医疗人工智能解决方案,全面满足电子病历应用水平分级评价要求

数据证明实力

以数据驱动的AI医疗解决方案,为中国医疗事业的数字化转型贡献力量

1300+
大型医院覆盖
其中包含700+三甲医院
7100万
住院患者服务规模
占据全国27.6%市场份额(2025)
78万+
医生用户
2025年,超78万医生使用惠每CDSS,其临床价值获广泛认可
52家
累计覆盖复旦版TOP100医院
包括华西、复旦中山、瑞金、浙一、仁济等
10亿+
CDSS年点击次数
2025年医生点击CDSS次数超过10亿次,提供了大量的智能诊疗建议
200+
罕见病诊断案例
2025年惠每罕见病AI智能筛查系统确诊罕见病首诊患者213例,其中法布雷病32例、遗传性血管性水肿59例......

专业的AI医疗技术服务

惠每科技以先进的大模型技术为核心,为医院提供全面的智能化医疗解决方案。 我们的CDSS系统能够在罕见病诊断、病历质控、医保审核等多个医疗场景中为医生提供智能化的决策支持,显著提升医疗质量和效率。

超级智能体

整合多智能体能力,原生嵌入医院业务流,打造一站式智慧临床全流程闭环

手术风险评估

术前评估一键智能搞定

无缝嵌入电子病历,创建手术知情同意书自动触发
医学大模型多源数据语义分析,全维度风险评估
覆盖感染、出血、VTE、心、肺、肝肾功能、妊娠、传染病、死亡等风险
输出评估结果+风险评级+处置建议
评估细项可追溯、逻辑可查看、依据可解释
提升术前评估效率与准确性,降低围手术期风险

AI智能交接班

智能生成标准化交接班记录

实时统计在院、新入院、出院等患者数量,依托大模型自动识别患者类型
智能生成标准化交接班记录,按四大类别完成结构化归档
自动生成主诉、诊疗措施、病情变化等关键信息,保障交接内容完整规范
支持按日期检索、查看历史交接班记录,满足临床追溯需求
支持记录打印与PDF导出,灵活配置各科室交接班时间

老年ICU术后并发症

智能评估,双轨运行质控

依托专业医学大模型,深度解析病历数据并提取特征标签
智能生成主要诊断、生命体征及病情核心说明
自动完成术后谵妄、肺部感染及KDIGO-AKI等临床评估
建立AI辅助与人工确认双轨机制,支持评估解读修改
支持量表手动录入与记录留存,实现高效智能辅助与精准质控

合作医院

  • 四川大学华西医院
  • 上海交通大学医学院附属瑞金医院
  • 复旦大学附属中山医院
  • 华中科技大学同济医学院附属同济医院
  • 浙江大学医学院附属第一医院
  • 浙江大学医学院附属第二医院
  • 中南大学湘雅医院
  • 中国医科大学附属第一医院
  • 上海交通大学医学院附属仁济医院
  • 南方医科大学南方医院
  • 江苏省人民医院
  • 山东大学齐鲁医院
  • 中山大学肿瘤防治中心
  • 复旦大学附属肿瘤医院
  • 广州医科大学附属第一医院

想了解更多成功案例?

我们已经为超过1300+医院提供了专业的AI医疗解决方案

技术产品优势

以先进的AI技术为核心,构建全面的智慧医疗解决方案

大模型CDSS技术

基于先进的大语言模型技术,为临床医生提供智能化的诊断决策支持。

  • 多模态医疗数据理解
  • 实时智能诊断建议
  • 个性化治疗方案推荐
  • 持续学习与优化能力

Agent Store平台

开放式的AI代理应用商店,为医院和开发者提供丰富的AI应用生态。

  • 丰富的医疗AI应用库
  • 一键部署与集成
  • 灵活的定制化配置
  • 安全可靠的云原生架构

智慧医院产品矩阵

全面覆盖医院各个业务场景的智能化产品,构建完整的智慧医疗生态。

  • 病历内涵质控系统
  • VTE智能防治系统
  • 医保智能控费平台
  • 肿瘤诊疗规范化系统

安全与隐私保护

严格遵循医疗数据安全标准,确保患者隐私和数据安全。

  • 符合医疗数据安全标准
  • 多层次加密保护
  • 完善的权限管理系统
  • 7x24小时安全监控

高性能架构

高并发、低延迟的技术架构,支持大规模医院的实时应用。

  • 毫秒级响应速度
  • 支持10万+并发用户
  • 弹性伸缩云架构
  • 99.99%系统可用性

持续创新能力

强大的研发团队和技术积累,保持在AI医疗领域的技术领先。

  • 持续的技术研发投入
  • 与顶级医院深度合作
  • 开源社区积极参与
  • 国际先进技术跟踪

核心技术架构

基于大模型的AI医疗决策支持系统

1

数据采集与预处理

从医院HIS、EMR等系统实时采集医疗数据,进行清洗和标准化处理。

2

大模型智能分析

利用先进的大语言模型技术,对医疗数据进行深度分析和理解。

3

智能决策支持

在临床工作流中实时提供诊断建议、用药指导和风险预警。

4

持续学习优化

通过医生反馈和临床数据,不断优化模型性能和准确性。

AI医疗技术架构图

AI资讯中心

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