患者报告
结构化回答与中英文原文
2026 AI 先锋未来人才大赛 · 和睦家医疗命题
让院外变化，进入下一次诊疗。
UFH CareLoop 拟把离院后的患者原文、规则判断、AI 整理、医护确认与处置结果放回同一条时间线。它不替医生作决定，而是让决定有出处、有人负责、可以追溯。
规则先行
红旗、身份、同意与未响应
飞书 AI
整理原文、准备摘要与复核任务
医护确认
升级、处置、对外沟通与签发
下一次诊疗
带出处时间线与计划回写
72 小时是院外观察窗口，不是产品边界。闭环直到下一轮计划被确认才结束。
- 完整旅程
- 诊前准备 → 离院 → 主动随访 → 异常升级 → 复诊 → 下一轮计划
- 飞书 AI
- 多维表格 AI 处理字段级任务；aily 承担跨表编排与带来源问答
- 安全边界
- 规则优先、医护签发、最小权限、失败转人工、全程留痕
- 个人项目
- 医学生独立完成产品、临床路径、安全设计、评测与工程实现
一位患者，一条走完的旅程
成人日间手术合成患者从诊前准备、离院随访与异常升级，连续走到复诊和下一轮诊疗计划。
- 输出：已确认计划
准备本次诊疗
核验身份与同意，建立本次医嘱、离院标准和个体化随访计划。
- 输出：原始报告
接住院外变化
患者提交结构化回答与自由文本；原文保留，未响应不被解释为恢复正常。
- 输出：到人任务
先分流，再让 AI 整理
红旗由规则直接升级。AI 只整理上下文、生成草稿并建立复核任务。
- 输出：签发简报
带着证据复诊
医生看到带出处时间线，确认处置结论，模拟写回并开启下一轮计划。
飞书 AI 不在旁边，它在工作流里面
每项 AI 能力都有确定的输入、输出、人工确认点和运行记录，患者原文与医护责任不被模型替代。
能力在闭环中的工作安全与证据
多维表格 AI对中英文原文做字段级抽取、归类和摘要草拟，并把结果写入关联记录。保存原始输入、AI 原始输出、人工修订与运行时间；不覆盖患者原文。
aily编排跨表查询、形成带来源复诊简报，并按权限调用任务与知识工具。只读最小必要数据；无来源、来源过期或结果冲突时转人工。
自动化与任务把规则结论、AI 草稿和 SLA 组合成责任到人的复核与升级链。超时再次升级；医护确认前不得对外发送诊疗结论。
先写清楚怎样失败
医疗场景里，漂亮的正常路径不够。CareLoop 把漏检、错患者、越权和系统中断写进验收条件，并让失败进入人工责任链。
- 身份未通过
不读取病情，不调用敏感工具，转入人工核验。
- 结构化红旗
不等待生成式模型判断，规则直接创建升级任务。
- 未响应
保留独立状态，按计划再次触达或升级，不默认恢复。
- 知识无出处
不生成确定性建议，标记来源问题并交由医护处理。
- 草稿未签发
禁止对外发送，保留生成、修订和签发主体。
- 系统中断
进入人工工作队列，恢复后对账，不吞掉未完成任务。
待实跑 · 评测协议
200 个合成场景，五组同数据对照
冻结数据集后，统一记录红旗召回、错误升级、人工修订、响应耗时、来源覆盖率和任务闭环率。
- 100
- 结构化红旗场景
- 40
- 常规恢复场景
- 60
- 困难与系统场景
- 5 组
- 同数据工作流对照
项目进度与证据状态
已完成 · 设计交付
- 问题定义与完整患者旅程
- 七表数据结构与状态机
- AI 分工、安全边界与评测协议
- 公开项目入口与部署
待实跑 · 运行证据
- 赛事租户 Preflight 与七表原型
- 多维表格 AI 和 aily 运行记录
- 200 场景、五组对照与连续 Demo
- 输入、输出、人工修订与系统日志
待医院确认 · 临床参数
- 真实临床路径、红旗和 SLA
- 患者入口与最小必要数据
- EHR 写回、排除人群与责任链
- 影子试点指标与治理要求
@HOUHANLIN
医学生，个人参赛。
独立负责产品定义、临床路径、安全边界、评测设计、网页与原型实现；以临床问题为起点，用可追溯证据连接工作流与工程实现。