01从语音到病历：减轻医生文书负担

临床文书是医生日常工作中最耗时的环节之一。问诊、查房、病程记录、手术记录、入院记录等文书要求高、频次高、规范要求细，长期占用医生大量时间。

Hi 小助支持医学语音识别和自然语音交互。医生在问诊或查房过程中，可以通过自然口述完成信息输入，系统将语音实时转写为文本，并结合医学术语、标点断句和上下文内容进行整理。

在此基础上，Hi 小助可根据患者主诉、现病史、既往史、检查检验结果等信息，辅助生成入院记录、病程记录、手术记录等文书初稿。医生不再需要从空白页面开始录入，而是对系统生成内容进行审核、修订和确认。

同时，Hi 小助可在文书书写过程中进行伴随式质控，对缺项、前后不一致、逻辑冲突等问题进行提示，帮助医生把病历质量管理前移到书写环节。

02从数据到语境：让 AI 更懂临床场景

医疗 AI 的难点，不只是模型能力本身，更在于它是否理解临床语境。

同一句话，在不同科室、不同患者、不同病程阶段，含义可能完全不同。通用 AI 如果不了解患者病史、当前诊断、检查结果、用药情况和医生工作场景，给出的回答就容易停留在泛泛解释层面。

Hi 小助引入临床上下文工程，将患者上下文与医生上下文结合起来，让 AI 辅助更贴近真实工作场景。

患者上下文包括电子病历、历史医嘱、检查检验、过敏史、诊断和治疗过程等信息。系统帮助医生形成更完整的患者画像，减少在多个系统之间反复查找的时间。

医生上下文则包括科室属性、角色分工、当前任务和常用工作习惯等信息。基于不同的使用场景，Hi 小助可提供更贴合当前任务的交互和提示。

通过上下文工程，AI 不再只是给出通用回答，而是围绕具体患者、具体任务和具体临床流程提供辅助。这也是 AI 从“能回答”走向“能协同”的关键一步。

03从原始信息到趋势洞察：辅助临床判断

复杂病情面前，医生需要的不是更多原始数据，而是经过整理、关联和提炼的信息。

Hi 小助可围绕患者诊疗过程，对历次检查检验指标进行聚合与趋势呈现。关键指标的变化、异常数值和相关风险提示，可以以更直观的方式呈现给医生，帮助医生更快捕捉病情变化。

对于影像、病理等非结构化报告，Hi 小助可通过自然语言处理能力提取关键信息，并结合患者上下文进行辅助解读，帮助医生减少信息遗漏，提高阅读和判断效率。

需要强调的是，AI 的角色不是替代医生决策，而是在信息整理、线索提示和知识检索等环节提供辅助。最终判断仍由医生结合专业经验和临床实际完成。

04从诊疗过程到知识沉淀：连接临床与科研

高质量临床数据，既服务当下诊疗，也支撑长期科研。

在 Hi 小助的辅助下，医生日常诊疗过程中产生的病历、检查、诊断、治疗和随访信息，可以在合规、安全的前提下更好地结构化、标准化和沉淀。

面对疑难问题，Hi 小助可结合本院知识库、医学知识库和循证医学资料，通过 RAG（检索增强生成）和知识图谱等能力，辅助医生进行医学知识检索与信息汇总，并尽可能提供来源依据，降低生成式 AI 不确定性带来的使用风险。

依托 MindHub 智能底座和 MaaS 架构，医院也可以围绕专科建设、科研项目和知识管理需要，逐步构建可持续积累的临床知识资产。让临床经验不只停留在个人经验中，也能沉淀为科室和医院的共同能力。

05从可用到可信：私有化部署与安全合规

医疗 AI 要真正进入医院核心场景，安全与合规是前提。

Hi 小助支持私有化部署和本地化运行，敏感数据可在医院内网环境中处理，减少数据外流风险。系统也可根据医院对信创、等保、数据安全和运维管理的要求进行部署与适配。

在架构上，Hi 小助采用 MaaS 开放能力底座，可灵活接入不同类型的 AI 模型，并支持专有模型适配与能力扩展。医院既可以结合自身建设阶段逐步引入 AI 能力，也可以在统一技术底座上持续扩展更多临床智能体。

在系统融合上，Hi 小助面向既有 HIS、电子病历、集成平台等系统提供低侵入式接入方式，尽量减少对医生原有工作习惯和医院既有系统架构的影响。

AI 原生 HIS 的价值，不在于给医生多一个系统，而在于让 AI 真正融入医生的日常工作。

当文书负担被减轻，关键信息触手可及，临床判断有更多依据，医生才能把更多时间和注意力留给患者。

从临床中来，到临床中去。和仁科技 Hi 小助希望成为医生身边的智能助手，也成为医院迈向 AI-ready 智慧医院的一块重要拼图。

和仁科技 Hi 小助：懂技术，更懂医疗场景。