核心架构
六大 核心模块
协同工作，构建可扩展、安全合规与高效的医疗 AI 智能体中台
🧭
Router | 意图路由
识别用户意图并分发到最合适的处理模块
- 多模态意图理解
- 上下文感知路由
- 优先级策略调度
- 负载与熔断
🧠
Planner | 任务拆解
将复杂任务拆分为可执行子任务并编排
- 依赖分析
- 执行路径规划
- 资源需求评估
- 风险控制与兜底
🛠️
Tool Use | 工具调用
连接 HIS/药典/排班/支付 等医疗系统与服务
- HIS/EMR 集成
- 药典与知识库接口
- 排班/工单系统对接
- 支付流程自动化
🧾
Memory | 记忆管理
短期与长期记忆结合的会话与知识管理
- 对话上下文追踪
- 用户画像与偏好
- 专科知识库索引
- 个性化学习优化
🤝
Human-in-the-loop | 人在环
关键节点人工复核与批准，确保临床安全
- 风险分级与提示
- 强制人工确认流程
- 专家会诊/二次意见
- 审计留痕与回溯
📊
Monitor | 监控治理
全链路监控与模型治理，确保系统稳定与合规
- 性能指标监控
- 模型漂移检测
- 合规审计报告
- 异常告警处理
安全分级
四级 安全体系
分级策略保障 AI 操作的安全性与合规性，确保医疗场景的可靠性
S0
信息查询
只读信息查询，无需人工审批
自动执行
典型场景
- 指南查询
- 药品信息
- 检查项目说明
S1
建议生成
生成建议但不直接执行，系统自动留痕
自动执行
典型场景
- 健康建议
- 复诊提醒
- 生活方式指导
S2
数据操作
涉及数据修改，需医护人员确认
需人工确认
典型场景
- 病历记录
- 检查申请
- 用药调整建议
S3
临床决策
高风险医疗决策，必须专家审核
需人工确认
典型场景
- 诊疗建议
- 处置方案
- 手术评估
预置智能体
专业 智能体矩阵
覆盖医疗全流程的专业智能体，可直接部署或定制开发
🩺CareCoach
测评体系
多维度 量化评估
确保智能体的可靠性、可控性与有效性，建立完善的评估标准
任务执行
任务完成率
94.2%
+2.1%
平均响应时延
1.8s
-0.3s
系统可用性
99.7%
+0.1%
医疗质量
医疗一致性
96.1%
+1.5%
不良建议率
0.8%
-0.2%
误报率
4.2%
-1.1%
用户体验
用户满意度
4.6/5
+0.2
人工介入率
8.3%
-1.8%
学习收敛
2.1天
-0.5天
