我们深入调研数百家医院需求,精准定位六大核心痛点,提供针对性解决方案。
多系统割裂,数据无法统一调用,跨部门协作效率低。
复杂统计耗时数天,无法支撑实时决策与AI推理。
运营指标口径混乱,科研数据特征识别准确率低,缺乏统一质量治理体系。
私域数据语义缺失,通用大模型在医疗场景准确率低,容易产生误导性输出。
数据上报、医保飞检、三级评审数据无法快速响应、追溯困难,合规风险大。
数仓建设周期长,维护成本高,投资回报难以量化。
四大核心产品覆盖数据接入到AI应用全流程,满足医院数据治理与智能化应用需求。
统一数据中枢 · 动态整合异构源 · 打通数据壁垒
统一数据入口与调度中枢,实现多源数据接入、全链路追踪治理,一处接入、全局可用,开箱即用。
极致性能引擎 · 亿级数据秒查 · 存算分离
存储分层、格式优化、计算加速,解决大数据量查询慢问题,支撑高并发低延迟业务场景,性能提升500倍。
私域数据构建 · 输出更准更快 · 接近零幻觉
从特征工程到模型训练的全链路AI支撑,打造低成本个性化专属数据语言模型,接近零幻觉。
自主规划执行 · 无代码数据工程 · 端到端闭环
整合DSM与数据Tools,自主理解、规划、执行数据任务,让业务人员也能完成数据开发工作。
从临床诊疗到运营管理,从科研分析到合规监管,全方位场景化支持。
穿透业务数据,AI自动核验医保规则,降低飞检风险。
打通临床与科研数据,提取特征支撑队列研究与模型训练。
跨系统绩效、药占比等统计从天级压缩至秒级,实时支撑运营决策。
与临床工作同步进行数据采集分析,降低质控风险。
为大模型提供低幻觉、高质量私域数据底座,支撑医疗AI应用开发。
统一语义层,支撑集团化医院跨院区数据协同,消除信息孤岛。
基于Data Agentic自动生成分析结果与可视化洞察,自然语言查询。
自动化数据接口、建模、监控与调度,降低技术门槛。
行业领先的技术指标与工程实践,用真实数据证明实力。
标准化实施方法论,最快30天完成核心数据接入与优化。
先进数据加速技术,药占比统计从45分钟提速至14秒。
基于私域数据构建专属DSM,接近零幻觉输出。
面向Agentic AI,支持MCP、CLI协议,原生AI架构。
满足医疗行业安全合规,支持数据脱敏与权限管理。
服务100+医疗机构,用案例证明实力。
已通过电子病历5级评审,2024年起推进AI大模型并对20个场景开展AI Agent评测。随着AI场景快速扩张,现有运营与临床数据支撑能力已逼近极限。
科研与运营数据协同不足,既有平台存在数据时延、个性化支撑能力不足、科研多模态数据特征无法识别等问题;大模型评估中幻觉问题突出。
多院区系统、版本与数据标准不统一,跨院区数据分析难以有效开展;核心业务系统负载高,数据库稳定性严重不足,业务中断风险持续累积。
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医众创始人马国峰接受新华网专访,分享医众从影像云到数据AI基座的十年演进,以及如何通过底层创新突破医疗AI落地瓶颈,为1000家付费医院客户提供服务。
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医院做AI建设,很容易先把注意力放在模型选型和场景铺开上,却绕开了一个更根本的问题:医疗AI不是单纯的算法问题,它本质上依赖的是数据。决定AI能力上限的,不是算力,也不是模型参数量,而是数据的质量。
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医众DataAI Infra通过数据编织、数据加速、数据科学模型与Data Agentic AI,让医疗AI具备可靠落地的条件。让数据可审计、可信任、可追溯、可调用,才是医疗AI该有的底座。
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第30届中国医院信息网络大会(CHIMA 2026)在珠海召开,医众市场部负责人张鹏在CIO班专场圆桌论坛上发表观点:在AI时代,医院间拉开差距的关键,不在于接入多少大模型或采购多少现成AI产品,而在于能否形成自己的AI能力。
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315晚会曝光的"数据投毒"是一记警钟。在医疗领域,因数据质量引发的"无心数据污染",同样能让医院每月损失上百万,让管理者决策失灵。医众DataAI Infra提供全链路"解毒"方案,从源头治"毒",让数据从"污染"变"纯净"。
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