案例简报 · Case Brief · 多模态数据融合与向量数据湖
医疗影像与病历融合
DICOM 影像 + 电子病历 + 检验报告统一治理。
行业: 医疗场景: 通用场景规模: 大型/集团级出具日期: 2026-06-27
一、项目概览
- 客户类型
- 头部 三甲医院与医疗集团
- 项目周期
- 6–8 周
- 技术栈
- 多模态底座
- 上线方式
- 私有化部署
二、业务背景与痛点
客户为医疗领域的大型/集团级客户,核心痛点集中在「通用场景」环节:传统人工或单点工具难以满足规模化与一致性要求,导致响应时长、运营成本与合规风险居高不下。本项目针对该环节展开端到端 AI 升级。
三、解决方案
Global AI DAO 以「多模态数据融合与向量数据湖」为主载体,整合以下能力栈构建一体化方案:
- 多模态底座 —— 围绕业务关键路径,在数据接入、推理与人机协作三层落地。
- 上线方式:私有化部署,兼顾数据合规、性能 SLA 与运维可控性。
四、量化成效(前后对比)
| 指标 | 上线前 | 上线后 | 变化 |
|---|---|---|---|
| 多学科联诊数据准备时长 | 100% | 20% | -80% |
原始指标记录: 多学科联诊数据准备时长 -80%。
五、规格参数与适用范围
| 数据类型 | 结构化 + 非结构化 + 多模态 |
| 预处理 | OCR / ASR / CV 标准化流水 |
| 向量维度 | 可选 768 / 1024 / 1536 |
| P95 检索延迟 | < 80ms(亿级向量) |
| 扩展 | 水平分片 + 智能冷热分层 |