为远程医疗服务提供商打造私有的 AI 工作空间

您的整个服务都建立在患者信任一块屏幕吐露私密症状之上,而工作流程中的公共聊天机器人会静静地打破那份信任。一旦一条问诊记录被粘贴进免费工具,那些词语就离开了您的建筑,落在一台您不拥有的服务器上,在一个您无法检查的云里。

有一种方式可以保留团队想要的帮助,而不把敏感部分交给别人。在您自己的服务器上运行一个能力出众的 AI,把问诊和患者数据留在您这一侧,让员工按他们已经习惯的方式工作。这就是本文的主题。

为什么公共云端聊天机器人与远程医疗和患者数据相抵触

公共聊天机器人生来就是为了接收您的文本并在别处处理它。对大多数办公室工作而言这无妨。对远程医疗提供商而言,它的形态完全不对。一段症状描述、一个具名患者、一条关于诊断的草拟信息:其中每一样都正是那种绝不应离开您网络的细节。一旦它进入美国云,您就没有真正的办法知道它存在哪里或谁能触及。

告诉员工停止使用 AI 并不能解决问题。他们已经在使用了。他们把一份杂乱的问诊粘贴进手机上的免费工具,因为能节省二十分钟,而且他们静静地这么做。禁令只会把数据推得离您的视线更远。解决办法是给他们一个把数据留在内部的更好选择。

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。在此基础上,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,对那个请求而言没有任何内容离开建筑。文本在您能指明存储位置的地方被处理。

大多数团队都采用混合方式。云端模型处理不涉及任何敏感内容的一般工作,起草政策、重写内部备忘录、回答一个问题。本地模型处理敏感病例,实际的问诊和患者细节。由您选择哪个是哪个,这条界限由您来划定。

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。一位护士可能构建一个把录制的问诊变成结构化记录的助手,每次都是同一种形式,随时可以录入病历。另一个人构建一个按您的口吻起草随访信息的助手,这样患者听到的是与通话时同样平和的声音。把它们保存为可复用的例程,下周没有人需要重建同一套配置。

除此之外,基础功能一应俱全且行之有效:放入一份文档并就它提问,从网络上获取一个带出处的最新答案,并在某个模型比另一个更擅长处理某项任务时一键切换于领先的各款模型之间。

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。这意味着助手可以通过一个由您掌控的连接器,与您自己的接诊模板和内部知识协同工作,而不是从开放网络上猜测。它从您实际使用的内容给出答案,而不是从多年前抓取的内容。您的系统始终归您所有,连接亦按您的条件运行。

由您来运行,一切尽在您眼底

您管理谁可以使用,以及每个人可以触及哪些模型。为每个人设置支出上限,这样没有人会意外地您升支出。在仪表板上查看真实用量,这样全貌就在您眼前,而不是埋在别人的账单里。登录通过您现有的单点登录完成。它安装在 IIS 之后的 Windows Server 上,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,让它感觉像执业的一部分。如果您想了解这一方法的更完整图景,这里有更多关于运行自行托管的全公司 AI的内容。

我们帮您落地实施

您不必独自摸索。我们会与您一起搭建 kral,将其接入您的系统,并就如何向团队推广 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,这样从想法到可用工具的路是您与我们一起走的,而不是您从手册里逆向摸索出来的。

患者把他们生活的私密部分托付给您。给团队一个能力出众的 AI 不必让那份信任面临风险。把模型留在您的服务器上,把问诊留在您这一侧,让工作变得更快,而无需付出将其发送出去的代价。

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