为医学实验室打造私有的 AI 工作空间

一份化验结果就是某个人等待中的诊断,把它粘贴进公共聊天机器人,就把它放在了一台您永远看不到的服务器上。那些数字在屏幕上看似只是文本,但每一行都是一个等待关于自己身体答案的人。

您的实验室可以将能力出众的 AI 用于日常苦差,解释、摘要、起草,而无需向第三方发送一份患者结果。全部问题在于模型在哪里运行,以及由谁掌控围绕它的平台。

为什么公共云端聊天机器人与诊断实验室相抵触

患者结果是数据中最敏感的类型之一,也正是那种不应四处流浪的数据。一旦某个数值被粘贴进去,公共聊天机器人就会把它复制到别人的机器上,通常是一个您并无协议的美国云。对实验室而言,这打破了转诊医生和患者都依赖的那一件事:结果只在下单人之间知晓。

禁用 AI 并不能解决问题。告诉员工不要用它,他们在忙碌的班次里仍会选择最快的工具,因为没有人给过他们一个安全的。流量不会停止,只是去了您看不见的地方。

在内部运行模型

借助 kral,整个平台都运行在您自己的服务器上。您可以在您自己的硬件上加入一个本地模型,这样一条关于具名患者的提示就会送往您的机器,并止步于此。路径中没有外部 API,这意味着关于那份结果的任何内容都不会离开建筑。大多数实验室会混合使用两者:用云端模型处理诸如政策文本或供应商邮件等一般工作,用本地模型处理任何提及患者姓名或携带结果的内容。

一个完整的工作空间,而不是一个聊天框

您的团队可以在几分钟内无需代码地构建属于自己的助手。一个可以起草通俗易懂的结果解读,把一组数值变成患者真正能读懂的内容。另一个可以为下单医生摘要病例,把相关发现汇集成一份紧凑的笔记。把它们保存为可复用的例程,这样没有人需要把同一套配置重建两次。放入一份文档并就它提问,需要时从网络上获取一个带出处的最新答案,并一键切换于领先的各款模型之间。这一切都汇聚在您登录之后的同一处。

接入您自己的系统

kral 支持 MCP,这是一项将工具和数据接入 AI 的开放标准。助手可以通过一个由您掌控的连接器,与您自己的报告模板和内部知识协同工作,而不是从开放网络上猜测。您的系统始终归您所有,AI 按您的条件触及它们。

由您来运行,一切尽在您眼底

您决定谁可以使用以及他们使用哪些模型,为每个人设置支出上限,这样账单上没有意外,并在仪表板上查看真实用量。员工通过单点登录一次性登入。它安装在 IIS 之后的 Windows Server 上,与您自行托管的全公司 AI理念相同,坐落在您的网络中、您的防火墙之后,并采用您自己的品牌标识。

我们帮您落地实施

技术部分您不必独自处理。我们会与您一起搭建 kral,将其接入您的系统,并就如何在整个实验室范围内推广 AI 提供建议,同时确保数据不离开您这一侧。实施咨询是我们提供的服务之一。

为您的员工提供一个他们真正能使用的能力出众的 AI,并把每一份患者结果都留在您这一侧的墙内。先看它运行起来的样子,然后让我们帮助您把它部署到您自己的服务器上。

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