客户背景
该医院是北京地区规模最大的附属医院之一，承担着重要的医疗、教学和科研任务。作为国家重点高校的附属医院，科研实力雄厚，每年承担大量国家级、省部级科研项目，在多个医学领域处于国内领先地位。
医院拥有丰富的数据资产，涵盖心电、超声、EMR、检验、ECG、CT等多种模态的临床数据。这些多模态数据蕴含着巨大的科研价值，是开展临床研究、疾病预测、精准医疗的重要基础。然而，如何有效整合和利用这些异构数据，挖掘其中的科研价值，一直是医院面临的重大挑战。
核心挑战
数据孤岛问题
临床与科研数据各自独立，运营数据和分析平台存在数据时延，科研数据获取依赖手工提取，效率低下。不同系统间的数据标准不统一，跨系统数据分析困难。
多模态特征识别困难
心电、超声、EMR、检验、ECG、CT等不同模态的数据结构差异大，人工特征提取耗时耗力，无法满足大规模科研数据处理的需求。多模态数据融合分析更是面临技术瓶颈。
大模型幻觉问题
在AI大模型评估过程中发现，通用大模型在医疗场景的幻觉问题非常突出。模型生成的内容常常出现医学事实错误，无法满足临床和科研的严谨性要求，严重制约了AI应用的落地。
解决方案
针对医院面临的科研数据挑战，我们部署了DataAI Infra全栈解决方案，四大产品协同工作，形成从数据治理到AI应用的完整闭环。
AI Fabric数据编织
通过AI Fabric重构医院数据网络，连接核心业务系统，形成统一虚拟查询引擎。实现跨系统数据的实时访问，打破临床与科研之间的数据壁垒。
- 多源异构数据统一接入，支持心电、超声、EMR、检验、ECG、CT等各类数据源
- 统一数据标准和口径，消除数据歧义
- 智能数据管道，实现数据的自动化采集、清洗和转换
- 实时数据同步，消除科研数据时延问题
AI Acceleration数据加速
部署AI Acceleration数据加速引擎，提升数据计算效率，支撑大规模科研数据分析需求。
- 高性能查询加速，秒级响应复杂分析请求
- 智能缓存优化，减少重复计算
- 弹性扩展能力，灵活应对科研峰值需求
DSM数据科学模型
基于医院私域数据构建专属的数据科学模型，解决大模型幻觉问题，提供可靠的AI辅助能力。
- 私域数据训练，确保模型输出的准确性和可信度
- 接近零幻觉的输出效果，满足临床和科研的严谨性要求
- 领域知识注入，融合医学专家经验
- 持续学习优化，模型效果不断提升
Data Agentic数据智能体
通过AI Navigator贯通需求拆解、数据采集、治理与模型训练全流程，实现科研工作流的智能化。
- 自然语言交互，降低科研数据分析门槛
- 自动化数据工作流，提升科研效率
- 智能任务规划，自动选择最优分析策略
- 端到端交付，从需求到结果的自动化
交付目标
数据整合
通过Fabric重构数据网络，连接核心业务系统，形成统一虚拟查询引擎，实现跨系统数据的实时访问
数据管道
搭建智能数据管道，打通关键业务数据流，实现数据的自动化采集、清洗和转换
AI能力
借助AI Navigator贯通需求拆解、数据采集、治理与模型训练全流程，沉淀自主可控的个性化AI能力
特征识别
准确识别多模态数据特征，完成原子特征和构造特征的提取，加速科研成果产出
交付成果
多模态数据识别
成功实现心电、超声、EMR、检验、ECG、CT等多模态数据特征的智能识别，特征识别准确率达到95%以上，大幅提升了科研数据处理效率。
零幻觉模型
基于私域数据构建的DSM模型实现了接近零幻觉的输出效果，医疗场景准确率大幅提升，满足了临床和科研的严谨性要求。
科研效率提升
原子特征和构造特征的提取时间大幅缩短，从人工提取数天缩短到系统自动提取数分钟，加速了科研成果产出。
AI应用落地
成功解决了大模型在医疗场景的幻觉问题，多个AI应用场景得以顺利落地，为临床决策提供了有力的AI辅助支持。
技术架构
客户评价
"DataAI Infra的多模态数据特征识别能力让我们眼前一亮。通过DSM模型，我们第一次真正实现了科研数据的智能化处理，特征识别的准确率远超预期。更重要的是，零幻觉的输出效果让我们对AI辅助科研充满信心。"
— 医院科研处负责人
"以前做科研数据分析，需要手动从各个系统提取数据，往往要花几天时间。现在有了DataAI Infra，我可以随时用自然语言向系统提问，几秒钟就能获得所需的数据和分析结果。这大大提升了我的科研效率。"
— 临床科室研究人员