从临床一线和真实医疗流程里理解 AI 该解决什么。
Medical AI · Clinical Workflow · Vibe Coding
田洁 Medical AI Builder
从学校到医院，再把问题做成可验证的 AI 原型。
Clinical Depth
从临床流程出发，连接模型能力与安全落地。
Ward Round AI
查房语音，实时生成文本记录。
语音转写后完成结构化整理，并由医护人员复核。
转写文本将被整理为可人工复核的记录草稿。
AI Lab
PDA 端护理口述记录结构化助手
口述转写、结构化抽取、安全校验与人工确认。
概念演示：模拟转写与结构化过程，不接入真实患者数据或医嘱系统。
- 床位
- --
- 任务
- --
- 时间
- --
- 提醒
- --
Technical Flow 查看隐私与安全流程
患者数据不出院内网络，模型输出必须经过质控与人工确认。
Featured Work
实习到岗助手
排班识别、院区到岗确认与异常提醒原型。
Student Duty Status Assistant
场景：医院实习期间，学生下夜班后可能正在休息，老师需要先判断状态。
- AI 排班识别
- 医院范围到岗
- 未到岗异常提醒
- 月度汇总
Evaluation Platform
评测报告生成平台
从评测信息、评分标准、评测结果到核心结论和具体案例，生成可复核的评测报告。
Evaluation Framework
导入标注数据与模型结果，整理评分标准、结果对比、核心结论和案例说明。
平台会从标注数据和模型结果中整理报告结构、关键指标与结论摘要。
- 评测信息：待整理
- 评分标准：待载入
- 报告结论：待生成
| 报告模块 | 内容 | 输出 | 状态 | 用途 |
|---|---|---|---|---|
| 等待评测报告生成 | ||||
梳理医疗 AI 与临床评价中的假设类型、误差来源、实验设计、评分者一致性、统计检验与返回验证。
Cross-domain Evaluation Case
真实案例：电商图生视频模型评测
医疗数据不方便公开展示，因此这里用电商图生视频任务构造一组展示案例。
120 条真实电商图生视频样本，多维度评分，带质检状态与可用性结论。
真实评测报告包含评测信息、评分标准、评测结果、核心结论和具体案例；性价比分析是基于电商场景新增的维度。
Thinking
我关心 AI 能不能进入真实流程。
从临床、教学和管理中的具体摩擦出发。
医疗 AI 应该辅助判断，而不是越过人做最终决定。
隐私、权限、留痕和异常拦截要先于炫技。
先用原型把想法跑通，再讨论复杂系统。