系统分散，业务难形成闭环
业务系统、健康设备和数据平台各自运行，数据、判断和执行之间缺少打通，难以把服务真正串联起来。
Ai解法
打通系统、设备与数据平台，整合档案与流程，构建医疗服务闭环。
医疗场景
以让医疗服务更标准，让健康管理更主动，让养老照护更精细
医疗团队面临的三大挑战
需求差异大，个性化需求多
患者与家庭的照护需求差异显著，依赖固定模板难以提供精准服务。
Ai解法
基于患者、长者与家庭画像构建个性化 Agent，按不同健康状态和照护需求动态生成专属服务与跟进策略。
海量数据，无法直接支持决策
多源数据持续积累，但多停留在展示层，难以转化为风险预警与干预依据。
Ai解法
实时分析多源数据，自动输出风险预警与干预任务，让数据驱动决策。
四大核心交付能力
提升响应时效，降低照护盲区
智慧康养与养老服务
面向养老机构、社区养老与居家康养场景，打通老人基础档案、护理等级、慢病信息及穿戴设备、毫米波雷达、智能家居等数据，构建面向康养服务的 AI 智能体。
提效就医流程，降低沟通成本
患者服务与智能咨询
围绕导诊分流、就诊流程说明、检查准备事项、住院须知、常见问题答疑等场景，构建统一的智能服务入口。
提效运营协同，降低流转成本
医疗运营与流程自动化
通过 Agent、工作流与系统集成能力，打通问询、审批、通知、随访、数据处理、报告生成等流程。
提升模型专业度，降低专属训练成本
医疗大模型训练与持续优化
面向医疗知识、问诊语料、健康管理和康养服务场景，支持行业数据沉淀、评测验证与模型持续优化，帮助客户逐步训练更懂医疗、更贴业务的专属模型能力。
客户案例
某大型康养解决方案提供商
业务背景：
该客户依托智能终端、物联网与智能家居集成能力，持续拓展智慧养老业务。随着长者档案、护理信息、穿戴设备数据和居家环境数据不断积累，真正的挑战已不再是“有没有数据”，而是如何把数据转化为可落地的服务能力。
解决方案：
个性化健康报告生成
结合老人静态档案与动态健康数据，自动生成更有针对性的每日健康报告，并提供个性化膳食、运动和护理建议。
睡眠质量评估与改善建议
基于雷达等多维设备数据，输出适老化的睡眠评估与改善建议。
IoT 环境优化建议
将健康分析与智能家居能力结合，围绕温湿度、照明等环境因素，辅助护工和家属优化长者居住环境与睡眠体验。