文书负担
日均 2–4h 耗在病历文书,49% 医生认为负担过重。
时间被键盘吞噬
AMU
Ambient Clinical Intelligence · 伴诊式临床智能系统
在真实诊室里,AI 不替代医生。它围绕一次完整诊疗, 在备诊、就诊、结诊三个阶段持续工作,成为医生身边最懂临床的伴诊伙伴。
Clinical Reality · 行业痛点
医疗服务不是标准化工业品,核心供给始终是医生。 但真正决定诊疗质量的医生,正被文书、知识与数据三重困境持续挤压。
日均 2–4h 耗在病历文书,49% 医生认为负担过重。
时间被键盘吞噬跨学科盲区、循证更新快,临床决策高度依赖个人经验。
决策靠经验支撑HIS / LIS / PACS 3–4 个系统各自为政,重复操作拖累效率。
效率被系统拖累时间、决策、效率被同时挤压,临床现场正成为医疗 AI 的关键入口。 AMU 不替代医生,而是把医生从屏幕与键盘前重新拉回患者身边。 Doctor Service · Core Supply
What AMU Delivers · 核心价值
效率、可信、易用、适配四件事同时成立,临床 AI 才可能被医生持续使用。
减少病历书写时间,医生把注意力从键盘拉回患者。
AI 生成内容全部可溯源,一键定位原始对话与证据来源。
开始 / 暂停 / 完成,核心流程极简操作,不增加医生负担。
支持 15+ 临床专科,专科病历模板与术语能力持续扩展。
用 3 键的极简操作,在 15+ 专科中实现 80% 的时间释放与 100% 的可信溯源。
The Shift · 范式变化
不是让医生少做一点文书,而是把临床注意力还给患者。
面向屏幕
面向患者
Core Modules · 核心模块
不炫耀 AI 能做多少事,而是围绕医生真实诊疗节奏持续工作,不打断医患沟通。
Pre-Visit · 备诊
入诊前,AI 已为医生准备好一切——患者摘要、风险预警、就诊任务全部就位。
医生打开患者卡,AI 诊前提示已经就位——肾功能恶化风险 · 二甲双胍减量阈值提醒 · 眼底检查过期。
Visit · 就诊核心
开始录音,专注诊疗。AI 在后台实时转录,暂停的瞬间,结构化病历已经完成。
暂停录音的瞬间,病历已经完成——主诉、现病史、体格检查、初步诊断,全部就绪。
Core Innovation · 智能溯源
病历每个关键信息点,一键可达原始对话片段、音频波形和 AI 推理链路。
「脚有点肿」→ 双下肢水肿 · 「一个多月了」→ 1 月余 · 「按一下有小坑」→ 凹陷性水肿
Real-Time Assistance · 伴诊式 AI
医生专注问诊,AI 在后台持续理解上下文,实时推送可追溯、可采纳的临床建议。
AI 不打断医生,只在关键时刻把建议、风险与依据推到旁边。医生继续面对患者,诊疗节奏不被工具打断。
Post-Visit · 结诊
本次结诊输出,自动成为下一次复诊的备诊输入,让一次诊疗真正闭环。
结诊不是流程结束,而是下一次诊疗的开始。
Technical Architecture · 技术架构
环境音采集 → 双流 ASR → 实时临床多智能体,一条贯穿安全合规与数据底座的可信临床语义流。
Multi-Agent Workflow · 多智能体协同
背后不是单线程模型,而是 Voice / MR / CDS / QC 四类临床 Agent 在诊疗现场同步工作。
环境语音、角色区分、方言与医学缩写。
结构化病历、专科模板、规范术语。
历史数据、指南知识、对话证据。
完整性检查、溯源校验、合规质控。
四个 Agent 不是串联排队,而是在诊疗现场并发协同。
Product Matrix · 横向滚动浏览
面向:社区医院、乡镇卫生院
面向:二/三级综合医院
面向:三级以上大型综合医院
面向:医疗集团和医联体
Enterprise Foundation · 企业级底座
医疗场景的高标准要求,我们在设计之初就一并纳入。
支持全本地私有化集群部署,数据不出院区,满足医院对数据安全与合规的高敏感要求。 Private Deployment · 私有化部署