Micromeet AI
医疗机构 AI 交付基础设施
面向医疗机构的实用型 AI 平台，帮助提升服务容量、病历与报告质量、患者连续管理和可审计的临床工作流。
美高域集团 / Microware Group
自1985年起香港企业IT领导者
成立于1985年，Microware Group 是香港值得信赖的IT基础设施合作伙伴，支持企业及公共部门在区域内安全、可扩展的数字转型。
本次演示聚焦医疗场景
Microware 拥有多条 AI 产品线。本次演示重点介绍 Micromeet AI 医疗产品线，Microcraft 与 Compliance AI 作为支撑能力。
Micromeet AI
面向医疗机构的临床 AI 应用：MCU CoPilot、Voice to Notes、Care Loop、Claim Solver 与 AI CRMS 运营协同。
Microcraft
面向企业的通用 AI 能力，用于文档自动化、内部知识流程与团队效率提升。
Compliance AI
提供策略控制、可审计与合规流程要求的治理与合规层。
是什么让这套方案可以在医院落地
医院知识协作中枢
通俗易懂的 CRMS 流程
五层产品结构
给决策者看的结构：先解决可见的服务瓶颈，再连接运营、治理、医疗连续性和部署准备。
第一层 · 前线应用
机构最能感受到成本、质量、服务可及性和患者连续性压力的高频工作流（第6-9页）。
第二层 · 医院知识
经验证医学来源与机构知识资产，支持跨团队安全复用（第10页）。
第三层 · AI CRMS 与团队运营
承接患者档案、工作队列、服务转化和责任追踪的运营指挥层（第11-14页）。
第四层 · 跨机构医疗协同
连接医院、基层机构、医生与患者之间的资料、转诊和互动记录（第15-16页）。
第五层 · 部署与基础设施
面向强监管临床环境的云、混合和本地部署控制能力（第17页）。
MCU CoPilot
从数周到分钟级：在医生治理下提升体检报告质量、团队效率、机构服务容量和患者满意度。
领导层关注点
运营价值
| 报告周转 | 从数周到分钟级，对照项目基线衡量 |
| 报告质量 | 标准化结构、医生复核、异常检查 |
| 服务容量 | 不按人力线性增长承接更多报告和企业客户 |
| 报告后价值 | 风险分层、公司报告、Care Loop 承接 |
Voice to Notes
效率和病历质量双提升：帮助医生在更短时间内形成规范电子病历，并保留医生确认和机构治理。
两项核心价值
运营价值
| 医生效率 | 减少病历书写时间 |
| 机构效率 | 更快完成记录，减少交接断点 |
| 病历质量 | 规范结构，医生复核内容 |
| 患者价值 | 更清晰的总结、随访和转诊上下文 |
患者管理（Care Loop）
把每一份报告或一次问诊转成可治理的患者管理路径，让机构不在诊后流失患者。
产品范围
领导层价值
| 患者连续性 | 减少报告后和就诊后的随访流失 |
| 风险管理 | 识别高风险患者并推进下一步动作 |
| 机构承接 | 预约、医生复核和随访团队队列 |
| 长期价值 | 复查、问诊、转诊和慢病管理 |
Claim Solver
把临床记录转成可复核的理赔上下文，减少理赔返工。
机构 / 支付方压力 → 治理支撑
| 领导层压力 | 治理支撑 |
|---|---|
| 理赔量大 | 用优先级队列帮助复核人员聚焦 |
| 证据不完整 | 升级前完成提交准备度检查 |
| 编码差异 | ICD / procedure 建议，供人工确认 |
| 风险管理 | 带原因的风险提示，供人工复核 |
| 可审计性 | 形成带证据链的理赔准备包 |
适用工作流
机构知识 Copilot
以可治理的医学知识层，把指南、文献、机构规范、历史修正和脱敏病例转成医生、团队和 Agent 可反复调用的结构化知识。
有来源的临床回答
基于已确认来源组织回答，并可回溯到指南、文献、政策和机构内部资料。
机构知识结构化
把规范、报告逻辑、模板和医生历史修正沉淀为可检索、可调用的知识资产。
医生可读摘要
将关键发现、解释上下文和下一步建议框架打包给医生复核。
培训与专科路径
以专科知识卡、题库和路径材料支持住院医培训、协作诊所和基层团队。
治理内嵌
通过脱敏、分级权限、来源追踪和审批节点，控制正式临床使用。
AI CRMS
让患者档案、队列、预约连续性、服务转化和审计对管理层可见的运营指挥层。
机构运营模型
核心能力
面向机构的可复用 AI 能力
同一套 AI 底座支撑病历、报告、患者管理、理赔和管理层可视化，不需要每个场景从零重做。
有来源的回答
临床和运营回答连接到已批准的医学知识、政策和机构资料。
Voice to Notes
把问诊语音转成结构化、医生复核后的电子病历内容。
文档数字化
纸质报告、附件和历史文档转成可复核、可随访的结构化输入。
医学翻译
跨语言临床内容保持医学术语和机构表达一致。
协作式记录
医生、护士、前台和运营团队可基于同一份版本化记录协同。
安全连接
通过角色权限、审计日志和受控系统连接，保障部署可治理。
治理与运营架构
决策者需要的是可控制、可审计、可跨团队放大的 AI 工作流，而不是带来新风险的孤立工具。
受控执行路径
控制面与部署
机构工作流覆盖
说明 AI 如何接入日常服务运营，同时不替代医院现有系统。
优先改善的服务流程
明确责任人
清楚下一步
Micromeet 运营支撑
领导层实施原则
机构价值模型
服务容量
质量与治理
连续性与系统价值
价值衡量纪律
每个试点应先约定少量可衡量指标：周转时间、医生复核率、队列积压、高风险随访、理赔返工、患者复诊/管理动作和审计完整性。
医疗 AI 转型路径
先从官方入口产品切入，再连接医院知识、AI CRMS 运营、跨机构医疗协同和部署准备。
面向医疗监管环境的部署底座
五层产品能力可按云、混合或本地部署模式交付，数据控制、安全、服务韧性和采购要求按机构逐一确认。
数据主权
云 / 混合 / 本地部署
AI 算力容量
安全医院网络
临床存储与备份
服务韧性
真实项目中的决策场景
高量体检运营方 — MCU CoPilot
领导层问题：多周报告积压影响企业报告交付、异常结果跟进和人群健康可视化。
保险 / TPA 运营 — Claim Solver
领导层问题：临床证据、编码上下文和材料完整性不一致，导致提交前出现可避免返工。
机构协同网络 — AI CRMS + Care Loop
领导层问题：转诊、患者上下文和诊后动作分散在科室、机构和随访团队之间。
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