解决方案

• 数据安全与合规要求高：医疗数据涉及患者隐私和敏感信息，国家对医疗数据安全合规有严格要求。医院在上云或使用第三方AI服务时，担心数据外泄风险，不敢将病人信息、财务票据等发送至云端处理​

这一切一切的顾虑都使得许多AI应用无法顺利落地，医院迫切需要既能提升效率又符合数据本地管控要求的解决方案。如何利用人工智能等新技术来破解业务痛点、提高医疗服务效率和质量。我想这在每位医疗人的心中都是一个极其渴求的解。

针对上述问题，赞奇AIknow平台提供了一套覆盖票据处理、病历分析、导诊客服、理赔审核等环节的完整解决方案，帮助医疗机构降本增效、优化流程。请继续阅读，我们将向您逐一介绍AIknow在各典型场景下的应用与价值。

赞奇AIknow医疗AI解决方案

AIknow智慧医疗解决方案围绕医院运营和患者服务的关键环节，推出了多个模块化的AI应用，包括医疗票据OCR自动录入、电子病历结构化解析、智能导诊客服、保险理赔自动化等。AIknow通过先进的OCR识别、自然语言处理与知识图谱技术，以及无代码智能体编排的平台能力，将以上功能有机融合。本节将详细阐述每个子方案如何针对痛点提供解决措施。

医疗票据OCR自动录入

针对医院财务票据和医保单据的数字化需求，AIknow提供高精度的医疗票据OCR解决方案。该方案利用光学字符识别技术结合深度学习模型，能够自动识别门诊发票、住院发票、收费明细等各类票据上的关键信息，并将其结构化录入医院信息系统或医保结算系统。AIknow的OCR引擎已针对医疗票据格式进行了专项训练，适配全国各地不同医院的票据版式，支持提取字段包括：发票号码、就诊号/病例号、患者姓名、性别、科室名称、收费项目、金额、医保支付金额、开票医院等。识别后的数据可自动填充到财务或报销模块中，实现票据的秒级录入，大幅减少人工输入工作量。

AIknow提供高精度的医疗票据OCR解决方案

通过医疗票据OCR，医院医保结算部门无需逐张票据手工录入核对，效率提升显著。据业内案例显示，某地医保局引入OCR技术后，将单份报销票据的录入时间从原来的10分钟缩短至3分钟，零星报销结算效率提高了70%​。AIknow方案同样能够让医院财务/医保部门日处理票据量成倍增长，减轻繁琐的对账压力。同时，OCR识别准确率高，避免了人为录入疏漏导致的报销差错。一旦数据电子化，系统还可自动校验票据真伪和金额合理性，实现报销流程的提速增效和准确管控。

该方案可与医院HIS、财务软件和医保系统无缝集成。AIknow支持通过API将识别结果直接推送至既有系统数据库，做到识别–录入-审核全流程打通。

门诊收费票据在扫描后数秒内即刻自动入库备案，医保办人员只需复核异常项即可，极大缩短患者报销等待时间，提升满意度。

电子病历结构化解析

针对医院积累的电子病历（EMR）和各种医疗文书，AIknow提供智能化的结构化解析工具。传统病历记录包含大量自由文本（主诉、现病史、诊断意见等），不同科室书写习惯不一，给数据利用带来困难。AIknow通过OCR和自然语言处理（NLP）模型，对病历文本进行深入理解和要素提取，将非结构化的病历内容转化为标准化的数据。具体而言，AIknow病历解析能力可以抽取出患者基本信息（姓名、年龄、过敏史）、疾病诊断名称（映射到标准疾病编码）、手术及程序、检验指标、处方用药、出院医嘱等关键字段。对于扫描版的纸质病历，先利用OCR识别文字，再由医学NLP模型分析句子含义，最终形成结构化的病历条目。解析过程中结合医学知识图谱校正同义词和缩略语（如将“高血压3级”映射为统一的诊断编码），从而提高提取准确性和一致性。

通过电子病历结构化，医院可打破信息孤岛，充分挖掘病历数据价值。

结构化的数据便于存入数据库索引，医务人员可以像查询数据库一样检索病历。只消输入患者姓名或病历号，系统便立刻返回该患者历次诊断、用药清单；当输入疾病名称，能检索出相关病例及治疗效果分析，这为临床决策和科研统计提供了极大便利。

拓展地讲，结构化的病例可与医院各业务系统联通：如自动生成出院小结、填报质控指标、上报疾病统计报表等，减少人为整理填报。AIknow的方案显著提升了病历信息利用效率，让医生从繁重的文书工作中解放出来，将更多精力投入患者诊治。

额外的，数据结构化同时有助于医疗质量管理，例如自动检测病历中遗漏的关键项提醒完善，辅助医院达到电子病历分级评价的更高级别要求。

智能导诊与客户服务

面向医院门诊导诊和客服咨询场景，AIknow提供智能导诊客服系统，构建7×24小时在线的“智慧导医”。该系统融合了自然语言理解、对话管理和医学知识库检索等技术，可通过文本或语音与患者交互，实时解答就医相关问题并进行分流指导。其主要功能包括：

• 智能分诊：患者可以描述自己的症状或需求，智能导诊助手将根据医学认知和推理模型判断可能涉及的科室和疾病，推荐患者挂号到相应科室的门诊。AIknow的医学大模型经过海量临床语料训练，能够识别各种表述的症状，并匹配到标准科室/专科，导诊准确率高，响应速度好。

7×24小时在线的“智慧导医”-赞奇AIknow

• 就医信息查询：智能客服可以即时回答医院的就诊流程查询，如门诊时间、专家出诊安排、检查前准备事项、住院流程、医保报销指引等常见问题。患者通过微信公众号、小程序或医院官网的对话窗口提问，AIknow智能客服即时从知识库中检索答案并反馈给患者。当患者询问个性化信息（如“我的检查报告什么时候出”），客服机器人还能通过安全的接口查询医院系统中的进度数据并回答，实现业务闭环。
  经过持续训练，AIknow智能客服对常见问答的应答准确率和上下文理解能力不断提升。据实践经验，部署AIknow后，85%以上的日常咨询可由智能客服自动处理，平均响应时间从数分钟缩短为几秒，显著降低了人工客服工作量，提升了患者满意度​。
• 多渠道多模态交互：AIknow导诊客服支持文字、语音等多种交互方式，可接入医院自有App、微信公众号、电话热线甚至门诊大厅的导诊机器人终端。对于语音咨询，系统结合语音识别和语音合成技术，可以听懂患者的口述问题并直接使用语音回复，目前版本仅支持部分方言（如广西、河南、四川、上海）的·输出​。这对于老年人等不熟悉手机操作的群体尤为友好，使AI导诊真正“有温度”、“更适老”。实际应用中，全流程智能导诊机器人帮助医院缓解了窗口排队和咨询压力，解决了“挂号难”“缴费排长队”等突出问题，优化了就医流程​。

通过智能导诊与客服，医院可以在不增加人力的情况下，大幅提升服务能力：患者得到全天候陪伴式的就医指导，减少迷茫和等待；医护人员则将从重复咨询中解脱出来，将精力投入更需要人工关怀的工作。总体而言，AIknow智能导诊客服系统改善了患者体验，助力医院树立智慧服务的良好形象。

保险理赔自动化处理

针对医疗保险理赔与医保结算的复杂流程，AIknow提供保险理赔自动化解决方案，帮助医院及保险机构实现理赔审核的智能化。传统理赔处理需要人工核对诊断证明、费用清单、发票等材料，再根据保险条款判断赔付金额，过程漫长且易受人为疏忽影响。AIknow将OCR、NLP和知识推理相结合，打造出自动化的理赔“AI审核员”：

• 单证智能采集：患者提交的理赔材料（门诊发票、住院费用清单、出院小结、影像报告等）由AIknow系统统一扫描录入。OCR模块准确识别出其中的文字内容，如收费项目、金额、医院信息、诊断名称等，并进行分类归档。系统将自动区分哪张是发票、哪张是出院记录，并提取各自的关键字段，为后续审核做准备。
• 规则校验与理赔判断：AIknow内置可定制的医疗知识图谱和保险规则库，涵盖常见诊疗项目与保险赔付标准。NLP模型读取提取的诊断和治疗信息，自动比对保险条款：判断该诊断是否在保单保障范围、治疗费用是否超出限额、自费部分有无误报等。比如，知识库可标识出某些自费药品不予报销，系统在识别到发票中包含此类药品费用时会自动剔除或提醒。通过这种智能比对，理赔系统可以自动做出初步赔付决策或风险提示，仅将复杂、有疑点的案例提交人工复核。
• 流程自动审批：在规则引擎支持下，绝大多数简单案件可直通过审，实现秒级理赔审批。对于符合标准的理赔申请，AIknow系统生成审核结果和赔付金额，推送给医院医保结算系统或保险公司的理赔系统执行付款流程；对于信息不全或有异常的申请，系统反馈需补充材料的清单或标记风险因素供人工审核参考。这种人机协同模式大幅提升了理赔处理速度和准确率，减少了人为反复核对的工作量。

通过AIknow的理赔自动化方案，医院和保险机构能够将理赔周期从过去的几天甚至数周缩短到当天结算甚至实时结算，提升了患者对医保服务的获得感。同时，AI审核严格遵循预先设定的规则，杜绝主观遗漏和舞弊风险，保障医保基金的安全。对于医院而言，此方案缓解了医保办的人手压力，让工作人员从机械的票据审核中解放出来，更专注于疑难案件和患者服务。

AIknow赋能下的智能理赔系统提高了审核精准率和服务效率​，实现了各方共赢：患者快速拿到赔付、医院提高了运营效率、保险机构控制了风险。

以上四个方案模块相互配合，全面覆盖了医院“看病-付费-报销”的主要流程环节。

AIknow通过OCR数字化输入解决了数据采集难题，通过NLP和知识图谱实现了医疗文本的理解和知识关联，通过RAG智能检索提高了问答和信息查询的准确性，通过流程自动化编排贯通了各环节的业务流程。这些能力共同作用，为医疗机构打造了一套集成的智慧系统。从门诊导诊、临床文书到后台财务、保险结算，AIknow均能提供定制化的AI支持，帮助医院显著提升工作效率、降低差错率并优化患者服务体验。

Aiknow医疗解决方案

AIknow平台核心能力与优势

AIknow之所以能够在医疗行业提供上述多样化的智能应用，源于其底层平台核心能力的支撑和差异化优势。作为企业级AI解决方案，AIknow具备以下关键技术优势：

• 高精度OCR与AI解析：AIknow内置业内领先的OCR识别引擎，结合深度学习和大模型语义理解，对复杂医疗票据和文档有卓越的识别效果。相比传统OCR工具只能提取字符，AIknow的OCR与NLP协同可以“读懂”票据或病历的语义结构，从而精准提取出有业务意义的字段和关系。无论是不规整的票据版面，还是混有手写体、印章的医疗文档，AIknow都能通过图像预处理、版面分析和智能纠错实现高准确率识别。在实际应用中，AIknow的OCR模块在医疗场景下识别准确率可达业界顶尖水准，极大降低了后续人工校对工作。
• 知识图谱与RAG智能检索：AIknow平台预置了知识图谱构建与检索功能，支持将医疗领域的海量知识以图谱形式组织起来，例如疾病与症状的关联、药物与适应症的关联、医保政策规则网络等。借助知识图谱，AI系统在回答用户提问或进行推理时可以获取精准的事实依据。同时，AIknow采用RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术，将知识检索与生成式AI相结合。当用户提出复杂问题时，平台先从知识库中检索相关信息片段，再由大模型对检索结果进行总结和推理生成答案​。这一技术确保了AI应答既具有语言生成的灵活性，又有可靠的数据支撑，特别适合医疗问答等对准确性要求高的场景。在智能客服和临床助手中引入RAG后，答案的专业性和可信度明显提升，赢得了用户信任。
• 无代码智能体编排：AIknow提供了可视化的智能体（Agent）编排工具，使医疗行业客户能够零代码地组合多个AI能力，打造符合自身流程的定制化应用。通过拖拽式的工作流界面，医院IT人员可以将OCR模块、文本分析模块、知识库检索模块、API接口调用等组件像积木一样拼接，设计出端到端的AI流程。例如，可快速配置一个“票据报销审核”工作流：首先调用OCR识别票据->然后调用规则引擎判断合规->再自动生成报销结果。整个过程无需写代码脚本，大大降低了AI应用的开发门槛。智能体编排还支持灵活调整流程逻辑，适应不同医院的个性化需求。当业务规则变化时，通过调整编排节点即可快速迭代上线。这种平台化、可定制的设计让AIknow能够深度融入医院现有系统，成为数字化流程的一部分，而不仅是一个孤立工具。
• 系统集成与扩展能力：AIknow注重与医院现有信息化环境的深度集成。平台提供标准的RESTful API和SDK，可对接医院HIS、EMR、LIS、PACS、ERP等各种系统，确保数据在各系统间流转畅通，消除信息孤岛。同时，AIknow具备插件式架构，支持不断扩展新功能模块。例如，可根据医院需要集成语音识别插件用于语音病历录入，或集成人脸识别模块用于自助机身份核验。这种开放扩展能力使AIknow成为一个可成长的AI中台：医院在初期可选用其中一两个功能，日后根据需求增长再扩展更多AI应用，保护前期投资。平台还针对国产软硬件环境进行了适配优化（如支持华为鲲鹏/昇腾、统信UOS等），保障在信创环境下依然保持优秀性能。

以上能力共同构筑了AIknow在医疗信息化领域的核心竞争力，使其能够提供“准确、高效、灵活、安全”的智能解决方案。尤其难能可贵的是，AIknow不仅技术先进，更充分考虑到了医疗行业的合规要求和本地部署需求，下节将重点介绍AIknow在数据安全方面的优势。

本地部署与数据安全保障

数据安全和隐私合规是医疗行业选择AI解决方案时最为关切的因素之一。AIknow平台支持完全的本地化私有部署，能够满足医院对于数据自主可控的严格要求，提供多重安全保障：

• 数据全程本地留存：AIknow以软件部署或一体机形式交付，安装在医院内部服务器或专有数据中心。所有模型推理和数据处理都在本地完成，无需将任何病人数据或票据信息上传到外部云端​。这样一来，敏感信息绝不出院，医院对数据的主权和使用有100%的掌控权。这种架构设计天然符合《个人信息保护法》等法律要求，以及医疗行业的数据分级保护规范，消除了使用AI过程中的合规隐患。
• 严密的权限与加密控制：AIknow平台内置企业级的安全机制，包括用户权限管理、数据访问控制和传输加密等。医院可基于科室或角色对不同用户赋予模块访问权限，例如只有授权的医保办人员才能查看报销OCR识别结果。敏感数据存储采用高强度加密算法，防止未经授权的读取。模块间通信和调用也经过TLS加密，确保即使在内部网络传输也不会被窃听篡改。此外，AIknow支持详细的操作日志记录和审计追踪，一旦出现异常可追溯责任人，提升了系统安全可控性。
• 安全适配与可靠运维：AIknow在本地部署过程中可根据医院的安全规范进行适配，例如支持部署在内网隔离环境、不连接互联网运行；支持与医院统一认证平台对接，实现单点登录和账号统一管控；支持国产化安全组件，满足信创安全标准。运维方面，AIknow团队提供本地化的技术支持和升级服务，定期发布安全补丁，保证系统持续符合最新的安全要求。对于需要更高安全级别的场景，还可以通过私有云部署、多机热备容灾等方案，确保系统高可用和数据安全备份。

通过以上措施，AIknow使医院在享受AI智能带来效率提升的同时，无需担心数据泄露和合规风险。相较将数据发送至第三方云端的方案，AIknow的本地部署模式更适合金融、政府、医疗等高安全要求行业，对医院来说尤为关键​。安全合规的本地化超智慧AI是AIknow赋能医疗行业的一大特色优势。在实际应用中，不少医院的信息科负责人反馈，正是因为AIknow提供了私有部署选项，才使得他们敢于将AI应用于核心业务数据处理，从而推动了院内智能化项目的落地。

应用案例与实践成果

为了更直观地展示AIknow在医疗场景的落地效果，下面提供两个典型案例。这些案例基于真实项目经验和模拟场景，总结了AIknow方案为医疗单位带来的价值提升。

案例一：三甲医院医保票据数字化与理赔提速

背景：某大型三甲医院每年门诊人次数百万，医保报销凭证和财务票据量极大。以往患者报销流程漫长：需要在医院打印发票、清单，再由医保办人工录入医保系统，每张单据处理耗时良久，患者往往数周后才能收到报销款，投诉时有发生。医院财务人员也不堪重负，常加班对账，仍难免出错。为此，医院引入了AIknow的医疗票据OCR和理赔自动化解决方案，对报销流程进行智能化改造。

实施：项目部署了AIknow私有化平台，与医院HIS和医保结算系统对接。首先在门诊收费处和住院结算处安装高速扫描设备，患者结算后其发票和费用清单立即扫描上传至AIknow系统。OCR模块秒级识别出票据中的所有字段信息，包括患者医保卡号、费用类别、金额明细等，自动填入医院医保结算系统相应字段。系统同时调用知识规则引擎，对费用明细进行医保合规校验（如检查自费项目、超限额项目），并给出初步报销计算结果。医保办工作人员在AIknow提供的审核界面查看系统提取的信息和建议结果，对异常项作出处理后，一键确认提交保险机构。对于职工医保联网结算的部分，AIknow直接将结构化票据数据通过接口传输给医保局系统，实现报销即时报送。

AIknow智慧医疗解决方案

成效：上线AIknow方案后，医院医保报销效率有了质的飞跃。患者无需再手动填表、反复递交材料，结算后当天即可完成报销申请。财务人员从机械的录入校对中解放出来，原本需要5名员工整天处理票据的工作，如今2名员工即可在后台监督AI系统运行，大部分票据数据自动准确录入。统计显示，报销单据处理时间平均从原来的5-10分钟缩短到不到1分钟，整体报销周期缩短了至少50%。由于系统自动校验了政策，拒赔和纠错率显著下降，每月因录入错误导致的赔付差错几乎为零。患者对报销速度和透明度表示满意，医院医保办的投诉率明显降低。更重要的是，通过本地部署，所有患者数据和票据图像都存储在院内，未发生一起数据泄漏事件，医院管理层对系统安全性非常放心。该案例充分展示了AIknow在医疗票据和理赔场景的价值——既提高了效率，又严守了安全合规底线，实现了患者、医院、医保三方共赢。

案例二：智能导诊客服助力智慧医院建设

背景：某省立医院日均门诊量数千人，院方非常重视提升患者满意度。然而，门诊大厅常有患者因不熟悉就医流程而徘徊求助，人工导诊台经常排长队；电话咨询热线占线率高，患者反馈沟通不便。特别是老年患者对线上预约、缴费等新流程不适应，存在“数字鸿沟”困难。医院希望借助AI打造智能导诊客服系统，提供连续、高效的患者服务，同时减轻一线服务人员压力。

实施：医院与AIknow团队合作，在3个月内上线了智能导诊客服平台。AIknow系统通过本地专线接入医院的科室信息、专家排班、检查须知等数据，构建了医院专属的就医知识库。随后在医院微信公众号和官网上线了智能客服，对外提供导诊问答服务；在门诊大厅部署了两台配备AIknow的导诊机器人终端，供现场患者语音咨询。智能导诊系统具备多轮对话能力，当患者提出诸如“头痛该挂什么科”这类问题时，AI助手会追问症状细节并结合知识图谱判断可能的科室（如神经内科），然后引导患者去自助机挂号对应科室。​对于问讯类咨询（例如“住院部怎么走”、“下午还能拿药吗”），智能客服直接给予准确回答或提供导航指引。在老年人较多的门诊时段，导诊机器人切换方言识别模式，与患者进行简短对话后即可打印出就诊指引小条，包含科室路线和候诊提示，让老人家看得懂、找得到。系统还与医院预约挂号系统打通，实现了自动分诊挂号：患者在聊天中确认就诊科室后，机器人引导其完成挂号支付，全程无需人工介入。

成效：智能导诊客服上线一年多来，医院门诊服务指标明显改善。据统计，智能客服累计交互达百万余次，平均每天替代人工回答咨询数百条，分流了约70%的导诊台问询和60%的电话咨询业务。患者等待服务时间大大减少，常规问题几乎即时得到响应。门诊现场“挂错号、走错科”的现象显著减少​，初诊患者普遍反映就医流程更加清晰顺畅。对于医院而言，人工导诊和客服人员的工作强度下降，能够将更多精力投入急危重症患者的现场引导及人文关怀上。尤其难能可贵的是，该系统在疫情期间发挥了重要作用：智能客服及时向患者推送最新的门诊安排和防疫要求，并引导发热患者分流就诊，减少了不必要的接触和聚集。院领导在总结中指出：“AIknow智能导诊的投入，使我们医院的服务模式实现了质的飞跃。不仅提高了患者满意度，也提升了医院智慧化形象。”目前该医院正计划扩展AIknow系统的应用范围，例如上线住院费用智能查询、出院随访回访等功能，持续完善智慧医院服务体系。

结语

医疗行业正在迈向数据驱动和智能运营的新时代，AI技术的深度应用为医疗服务带来了前所未有的机遇。通过以上分析和案例可以看出，AIknow智慧医疗解决方案切中了医院在票据处理、病历管理、导诊服务、保险理赔等方面的痛点，提供了行之有效的解决路径。在保证数据安全合规的前提下，AIknow以高精度OCR、知识图谱、智能搜索和流程编排等领先技术，实现了医疗业务流程的自动化和智能化，为医院带来实实在在的效率提升和质量优化。

专业、可靠、贴合业务需求，是AIknow赋能医疗的鲜明特点。无论是减少80%以上人工录入工作、将报销审核提速数倍，还是打造7×24小时智能客服、提升患者就医满意度，AIknow都在各个环节展示出强大的技术实力和落地能力。更重要的是，AIknow坚持本地私有部署和严谨的安全管控，与医疗机构并肩守护数据隐私，为智慧医院建设保驾护航。

面向未来，AIknow将持续迭代创新，结合最新的大模型技术和医疗行业知识，不断丰富解决方案的深度与广度。通过与医院及医疗器械行业伙伴的紧密合作，AIknow致力于构建开放共赢的医疗AI生态，为医院数字化转型和智慧医疗发展贡献力量。选择AIknow，携手共创医疗服务的新纪元！

本白皮书面向医院信息化负责人、医保结算人员与数字化决策者，
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