1 客户简介

该医疗集团是中国首家国际化高端综合性私立医疗机构，以其卓越的医疗服务标准和国际化的医疗团队著称。在数字化浪潮中，集团正积极推动AI技术与临床服务的深度融合，旨在打造真正融入医生工作流的智能病历助手，以实现诊疗效率与质量的全面升级。

2 背景与挑战

为将AI技术直接融入临床工作流、提升诊疗效率，集团启动了核心AI项目——打造一款能辅助医生进行病情分析、方案制定与病历撰写的智能病历助手。该助手的核心能力依赖于一个高质量、可信赖的医疗知识库，其数据源涵盖海量的学术论文、医疗报告、诊疗指南及院外病历等非结构化文档。

因此，项目面临一个连锁挑战：要建成智能病历助手，需要首先攻克海量复杂医疗文档的结构化解析难题，构建高质量知识库。然而，在将非结构化的纸质或电子文档转化为可供大模型高效学习与检索的结构化知识时，数据处理团队遇到了严峻挑战。

核心挑战：

• 医疗文档解析精度不足：传统OCR技术对复杂的医学公式、特殊符号、密集表格及多级标题结构的识别率低，错误频出。医疗数据对标题层级、语义结构的准确性要求极高，低质解析导致大量结果需专业人工校对，知识库建设成本巨大。

• 知识库质量与清洗效率无法满足需求：原始文档解析的质量直接决定了知识库的“纯净度”。低质量的解析数据会污染知识库，导致后续的RAG效果不佳，严重拖慢了整个AI项目的建设进度与应用落地。

这些挑战使得集团的AI升级战略面临瓶颈，亟需一个能够深度理解并精准解析复杂医疗文档的技术解决方案。

3 xParse解决方案

面对医疗文本解析的特殊性与高要求，集团数据处理团队在字符准确率、标题层级还原与处理速度等标准上进行严格评估，最终选择了TextIn xParse文档解析产品作为其知识库建设的核心引擎。xParse提供了针对性的解决方案：

1.卓越的复杂文档结构化解析能力

xParse不仅能高精度识别文本，更针对医疗文献的特点进行优化，能够智能识别文档中的标题层级，精确还原段落、列表和公式的逻辑结构，确保解析后的文本保持完整的语义和格式信息，为下游的文献翻译、信息抽取任务提供了高质量的数据基础。

2.显著提升知识库建设效率与质量

凭借高准确率与稳定性，xParse将数据处理团队从繁重的人工校对工作中解放出来，数量级提升医疗文献的数字化清洗速度。高质量的结构化数据被快速填充至知识库，支撑了后续百万级知识块（Chunk） 的向量化构建，加速了RAG建设进程。

诊疗指南识别结果

4 落地成效

接入TextIn xParse后，集团AI知识库建设与临床辅助应用开发取得了突破性进展：

1.知识库构建效率实现飞跃

文档解析与清洗环节的效率大幅提升，为AI助手提供了核心数据能力。该助手已集成至大模型客户端，为医生提供病情诊断查询、辅助诊疗方案建议、结合临床指南与患者数据的分析问答等能力，并实现了院外病历的自动识别、摘要与入库。

2.临床效率获得量化提升

通过AI工具承担部分文献检索与信息整理工作，病历处理效率提升约50%。这为医生节省了大量时间，使其能更专注于患者诊疗本身，提升了高端医疗服务的整体效率与体验。

3.奠定持续智能化扩展的基石

当前，医生用户覆盖率已达50%-80%。基于现有成果，集团计划将AI场景横向扩展至护士、麻醉、影像等更多科室角色，并纵向探索如多语言医疗报告自动翻译等高端需求，持续提升国际化服务水平。

该医疗集团通过引入xParse，成功突破了医疗文档数字化处理的技术瓶颈，为AI驱动下的临床智能化升级铺平了道路。这不仅加速了集团自身的数字化转型，也为整个高端医疗行业探索“AI+医疗”的创新服务模式提供了可复制的成功范本。