技术演进路线
卫盾的技术体系经历了“引进 → 自研 → 私有化”三个阶段。最初，我们参考成熟的医疗信息化产品与规则库，快速搭建原型；随后，结合精神专科真实场景，逐步自研规则与评分逻辑；当前，我们强调私有化部署与数据不出院，确保医院数据安全与合规。
核心技术栈
DeepSeek-V4：大语言模型用于病历文书理解、医学术语识别与自然语言质控。
Drools 规则引擎：承载 47 条规则的可配置化执行，支持灵活扩展与审计。
RAG 医学知识库：检索增强生成，确保 AI 判断基于权威医学知识与医院本地规范。
私有化部署：核心数据与模型运行在医院本地环境，满足数据安全与合规要求。
AI 质控七步工作流
卫盾的 AI 质控不是单一算法，而是覆盖数据、规则、模型、反馈的完整闭环：
- 数据采集：对接 HIS、EMR、LIS、PACS 等系统，实现病历与医嘱数据归集。
- 数据清洗：标准化字段、补全缺失、识别异常值，为后续分析打好基础。
- 规则加载：按需加载 47 条规则与医院评分标准，支持版本化管理。
- 智能评分：规则引擎 + 大模型联合判断，输出病历等级与风险点。
- 结果呈现：通过可视化看板、日报、报告展示科室与医生维度结果。
- 反馈整改：医护人员接收预警并整改，系统记录整改过程。
- 规则迭代：基于整改效果与政策变化，持续优化规则库与模型。
数据安全与隐私
卫盾高度重视医疗数据安全。系统支持私有化部署，核心数据不出院；通过角色权限、操作日志、数据加密等措施，确保访问可控、行为可追溯。同时，系统遵循最小必要原则，只采集质控所需的字段与信息，避免过度数据收集。
研发实力
卫盾研发团队由医疗信息化工程师、算法工程师、数据工程师与临床专家共同组成。团队采用敏捷开发模式，每两周迭代一次规则与功能，确保产品能够快速响应政策变化与医院需求。