400-6666-582
某医院医疗知识库
- 来源文档
病历、检验报告、影像报告、诊疗指南。
- 应用场景
医疗知识库、临床问答、医学资料检索。
- 业务需求
医疗资料分散，格式复杂，人工整理成本高，难以支撑 AI 应用。
- 落地参考
从科室资料和医学文档切入，验证效果后扩展更多医疗知识场景。
医疗文档已数字化，却仍难成为可用数据
资料分散，检索复用困难
病历、检验报告、影像资料、科研论文和药品资料分散在医院、科室和业务系统中，查询、整理、复用仍依赖人工。
结构复杂，数据难以统一利用
医疗文档包含复杂表格、检验指标、影像描述、病程记录和多附件资料。结构丢失后，会影响数据分析、科研利用和系统入库。
AI 输入不稳，知识难以可信
病历、指南、论文和药品资料进入知识库或 RAG 时，容易出现切片混乱、表格断裂、上下文缺失，影响医疗 AI 应用效果。
覆盖医疗机构与医药企业核心文档场景
适用对象
适合医院、医疗集团、科研机构建设医学知识库、临床辅助问答和医疗 AI 应用。
文档类型
病历、检验报告、影像报告、诊疗指南、医学论文、科室资料。
关注重点
章节识别、医学表格还原、内容切分、知识关联、原文定位、知识库入库。
业务价值
提升医疗资料入库质量，支持临床知识检索、辅助问答和医疗 AI 应用。
覆盖医疗行业高频复杂文档
- 01
临床资料
- 病历
- 检验报告
- 影像报告
- 出院记录
- 诊疗记录
- 护理记录
- 02
医学科研
- 医学论文
- 研究报告
- 临床指南
- 专家共识
- 病例资料
- 实验记录
- 03
药品研发
- 药品说明书
- 临床试验资料
- 注册资料
- 医学报告
- 研发文档
- 申报材料
- 04
医疗管理
- 质控报告
- 管理制度
- 培训资料
- 检查记录
- 医疗档案
- 会议纪要
- 05
检验检查
- 检验单
- 检查报告
- 病理报告
- 影像描述
- 指标记录
- 检测结果
不再重复建设，沉淀统一医疗文档数据层
TextIn · 统一文档数据层
医疗文档智能解析引擎
核心能力
文档分类
版面解析
表格还原
医学字段抽取
章节解析
原文定位
面向集团建设的统一文档数据能力
安全合规
支持私有化部署、数据不出域、权限控制和日志审计，满足医疗数据安全要求。
成本可控
通过统一文档处理能力，减少多部门重复采购、开发和系统接入成本。
运营可见
任务状态、处理耗时、异常原因和调用记录可追踪，持续优化医疗文档处理流程。
业务可复核
字段、表格和关键内容关联原文页码、段落或区域，支持人工复核和医疗数据追溯。
一份医疗文档，如何变成可用数据？
接入
通过批量上传、API 或业务系统推送接入医疗文档，支持病历、报告、论文、药品资料等业务资料处理。
分类
识别文档类型与业务场景，例如病历、检验报告、影像报告、论文、指南和药品资料。
解析
还原文档版面、标题、段落、表格、图片、阅读顺序与章节层级，保留医疗文档结构信息。
抽取
提取医疗字段、表格数据、医学内容和原文位置。常见字段：患者信息、检查指标、诊断结果、治疗方案、药品信息、研究指标等。
复核
低置信度内容进入人工复核，复核结果可修正、回流并持续优化。
应用
将结构化结果用于医疗知识库、RAG、科研分析等 AI 应用，也可接入医院系统、医疗数据平台和研发系统。
OUTPUT · 输出
结构化结果可直接对接业务系统与 AI 应用
结构化字段
- 患者信息
- 检查指标
- 诊断结果
- 治疗方案
- 药品信息
- 研究指标
文档结构
- 标题层级
- 章节关系
- 表格结构
- 图片信息
- 附件关系
- 内容关系
复核依据
- 页码定位
- 段落位置
- 表格区域
- 原文引用
- 坐标信息
- 来源追溯
输出与接入
- JSON
- Markdown
- Excel
- XML
- API 接口
- 坐标信息
从高价值场景切入，逐步扩展到多业务复用
建议用真实样本验证，而不是只看通用 Demo
- SAMPLE · 01
病历报告样本
重点查看章节层级、字段抽取、时间信息、诊疗记录和原文定位是否准确。
- SAMPLE · 02
检验报告样本
重点查看指标名称、检测结果、单位范围、表格结构和异常项是否准确提取。
- SAMPLE · 03
医学论文样本
重点查看章节结构、表格内容、实验数据和参考文献关系是否适合知识库。
- SAMPLE · 04
药品资料样本
重点查看章节层级、适应症、用法用量、注意事项和版本信息是否准确解析。
- SAMPLE · 05
合规档案样本
重点查看制度章节、条款切分、附件关系和原文定位是否支持查询追溯。
从真实医疗文档开始，验证数据可用性
- 0-2 周
提交代表性样本
选择最能代表业务复杂度的 3—5 份真实文档，例如病历、检验报告、论文或药品资料。
- 样本文档
- 文档清单
- 业务说明
- 3-5 周
明确下游用途
确认结果用于医疗知识库、RAG、科研分析、字段抽取、系统入库或业务流程自动化。
- 应用用途
- 目标字段
- 系统去向
- 6-8 周
评估处理效果
重点查看解析完整性、表格还原、字段抽取、原文定位、章节层级和输出格式。
- 解析结果
- 问题样本
- 评估结论
- 9-12 周
确认接入方案
根据数据安全和业务需求，确定 API、公有云、私有化部署或医疗系统集成方式。
- 接入方式
- 接口清单
- 集成方案
