病历与病例摘要
病史、检查与诊疗要点的结构化提炼。
客户真实场景
医疗客户每天在忙的事
医学文献调研
指南、循证证据与疗法对比的综述摘要。
运营与质控报告
科室指标汇总、质控分析与改进建议。
临床路径对照
诊疗路径与指南要点的对照检查与差异说明。
患者宣教材料
疾病科普、用药说明与术后注意事项撰写。
随访与慢病管理
出院随访计划、慢病监测要点与复诊提醒材料。
解决方案
对准医疗痛点的可落地场景
按业务域组织：对接现有系统后，在授权边界内读取数据、调用能力，把高频痛点变成可验收的工作闭环。
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临床诊疗
病历与病例摘要
病史、检查与诊疗要点的结构化提炼。
医学文献调研
指南、循证证据与疗法对比的综述摘要。
运营与质控报告
科室指标汇总、质控分析与改进建议。
客户获得的结果
试点跑通后，组织拿到什么
把医疗里已经存在的数据、规范与流程，变成能持续复用的生产力——而不是又多一套闲置系统。
交接与会诊提速
病史与检查要点结构化摘要，缩短准备时间。
讨论有循证依据
指南与文献对比带清晰引用，便于多学科决策。
质控材料跟得上
运营与质控报告自动生成，支撑管理改进。
组织资产可复用
医疗模板、规范、案例与成功路径沉淀为 Skills，新人上手更快，交付质量更稳定。
数据与合规可控
院内私有部署，数据不出医院网络，支持分级存储。 角色权限、脱敏策略与访问日志满足等保与内控要求。
过程可审计可复盘
摘要生成来源、引用文献与人工修改记录可回溯。
不替换专业人员，不推倒业务系统——让医疗团队把时间花在判断与决策上，而不是搬运与拼表。
系统打通
不换系统，也能把智能化接到生产流程
保留 ERP、CRM、HIS、OA 等既有系统——通过统一 AI 网关接入模型 API、MCP 工具与企业 REST 接口，在授权边界内读数据、调能力，形成一个可审计的智能化入口。
L1–L4 自下而上升级，L5 安全与治理贯穿全栈
智能化升级路径（自下而上）
L4价值产出层
接到现有数据与业务接口
连接已有系统与数据库，Agent 基于真实业务上下文决策与执行，而不是空转聊天。
一个入口覆盖检索、分析、撰写与执行
员工少在多系统间切换；复杂任务自动编排后端能力，交付物可直接进入审批或归档。
把沉睡数据变成可交付资产
报表、文档与接口数据变成可问答、可分析、可复用的成果，并沉淀为 Skills 与团队记忆。
L3智能能力层
安全、部署与可观测
私有化部署、细粒度权限与全链路审计，适配医疗合规要求。
外部系统接入
对接 HIS、知识库与内部文献源（在授权范围内）。
Skills 与记忆
科室模板、书写规范与质控规则封装为可复用 Skills。
L2集成接入层
统一模型 API 网关
OpenAI 兼容 /chat/completions 接口，100+ 模型统一路由、负载均衡与 Fallback，切换提供商无需改代码。
MCP 工具网关
注册 ERP、CRM、数据库等 MCP 服务；REST 与 JSON-RPC 直连调用企业工具，权限白名单与调用审计同一套管控。
Virtual Key 与配额
按用户/团队发放虚拟密钥，预算、用量与限流集中追踪；Guardrails 在接入层统一拦截敏感调用。
L1业务系统层
HIS / EMR 电子病历
在权限与脱敏策略下读取病历结构数据，辅助摘要、路径对照与质控报告。
医学知识库与指南库
对接院内知识库与外部指南源，循证综述带清晰引用与版本信息。
运营与医保管理平台
关联科室运营、DRG 与质控指标，管理报告基于真实业务数据生成。
L5安全与治理
部署方式
院内私有部署，数据不出医院网络，支持分级存储。
合规与权限
角色权限、脱敏策略与访问日志满足等保与内控要求。
过程可观测
摘要生成来源、引用文献与人工修改记录可回溯。
落地路径
如何用最小成本验证价值
Fellow 的落地路径是：选一个高频痛点试点 → 形成稳定闭环 → 再扩展到相邻业务，避免大而全改造。
第一步
选一个能算账的痛点
优先选数据基础好、结果可量化（省时/少返工/更快出稿）的单点场景，例如：
- 病历与病例摘要
- 医学文献调研
- 随访与慢病管理
第二步
跑通闭环，证明能用
接入必要数据后持续使用，把人工整理变成可复用流程，例如：
- 砍掉重复整理与人工核对工时
- 同一质量标准下更快出稿与复盘
- 会议、汇报、迎检可直接用产出
第三步
扩展到相邻业务
单点稳定后再扩展，避免一次性铺开，例如：
- 病历与病例摘要 → 临床路径对照
- 医学文献调研 → 患者宣教材料
- 单点分析 → 管理驾驶舱
试点怎么部署
院内私有部署，数据不出医院网络，支持分级存储。 角色权限、脱敏策略与访问日志满足等保与内控要求。
选型对比
为什么客户选择 Fellow
采购决策通常只看三件事：数据是否安全可控？能否接上现有系统？能不能在一个真实场景里证明价值？
| 能力维度 | 个人 AI 助手 | 通用智能体平台 | Fellow |
|---|---|---|---|
| 医疗行业场景内置 | |||
| 数据留在组织内 / 私有化部署 | |||
| 直连已有业务系统与数据接口 | |||
| 多智能体自动协同完成任务 | |||
| 完成部署与数据接入后即可使用 | |||
| 组织知识与流程可沉淀复用 | |||
| 每一步操作可追溯可审计 |
个人 AI 助手
适合个人写稿提效，但难接企业系统、难满足内网与审计——组织数据往往不能外发。
通用智能体平台
提供搭建工具，行业场景、系统对接与治理通常仍需自建——从试点到可用周期长、成本高。
Fellow
支持私有化部署与系统对接，面向医疗的场景化能力已内置，完成部署与数据接入后即可使用。