成功可信度高
医疗健康 · 流程自动化 / 内容生成
云知声山海大模型打造门诊电子病历自动生成系统，录入效率提升超400%
云知声联合北京友谊医院基于山海大模型（700亿参数）与全栈语音技术，打造门诊电子病历自动生成系统，实现降噪、医患角色区分、信息摘要与病历自动生成，录入效率提升超400%，单患者问诊时间节省超40%，门诊效率提升超66%。
电子病历录入效率提升超400%
云知声智能科技股份有限公司发布于 2026年7月22日实施于 2023 年阅读 0
电子病历录入效率
提升超过400%
来源披露
单患者问诊时间
节省超过40%
来源披露
门诊效率
提升超过66%
来源披露
企业痛点
医疗健康电子病历语音识别
01
业务背景
医护大量精力花在文书撰写，传统智能化系统在语义理解、数据处理、内容生成方面存在局限。
02
遇到的问题
临床工作中医护人员花费大量精力在繁重文书撰写，传统系统语义理解与内容生成能力有限。
03
AI 解决方案
基于山海大模型+前端声信号处理/声纹/语音识别/合成，联合研发门诊对话场景电子病历自动生成系统，实现降噪、角色区分、摘要、自动生成。
- 1发布700亿参数山海大模型
- 2集成声信号处理/声纹/语音识别/合成全栈技术
- 3面向门诊医患对话场景联合研发
- 4实现降噪/角色区分/信息摘要/病历自动生成
- 5在北京友谊医院内分泌科试点
04
实施结果
电子病历录入效率：提升超过400%（+400%）
单患者问诊时间：节省超过40%（-40%）
门诊效率：提升超过66%（+66%）
05
风险与边界
医疗数据隐私要求高；生成内容需医生审核。
编辑点评 · AI 辅助生成并经审核
该案例来自北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会评选的北京市典型大模型应用，由云知声智能科技股份有限公司落地（落地客户：北京友谊医院），具备较强的示范与可推广性，建议结合自身业务参考落地。
适合
医院门诊、诊所等病历录入场景
前置条件
医疗知识图谱、语音识别能力、脱敏数据
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。
关联报告：北京市科委、中关村管委会《北京市人工智能行业大模型创新应用白皮书（2023年）》 · 北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会 · 2023