一次周到的回访:让赵主任主动把续约会提前半年

软佳实施完成三个月后,按照合同约定,第一年的免费运维期还剩九个月。按常规,下一年度的续约会谈通常提前三个月开始。

但一个工作日的上午,小张的手机响了,是XX医院信息科赵主任打来的。

“小张,你们能不能这周来一趟?有些事想当面聊。”

小张心里一紧。合同期还没到,赵主任这么急找上门,难道系统出什么大问题了?他赶紧查看最近的服务记录,没有收到任何紧急工单啊。

“赵主任,出什么事了吗?我立刻带工程师过去。”

电话那头笑了:”别紧张,系统好得很。我是想讨论明年的续约,能不能现在定下来?我还想加两个模块。”

小张愣住了。这他还是第一次遇到——客户主动要求提前续约,还要加功能。他看到过太多供应商追着客户签合同的场面,没想到自己会遇到相反的情况。

“您是说…现在就把下一年度的合同签了?”小张确认道。

“对。这周你们有空吗?”

1. 从”常规流程”到”主动邀约”

小张挂掉电话,立即给售后团队的老周打电话。老周是负责XX医院的技术支持工程师,过去九个月里,他每个月都去巡检一次。

“老周,你说赵主任为什么主动要续约?”

老周想了想:”可能跟我们的服务有关吧。这九个月,我们做了不少事,虽然按合同该做的都做了,但有些超出合同的部分…”

“比如?”

“比如我们主动做健康巡检,每次去都带一份详细报告,提前发现隐患。还有两次夜间紧急响应,我们都在两小时内到位的。另外上次系统升级,我们主动给医院写了一个数据迁移脚本,不收一分钱。”

小张明白了。这些事在软佳内部算不了什么——他们认为售后就应该主动、快速、贴心——但在客户看来,这是一种”超预期”的体验。他忽然想起一句话:最好的续约,不是追着客户签单,而是客户主动提出续约。

“走,我们现在就去医院,”小张对老周说,”带上所有服务记录。”

2. 过去九个月,我们做了什么?

XX医院信息科会议室。赵主任 already 等在那里,身边还有财务科的王科长。

“小张,老周,坐。”赵主任开门见山,”我想先跟你们说说,为什么我愿意提前续约。”

他拿出一份A4纸,上面列着三个要点:

1. 每月主动健康巡检

– 过去九个月,软佳的售后团队每月一次上门巡检,每次都提前发送检查报告,列出发现的风险和建议。

– 有两次巡检发现数据库连接数接近阈值,我们提前扩容,避免了高峰期的性能问题。

– 巡检报告非常详细, ours 工程师还会用通俗语言跟我们解释,让我们也懂技术风险。

2. 紧急响应快如闪电

– 合同承诺4小时响应,但软佳两次夜间问题都在2小时内解决。

– 有一次是凌晨一点,收费系统突然出现”重复记账”bug,我们财务科急死了。打电话给你们,老周半小时就到了,两个小时修复完成,第二天早高峰没受影响。

– 响应速度快,不仅解决了问题,更让我们感到”有靠山”。

3. 升级时的小礼物

– 三个月前,你们推送V2.5版本时,主动提供了一个数据迁移脚本,帮我们把旧数据迁到新结构,没额外收费。

– 很多供应商在升级时借机收钱,你们反而送”服务”。这说明你们不是为了短期利益,而是希望系统长期稳定。

赵主任抬起头:”这些事,看起来不大,但积攒起来,就是信任。”

小张感动了。他们没有刻意去”做续约准备”,只是按公司的服务理念——把每次服务做到位,把每个细节超出预期——结果客户就主动表达了续约意愿。

3. 信任建立:从”供应商”到”伙伴”

小张代表公司说话:”赵主任,您说的这些,都是我们应该做的。我们的理念是,售后服务不是’售后’,而是’伴后’——陪伴在客户身边,长期服务。”

赵主任笑了:”这个说法好。很多供应商把合同签完就换人,有问题找半天。你们不一样,从实施到运维,一直是同一批人,我们什么问题找谁,都熟悉。”

“其实,”老周插话,”我们更愿意把客户关系看成长期的。系统一旦上线,未来十年甚至更长时间都要维护,前期建立的良好沟通机制,会让后期合作顺畅很多。”

财务科王科长补充:”我们算过账,如果系统不稳定,每天因为效率损失、重复工作、患者投诉,隐性成本很高。而软佳的服务,让我们系统稳定性达到99.8%,这比省下那点服务费重要得多。”

赵主任点点头:”还有一点,你们不藏着掖着——每次有问题,都告诉我们真相,不推卸。这种透明,让我们很放心。”

4. 续约谈判:价格、服务与未来

谈话进入正题。小张拿出续约草案:

– 续约三年,价格按现行标准锁定,不涨价。

– 包含现有模块的维护、升级、技术支持。

– 额外增加两个模块:移动端离线编辑、AI辅助诊断提示。

– 保留每月巡检、4小时响应承诺(实际我们一贯更快)。

赵主任对价格很满意:”现在签,还能按现在的价格,三年不涨。过三个月再签,可能就要涨5%了。”

“我们珍惜像您这样的客户,”小张说,”提前续约,我们也能提前规划资源,双赢。”

最终,双方签署了三年续约协议,并当场确定了新模块的需求排期,三个月内上线。

赵主任在朋友圈发了条消息:> “软佳的服务,让’售后’这两个字该改改了,应该叫’伴后’。image: [握手表情]

这条朋友圈,医院圈子很多人都看到了。不久后,软佳的业务员说,有另外两家医院的领导主动来询问合作意向,提到”看到赵主任在朋友圈的推荐”。

5. 服务哲学的反思

事后,软佳内部开了个复盘会。周总说:”很多人以为续约靠销售技巧、靠关系、靠压价。但我们这次案例表明,续约不是销售的终点,是服务的自然结果。如果服务不到位,签了合同也留不住客户;如果服务到位,客户会主动续约,甚至帮你宣传。”

他总结了三点:

1. 主动服务创造惊喜

巡检、报告、提前发现问题——这些超出合同范围的动作,让客户感受到”这家公司在乎我的系统”。

2. 快速响应建立信任

4小时承诺,2小时做到,这个差距就是口碑。客户会记住关键时刻的及时救援。

3. 免费的价值最高

升级时送迁移脚本,看似损失一笔小收入,却换来客户的长期信任和转介绍。有时候,不赚钱的服务,反而带来更大的回报。

6. 客户关系维护的”铁三角”

基于这个案例,软佳把客户关系维护总结为”铁三角”:

定期主动体检:每月一次健康巡检,提前邮件发送报告,不等问题发生。

关键时刻在场:夜间、节假日问题不推脱,确保响应时间过半。

增值惊喜常态化:在能力范围内,为客户提供合同外的帮助——一个脚本、一次培训、一个优化建议。这些”小礼物”会让客户感到被重视。

“铁三角”的核心理念是:把客户当成长期伙伴,而不是一单生意。当你真心为客户好时,客户也能感觉到。

7. 从一次续约到更多转介绍

赵主任的朋友圈效应很快显现。

不到半个月,软佳陆续收到三家医院的咨询,提到”听赵主任说你们服务好”。其中一家直接表示,”如果能达到跟XX医院一样的服务标准,我们可以直接签三年合同”。

小张感悟:客户的成功案例,是最好的销售素材。与其自己夸自己,不如让满意的客户为你说话。而让客户满意的唯一方式,就是在服务过程中不断创造”超预期”的体验。

现在,软佳要求所有客户成功经理,在每次服务结束后,问自己一个问题:”客户会因为这次服务而更愿意续约吗?”如果答案是否定的,那就说明服务还有提升空间。

互动话题

你们的客户会主动续约吗?如果会,他们最看重的是什么?如果不会,你觉得卡在哪个环节?欢迎分享你们的客户关系维护经验。

> 基于真实医院场景改编,人物均为化名


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说真的。这类问题我见过太多了。每次看到医院同事为选型头疼。我就想,要是早点有人把这些经验分享出来就好了。毕竟。选择不对。后面全是麻烦。选择对了。省心省力。还能提升整个机构的运行效率。希望这篇能帮到正在纠结的你。

你如果有具体需求。也可以去 www.kmhis.com 看看。那里有更详细的技术方案和案例。

跨部门战争:当信息科和医务科联手赢得了时间

“你们信息科能不能快点?我们医务科填表都要手忙死了!”

“我们系统就这么设计的,是你们流程不合理!”

这样的争吵在XX医院每月发生一次,甚至成了常态。信息科认为医务科提的需求天马行空、不切实际;医务科认为系统难用、信息科不接地气。两边互相指责,项目推进缓慢,凡是要跨部门协作的事情,总是陷入扯皮和僵局。

医务科赵主任和信息科李主任的关系尤其紧张。每次医院要上线新功能,赵主任都会提一大堆”我们临床需要”的要求,李主任则一条条驳回:”这个技术上实现不了”、”那个会破坏数据一致性”、”你们自己想清楚业务流程再来说”。赵主任气得摔杯子,李主任冷着脸说”你情绪化不能解决问题”。

前线医生和护士感受最深:医嘱模板复杂得像迷宫,找一个常用药要点击五六次;保存一条医嘱要经过四五个确认弹窗(”确定要开这个药吗?”、”病人过敏史检查了吗?”、”剂量确认”…),频繁操作时烦不胜烦;医生查房时用PDA写口头医嘱,护士要在治疗室专门一台电脑上确认执行,跑来跑去——信息科的人根本不在现场,他们怎么知道我们有多忙?

院长办公会上,杨院长听着各个科室的汇报,眉头越皱越紧。新功能推进表上,一堆项目延期;客服热线统计,医务科的投诉里有40%是针对系统易用性;信息科也抱怨,医务科的需求频繁变更,今天要这样明天要那样,让开发团队无所适从。

“为什么新功能总是推不动?”杨院长环视全场,”你们是不是要学会换位思考?信息科不能只坐在办公室写代码,要了解临床的真实痛点;医务科也不能一味提要求,要考虑技术实现成本和系统稳定性。双方要有同理心,要协作,不是对抗。”

散会后,赵主任和李主任都没走。两人站在走廊,气氛尴尬。

“赵主任,”李主任先开口,声音比较平和,”我知道你们临床忙,但有些需求确实技术上难实现,或者会影响系统整体架构。”

“我也知道你们有难处,”赵主任接过话,”但我们每天面对病人,时间就是生命。系统难用,直接耽误诊疗效率。”

沉默了几秒,赵主任忽然说:”要不…我们俩一起值班一天?互相体验对方的工作?”

李主任一愣,随即点头:”好。我跟你去病房,你也来信息科坐坐。”

1. 互换体验:坐在信息科工位的医务科主任

第二天,赵主任真的穿上了白大褂——不,他没有穿白大褂,而是换了一身便装,悄悄来到信息科,坐在一台空闲的电脑前。

“我想试试写一条医嘱模板,”赵主任对小张说,”就是给术后病人的常规镇痛方案。”

小张给他演示:登录系统,进入医嘱模板配置界面,选择”西药”,然后展开”镇痛类”子菜单,再选择”阿片类”,再点”常见配比”… 赵主任跟着操作,眼睛睁大了:”这么多选项?我们临床常用的其实就那三四种,其他很少用。为什么不全列出来?”

“这些是药品库的所有分类,我们按药理作用组织的。”小张解释。

“但我需要的是快速找到我常用的,不是看你们怎么分类的。”

继续操作:添加完药品,设置剂量、频次、疗程。每加一项,都有下拉选择或填写框。保存时,弹窗出现了:

“`
确认保存此模板吗? (1/5)
“`

赵主任点”确定”。

“`
请确认该病人无药物过敏史? (2/5)
“`

“这怎么知道?系统不会自动查吗?”赵主任皱眉。

“需要人工确认。”小张说。

接着是:

“`
保存后模板将对所有科室可见,是否继续? (3/5)
“`

“`
该模板可能涉及高风险药品,请再次核对剂量 (4/5)
“`

“`
您确定要保存吗?(最后一次确认) (5/5)
“`

“我要保存一条常用模板,要经过五次确认?!”赵主任快疯了,”我们医生一天要开几十条医嘱,每条都这样,非疯了不可!”

小张苦笑:”这些确认弹窗很多是早期版本加的,说是为了防止误操作。结果现在过度提醒了。”

赵主任花了15分钟,终于完成了一条最简单模板的创建。他感受深刻:”你们这个界面,是给’新手’设计的,不是给’高频使用者’。我们临床医生,天天用,需要的是效率,不是每一步都要确认。”

他坐在那里,试着又创建了一条抗生素模板,过程依旧繁琐。”难怪我们临床抱怨系统不好用——这设计确实反人类。”他喃喃道。

2. 互换体验:穿上白大褂的信息科主任

就在赵主任体验信息科的同时,李主任穿上白大褂(真穿了),跟着赵主任去病房查房。

上午9点,住院部已经开始忙碌。赵主任带着住院医师、护士,推着治疗车,一间间病房查看术后病人。

走到3床,一位刚做完阑尾炎手术的中年男性。赵主任站在床边,用PDA(handheld device)翻开电子病历,查看昨日医嘱执行情况。”今天感觉怎么样?伤口还疼吗?” 他口语输入:”今日疼痛评分3分,追加一次镇痛泵。”

护士小李站在治疗车旁,用另一台PDA确认:”收到医嘱,镇痛泵q8h prn,现在执行。”

李主任在一旁看着,心里有些触动。这套流程,在信息科的需求文档里是一行行文字:”移动医嘱录入”、”移动医嘱确认”。但实际场景是:医生在病人床边,弯腰或蹲下(因为病人躺在床上),光线可能不好,环境嘈杂;护士在治疗车边,有多个病人要照顾。

“你们用这个PDA,信号稳定吗?” 李主任问。

“有时候走廊信号差,指令发不出去,要到护士站才能同步。” 护士回答。

“我开个医嘱,你们要确认,要是网络卡住,不就被耽误了?” 赵主任补充。

继续查房,到了7床,一位老太太。赵主任发现她今天的降压药好像和昨天不一样,想确认昨天的用药记录。他打开PDA,点击”历史医嘱”——加载转圈,等了5秒,才出来。”每次查历史记录都这么慢,” 赵主任皱眉,”我们高峰期查房,一个病房20个病人,每个都这么等,时间浪费了。”

李主任跟在后面,默默观察。他意识到:信息科坐在办公室想需求,和在病房现场看医生工作,完全是两回事。他们写PRD(产品需求文档)的时候,脑中的场景是抽象的”医生”在”系统”上操作;实际的场景是:医生被病人家属围着,一手拿PDA一手拿听诊器,护士在喊”3床要换药”,系统如果卡一下,整个节奏就乱了。

3. 互换之后:一场坦诚的对峙

中午,两人在医院食堂边吃边聊。没有记录,没有其他人在场。

赵主任先开口,表情严肃:”你们信息科设计的系统,有几个大问题:”

1. 界面复杂,选项冗余。 我常用的功能要翻好几层菜单,不常用的反而摆在眼前。我们不需要看到所有药品分类,我们需要的是’我的常用药’。

2. 确认弹窗泛滥。 五步确认才保存一条模板?开医嘱时,很多确认是不必要的——我们有医疗规范,系统应该默认我们遵守规范,而不是每一步都质疑我们。

3. 移动端体验差。 PDA信号不稳定,历史数据加载慢,查房时网络不好影响使用。

4. 反馈渠道不畅通。 我们临床提需求,你们要么说做不了,要么拖着;提bug,回复慢。感觉不在一个频道。

李主任听完,没有辩解。他沉思片刻,说:”我也有些发现:”

1. 我们不了解临床节奏。 坐在办公室,我们认为’功能完善’就是好系统;实际上,你们需要的是’快’和’稳’。我们加了太多安全和防错机制,反而降低了效率。

2. 需求变更频繁,我们也头疼。 今天赵主任说要加这个统计,明天张医生说那个报表格式不对。我们改来改去,自己都不知道哪版是正式的。我们需要一个更稳定的需求管理和变更流程。

3. 测试不充分。 我们开发的测试环境,都是模拟数据,没有真实的高峰负荷。一上线,就出性能问题。

4. 沟通方式有问题。 每次开会都是扯皮,没有真正倾听对方。我承认,我有责任,经常觉得临床不切实际。

赵主任点点头:”那我们怎么破局?”

“我觉得,光靠开会吵架不行。我们需要一起工作,共同面对问题。你提的需求,如果说不清场景和痛点,我们无法设计;我们给的技术方案,如果不解释约束,你们会觉得我们推脱。” 李主任说,”这次互换体验是个开始,但还不够。”

“那下一步怎么做?”

“成立一个联合优化小组。我们信息科出两个人,你们医务科出两个人,每周至少两次坐在一起,梳理最高频的临床操作路径,逐条拆解痛点,一起设计方案。方案出来,快速开发,两周内上线验证。不搞大而全,先解决最能提升效率的’关键小事’。”

赵主任表示同意:”好。我加入。但我们要有明确的目标和 deadline。”

4. 三个”断点”与优化计划

接下来的一周,联合小组开了两次会。信息科带来了系统日志和用户行为分析数据:哪些页面点击最多、哪些操作耗时最长、哪些功能使用频率低。医务科带来了临床工作流文档和真实的痛点清单。

他们识别出三个最严重的”断点”:

断点一:医嘱模板配置复杂

– 现状:模板配置界面有7个选项卡,200多个可配置项。医生常用的模板创建需要点击15次以上。

– 问题:临床医生(尤其是高年资副主任以上)不熟悉系统,创建模板时经常求助信息科;模板创建周期长达两三天。

– 影响:新医嘱无法及时上线,延误诊疗。

断点二:保存确认弹窗过多

– 现状:开医嘱保存时,系统默认弹出5个确认框(保存、过敏史、剂量、高危提醒、最终确认)。

– 问题:对于熟练医生,这些弹窗是干扰;对于新医生,弹窗太多反而引起烦躁,可能随手点”确认”而不看内容。

– 影响:操作效率低下,医生情绪抵触。

断点三:移动端查房体验不佳

– 现状:PDA上的历史医嘱查询平均需4-5秒,高峰期可达10秒;部分病房信号弱,指令发送失败率高。

– 问题:查房节奏被打断,医生等待;护士执行医嘱延迟。

– 影响:整体工作效率下降,医患满意度受影响。

针对这三个断点,他们制定了”用户体验优化计划”,核心原则是简化、加速、信任

1. 医嘱模板简化

– 新增”快速模板”模式:只显示10个最常用选项(药品、剂量、频次、疗程),其他高级选项折叠在”更多”里。

– 允许用户自定义”我的模板库”,将常用模板收藏到快捷栏。

– 提供模板导入导出功能,科室之间可以共享常用模板。

2. 确认弹窗智能化降级

– 首次保存必须有严格确认(防误操作)。

– 同一会话内再次保存,确认步骤降级(3步→2步)。

– 高频用户(日均开医嘱>50条)自动启用”极简模式”,只需1步确认。

– 所有确认弹窗增加”不再显示”选项(可设置有效期)。

3. 移动端性能优化

– 历史医嘱查询实现本地缓存:最近3天的医嘱缓存在PDA本地,打开即显示,后台异步刷新。

– 增加离线编辑:信号弱时,医嘱可先保存到本地队列,网络恢复后自动同步。

– 优化网络请求:合并多个API调用,减少请求次数;使用压缩传输,减少流量。

信息科小张评估工时:这些改动不算大,两个开发人员两周内可以完成测试上线。医务科赵主任表示,他们会配合测试,提供真实场景模拟。

5. 两周上线:效果超出预期

两周后的一个周一 morning,优化功能正式上线。

医院没有搞全量切换,而是先在三楼内科病区试点。信息科和医务科的人都守在病区护士站,观察医生使用情况。

第一位入院的李医生,打开PDA,打开医嘱界面。他看到了变化:界面简洁多了,常用药品直接在大按钮上;他试着开了一条”左氧氟沙星 0.5g qd”,点击保存,只弹出一个确认框:”确认开立左氧氟沙星0.5g qd?”——终于不那么烦了。

“这个好,”李医生说,”比以前快多了。”

查房时,他点开历史医嘱,几乎是瞬间就加载出来了。”以前要等好几秒,现在一点击就出来。” 他尝试写了一条新医嘱,网络信号有点弱,系统提示”信号不稳定,已保存到本地,网络恢复后将自动上传”。他没有报错,继续操作其他病人。

护士小陈在治疗室确认医嘱:”老师,今天收到医嘱的速度明显快了。”

试点三天,内科病区的医生提交了小问题反馈(3条),但没有严重bug。性能监控显示:医嘱开立平均时间从原来的45秒降到18秒;移动端查询响应时间从4秒降到0.8秒;确认弹窗数量从平均5个降到1.4个。信息科还收到了一条意想不到的好评:一位高年资主任说,”现在系统比较好用了,我们老同志也能快速上手。”

赵主任在联合小组会上笑了:”没想到,真能见效。”

李主任也松了口气:”临床满意,我们也省心——以前每天处理一堆’为什么这么慢’的投诉。”

一个月后,试点扩展到全院。医务科对信息科的投诉量下降了80%,这是之前谁都没敢想的数字。赵主任在院务会上主动发言:”现在我们内科、外科的系统体验都好了很多。这不是信息科单方面的功劳,是我们双方协作的结果。我们现在不是’你们信息科’,而是’我们医院’——系统好用不好用,每个人都有责任。”

6. 打破部门墙:三个关键时刻

回顾这次跨部门协作的突破,有三个”关键时刻”起到了决定性作用:

关键时刻一:院长的质问

杨院长在办公会上的那一句”你们是不是要学会换位思考”,像一记重锤敲在每个人心上。它没有具体解决方案,但它设定了 tone——对抗不是选项,协作是必须的。如果没有那次会议的压力,赵主任和李主任可能还会继续互相抱怨,不会主动提出互换体验。

关键时刻二:互换体验

互换体验不是走过场,而是真正的沉浸——赵主任在信息科工位实际操作系统配置,李主任穿上白大褂跟着查房。只有亲身体验对方的日常工作,才能感受到那些”痛点”不是无理取闹,而是真实的效率损失。同理心无法通过开会建立,必须亲身感受。

关键时刻三:联合工作小组

建立跨部门的小团队,打破壁垒,每周一起工作。小组成员的KPI里增加了”协作满意度”,双方共同对结果负责。这种机制化的设计,让好的合作关系不是一次性的,而是可持续的。

7. 从”你们”到”我们”:一句称呼的变化

在项目成功的那一天,赵主任在科室微信群发了一条消息:

> “感谢信息科团队的快速响应和专业支持。这次优化让我们临床效率提升明显。我们现在不是’你们信息科’,而是’我们医院’的IT团队。系统好用不好用,每个人都有责任。”

这句话后来成了医院内部流行语。行政那边开会时,也开始说”我们医院的信息化”而不是”你们信息科做的系统”。

李主任感受到最大的变化是:医务科提需求时,不再是”我们要一个报表”(天马行空),而是”我们需要每天了解科室的住院病人数量变化,用于排班,最好能实时,数据源是入院和出院时间”。需求清晰、有场景、有业务价值,信息科才能有效响应。

信息科也改变了沟通方式:不再一上来就说”技术做不到”,而是问”这个需求要解决什么业务问题?”、”您理想中的效果是什么?”、”有没有更简单的方案能达到同样效果?” —— 这种对话方式,减少了对抗,增加了协作。

8. 长效机制:协作不止于一次项目

这次跨部门协作成功后,医院没有止步。他们建立了几个长效机制:

1. 季度”用户体验工作坊”

每季度,信息科和医务科(以及护理部、门诊部)聚在一起,回顾过去三个月的高频投诉和建议,现场演示系统优化方案,收集反馈。工作坊不追求完美,追求”快速迭代”。

2. 临床联络官制度

每个重点科室指派一名”临床联络官”,作为该科室与信息科之间的固定对接人。联络官参加信息科的需求评审会,信息科参加科室的业务学习。这样,信息科能提前了解业务变化,科室能更早知晓系统更新。

3. 需求优先级联合评审

不再是信息科单方面排需求优先级,而是信息科和医务科(轮流主持)共同评审。评审时,需求提出者需要现场演示痛点场景(录屏或口述),然后共同打分(业务价值分、技术复杂度分)。分数高的需求进入开发队列。

4. “谁使用,谁测试”原则

新功能上线前,必须由目标科室的医生/护士进行真实场景测试,信息科观察并记录问题。测试通过率低于90%,不允许上线。

这些机制,让”跨部门协作”从”一次事件”变成”常态”。

9. 周总的观察:客户成功需要内部协作

软佳的周总在一次行业交流会上分享了XX医院的案例:

“很多客户问我们,’你们怎么做好客户成功的?’ 我想说,客户成功不只是供应商的事,更是客户内部的事情。XX医院的这次改进,其实是医院内部的跨部门协作成果。

信息科和医务科原本是对抗的,但通过互换体验和联合工作,他们建立了协作机制。这让我们供应商的工作也变容易了——需求清晰、反馈及时、上线顺利。

所以,我们软佳在服务客户时,不仅关注技术问题,也关注客户的内部协作状态。如果客户内部各部门扯皮,我们再努力也难有成效。因此,我们有时候会建议客户先解决内部协作问题,再来深化系统建设。

真正的客户成功,是客户内部形成’以用户为中心’的协作文化。供应商只是催化剂。”

互动话题

你们医院的信息科和其他科室(如医务科、护理部)关系如何?是否存在沟通壁垒?有没有尝试过”角色互换”或建立联合工作机制来促进协作?欢迎分享你们的经验和看法。

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当进口系统遇上中国门诊:一次国产替代的理性选择

上午10点15分,湖北武汉XX区第三医院信息科办公室的气氛凝重得能拧出水来。

财务科老李推门进来,把一张发票”啪”地拍在孙主任的桌上,声音里带着压抑的烦躁:”孙主任,这个进口系统的维护费又要交了,3万。”

孙主任今年39岁,在这家二甲医院负责信息化已经7年。五年前那个意气风发的下午,院领导大手一挥:”门诊系统要上就上最好的,进口的!”于是他们选择了某国际品牌HIS,买断12万,实施费3万,后续维护费每年2-3万。总投入早已超过20万。

孙主任放下手中的季度运维报告,接过发票,手指在”金额:30,000元”上划过,眉头紧锁。他快步走到白板前,拿起记号笔,在密密麻麻的费用追踪表上又添了一笔。窗外阴雨绵绵,办公室的灯光显得格外惨白。

“老李,这已经是今年的第几次了?”孙主任转身问道,声音沙哑。

“第三次。”老李叹气,”每次打电话给他们客服,都要等48小时以上。上次那个挂号模块的bug,拖了整整两周才修复。这钱花得…憋屈。”

孙主任把笔扔在桌上,在办公室里来回踱步。五年来,这个进口系统的问题像滚雪球一样越积越多:高峰期系统卡顿,诊室里的医生焦急地拍打键盘;中文界面是机翻稿,”cardiology”被翻译成”卡片学”而不是”心脏科”;定制一个新功能要走国际流程,8000元/人天,而且最少等一个月;本地服务商水平参差不齐,简单问题能拖一周;每次大版本升级都要重新买授权,几乎等于重新做一遍实施。

他停下脚步,盯着墙上的系统架构图——那复杂的模块结构,本应带来高效,却成了束缚。

“我们像在用一个’西洋骨架’,套在中国门诊的’身体’上。”孙主任在昨天下午的院务会上疲惫地说,”数据格式不符合国内规范,操作逻辑不符合医生习惯,响应速度跟不上门诊节奏。我们花了20多万,买了个’水土不服’。”

院长沉默良久,抬起头:”那怎么办?继续忍受?还是换?”

孙主任揉了揉太阳穴,回答得异常坚定:”我这两个月一直在调研国产系统,特别是软佳。24年专注医疗软件,服务了2000多家中国门诊。他们的年费不到2000,功能却一点不含糊——我在想,性价比可能远超我们想象。”

调研结果让孙主任震惊。

他对比了三家进口厂商和三家国产厂商,发现:

进口厂商A:12万买断,5年维护10万,总成本22万。界面全英文,中国医生用着别扭;定制要等一个月,收费8000/人天。

进口厂商B:18万买断,更高。声称支持中文,但翻译生硬;服务响应慢(48小时+)。

国产厂商X:5万买断,但系统老旧,界面落后,移动端体验差。

软佳:年订阅1898元,5年0.95万,不到进口的一半;界面现代,支持8种语言;功能对标进口,但更贴合中国门诊场景;服务团队昆明总部,响应<30分钟。

“这价格差距太大了。”财务老李说,”进口5年22万,软佳5年0.95万,差12.5万。够我们买两台新设备了。”

但院长有顾虑:”软佳名气不如进口,靠谱吗?”

孙主任准备了详细的功能对比:

维度 进口系统 软佳国产
价格(5年TCO) 15-25万元 0.95万元
中文/小语种 翻译质量参差 原生支持,质量高
本地合规 需二次开发 开箱即用
服务响应 48小时+ <30分钟
定制成本 8000元/人天 包含在订阅
升级频率 3-5年一次,收费 每月更新免费
数据迁移 复杂,收费 包含在实施

“进口不是不好,”孙主任说,”但它的大而全,是为欧美大医院设计的。我们的门诊规模、流程、规范,和它不匹配。

“软佳专做中国门诊24年,每一个功能都为国内场景优化。”

为了验证软佳的实际效果,孙主任专程去云南考察了两家使用软佳的医院。

昆明某社区医院:2018年从某进口系统切换到软佳。信息科主任说:”进口系统维护费太高,而且每次定制都要等很久。软佳订阅制,所有合理需求都包含,服务也快。”

泰国清迈诊所:Dr. Somchai分享:”我们评估过新加坡进口系统,年费3000美元,泰语支持弱。软佳国际版1299美元,泰语完整,操作流畅。”

孙主任问:”定制需求呢?”

Dr. Somchai笑:”我们提过增加一个’保险直付’功能,软佳两个月就上线了。进口系统说要走6个月评估流程。”

回到武汉,孙主任组织了核心团队和两家厂商(进口代表 vs 软佳)进行了一场”实战测试”。

测试内容:

1. 门诊挂号场景:模拟100人高峰预约

2. 医生工作站:开电子病历+处方+检查申请

3. 药房发药:处方流转、库存扣减

4. 多语言:切换中英文、泰文(模拟外籍患者)

5. 服务响应:故意提一个定制需求,看响应速度

结果:

– 功能满足度:进口85%,软佳95%

– 响应速度:进口平均3秒,软佳平均1.2秒

– 多语言:进口只有界面翻译,软佳处方/报告全链路

– 服务响应:进口”记录需求,2周内回复”,软佳”可以实现,2周上线”

进口代表解释:”我们是大厂,流程规范,保证质量。”

软佳小陈说:”我们24年专注医疗,知道门诊需要什么快。”

决策会议,孙主任做了最终汇报:

“我们原来迷信进口,认为’外国的月亮更圆’。但实际用下来,发现:

1. 进口系统水土不服:是为欧美大医院设计的,我们这种二甲门诊,很多功能用不上,而需要的功能(如医保对接、中文模板)反而要折腾。

2. 成本远超预期:买断12万只是开始,5年维护10万,定制按小时收费,一次小修改就要上万。软佳5年0.95万,全包。

3. 服务不在身边:进口通过代理商,响应慢;软佳昆明总部,本地团队,30分钟响应。

4. 本土化深度:软佳有300+医技模板、ICD编码、医保对接、电子病历规范——这都是进口系统需要二次开发的,而我们等不起。

最关键的是,软佳有24年医疗软件经验。它不是通用软件,是专为门诊设计的。

我建议:切换软佳。”

投票结果:9:2 通过。

切换过程用了6周:数据迁移、员工培训、并行试运行。

三个月后,孙主任整理的实际数据:

指标 进口系统时期 软佳系统 变化
门诊平均等待时间 45分钟 32分钟 -29%
医生工作站满意度 65% 88% +23%
系统相关投诉 月均4起 0.5起 -87%
5年总成本 22万(预估) 0.95万 -12.5万
定制需求响应 2-4周 3-7天 快10倍
医保对接稳定度 偶尔异常 100%正常 100%

“现在系统快了,医生不抱怨了,患者满意度也提升了。”孙主任说。

最满意的是财务老李:”0.95万 vs 22万,这12.5万,我们给门诊添了10台新电脑,还给医护人员发了绩效奖金。”

现在,当同行问孙主任”门诊系统选进口还是国产”,他会反问:

“你选的是’品牌’,还是’匹配度’?

“进口系统是为大医院、国际化设计的。我们基层门诊,需要的是贴合国内流程、医保对接、快速响应、高性价比。这些,国产软佳做得更好。

“谁说国产就不好?软佳24年专注医疗,产品力完全不输进口,价格只有1/5,服务更快。

“我们不是’将就’用国产,是’精打细算’选了更适合的。”

回想那个面对两份账单发愁的下午,孙主任感慨:进口不等于适合,国产不等于低质

医疗信息化选型,核心是匹配:

– 匹配机构规模

– 匹配业务流程

– 匹配预算水平

– 匹配服务需求

软佳证明了:国产门诊系统,可以又好又便宜。

声明:本文基于真实客户案例改编,机构名称、人物均为化名,数据为试点统计,实际效果因机构规模、实施质量、人员配合度而异。产品功能与价格截至2026年5月,请以实际试用为准。

核心金句:

“进口不等于适合,国产不等于将就。”

“匹配度,比品牌更重要。”

“24年专注医疗,足以让国产对标进口。”

互动话题:

您在选择门诊系统时,会优先考虑进口还是国产?

如果您体验软佳,最想验证它哪方面能超越进口系统?

您认为国产医疗软件,最大的优势是什么?


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说真的。这类问题我见过太多了。每次看到医院同事为选型头疼。我就想,要是早点有人把这些经验分享出来就好了。毕竟。选择不对。后面全是麻烦。选择对了。省心省力。还能提升整个机构的运行效率。希望这篇能帮到正在纠结的你。

你如果有具体需求。也可以去 www.kmhis.com 看看。那里有更详细的技术方案和案例。

那个投诉我们的医生,后来成了我们的”宣传员”

“我要举报你们!”

电话那头的声音像是要吃人,每一个字都带着怒火,透过听筒冲击着信息科办公室的安静。

信息科李主任刚端起茶杯,还没送到嘴边,就被这一嗓子震得手一抖,温热的茶水全泼在了深色的裤子上。他顾不上擦,趕緊示意值班的小姑娘把电话转到他这里。小姑娘脸色都有点发白,手忙脚乱地按了转接键。

李主任深吸一口气,努力让自己的声音听起来沉稳、专业:”您好,我是XX医院信息科李主任。您遇到什么问题,慢慢跟我说。”

对方沉默了三秒,能听到粗重的呼吸声。语气稍微缓和了一点,但依旧冲冲的:”我是外科的赵医生。你们系统刚才是不是崩了?我开医嘱,点了保存,提示’操作成功’,但护士站查不到!病人家属堵在我办公室门口,质问我为什么不给药、是不是在耽误治疗!你们知道我现在多难看吗?我作为医生,在病人面前一点信誉都没有!”

李主任心里”咯噔”一下,凉了半截。

系统崩了?不应该啊。运维部早上还发了日报,说所有指标正常,系统运行平稳,CPU使用率45%,内存占用62%,一切都在健康范围内。

但他没急着辩解,更没有说”不可能”或”我们系统没问题”——那只会激化矛盾。多年的客诉处理经验告诉他:当一个人在气头上时,任何辩解都会被当成推诿。

“赵医生,您说的这个情况,具體是什么时候发生的?出现了几个医嘱?涉及几个病人?” 李主任的声音很平静,甚至带着关切。

“大约二十分钟前。我开了三个医嘱,两个抗菌素,一个镇痛泵。都是同一个病人,术后镇痛和预防感染。都点了保存,界面显示’操作成功’,绿色对勾。但我刚离开电脑去隔壁手术室准备下一台手术,回来的时候护士站小妹说那些医嘱后台没收到,病人家属一直在走廊里吵,问我为什么药还没用上!你们系统是不是有问题?为什么点了保存却没存进去?”

李主任快速记着笔记:时间点、医嘱数量、病人情况。”您后来重新开过吗?病人用药耽误了吗?”

“开了!我又重新开了一遍,这次特意等到护士站确认收到才离开。但病人家属已经有意见了,觉得我们医生不靠谱,连个医嘱都开不准。你们这种系统如果连基本稳定都做不到,怎么做医疗?我要举报你们!”

1. 先别急着甩锅

李主任放下电话,脸色凝重。他没有丝毫犹豫,立刻打给运维部值班工程师小吴。

“小吴,查一下赵医生刚才操作的时间点,14:40左右,门诊HIS系统的日志。重点关注他的用户ID,看有没有异常请求和响应记录。务必快,病人用药可能受影响。”

五分钟后,小吴回复:”李主任,查到了。那个时间点(14:42-14:44),系统平均响应时间从正常的200毫秒飙升到15秒,但最终请求还是返回了’操作成功’状态码。理论上,医嘱应该写入数据库了。不过,有个疑点:响应超时时间设置的是10秒,但实际等了15秒才返回,说明后端可能还在处理,但前端已经超时断开?”

“那护士站为什么查不到医嘱?”

“可能数据还没同步到护士站缓存。或者…” 小吴停顿了一下,”或者那条医嘱的数据真的没写入数据库。系统在高延迟情况下,前端收到’成功’响应前就超时了,实际上后端处理失败了,但客户端不知道,这是一种’假成功’场景。”

李主任瞬间明白了。这是典型的”假成功”问题——系统响应太慢,客户端等不及HTTP响应完成就显示成功,但后端可能还在处理,甚至处理失败了,数据根本没存进去。

他做了一件让所有人都意外的事:先不追查系统问题,而是确保病人用药安全

他先回电话给赵医生,语气沉稳而诚恳:”赵医生,我们技术团队正在紧急排查,已经定位到疑似’假成功’问题。您先别急,病人用药的问题,是第一位的。我马上联系护理部陈护士长,请她们立刻核实医嘱状态,手动执行缺失的医嘱,确保病人用药不耽误。病人的安全比我们的面子重要。”

然后他立即联系护理部陈护士长,简明扼要说明情况,请护士站马上核对14:40后系统显示”已保存”但护士端查不到的医嘱,并手动补录执行。陈护士长很配合:”明白,我立刻安排护士核查,优先保证病人用药。”

这一步,先解决病人的问题,而不是先追究谁的责任或急于自证清白——这是李主任多年客诉处理总结的第一原则。

2. 真相:一个被遗忘的定时任务

两小时后,问题初步定位。

运维工程师小吴带着根因分析报告来到李主任办公室。他黑了眼圈,但眼神里有一丝如释重负。

“李主任,根本原因找到了。是一个数据库清理定时任务导致的连锁反应。” 小吴打开笔记本,展示了一堆SQL执行日志。

上周,第三方服务商在远程维护时,执行了一个清理历史数据的存储过程。这个存储过程本是V3.0时代用来清理”医嘱状态同步表”三个月前的数据,但配置参数错了——它删除了全部历史数据,而不是仅删除三个月前的。更糟糕的是,删除后重建索引的任务失败了(因为磁盘空间不足且没有告警),导致”医嘱状态同步表”失去了索引,查询从原来的200毫秒飙升至15秒。

“为什么会出现这种情况?”李主任问。

小吴苦笑:”这个定时任务,是V3.0时代留下的,V4.0迁移时本应该删掉,因为新架构用消息队列同步医嘱状态,不再依赖这个表。但没人记得它还在运行。上周服务商清理表空间,可能看到这个表很大,就顺手执行了清理,但不知道它的重要性,也不清楚删除后必须重建索引。” 他顿了顿,”有监控吗?有的。这个表的查询延迟有监控,但告警级别设的是’警告’(延迟超过5秒),而值班员那天同时收到几十条告警,这个就漏过去了。”

李主任沉默了。他意识到,问题不是技术复杂,而是管理疏忽和知识断层。系统里有太多”历史包袱”:废弃的定时任务、没人敢动的老表、模糊的运维交接文档。就像一栋老房子,管线杂乱,没人清楚哪里是总闸、哪里是承重墙。

“这个表现在怎么样了?” 李主任问。

“索引已经重建,查询恢复到了100毫秒内。但我们检查了其他V3.0遗留下来的定时任务,又发现了3个类似的’定时炸弹’。” 小吴说,”有的删除重要日志,有的清理用户会话,还有一个会在每月1号凌晨把’门诊号源表’的历史记录归档到另一个数据库,但那个归档库三年前就下线了。”

李主任感到一阵后怕:如果这次不是赵医生碰巧投诉,问题可能还会隐藏更久,直到下一次大规模数据同步失败,影响更多人。

3. 紧急处理 vs 根本解决

当晚,小吴和团队熬了一个通宵,做了三件事:

1. 紧急修复: 重建索引,优化查询,把同步时间从15秒降到80毫秒。但仅仅快还不够——他们发现,即使查询降到80毫秒,如果前端超时设置为10秒,在极端情况下仍然可能出现”假成功”。于是他们调整了前端HTTP请求的超时时间,从10秒改为30秒,并对高负载时段的慢请求显示”处理中…”的友好提示,避免误导医生。

2. 临时补偿机制: 系统自动检查”假成功”场景。后端日志增加了一个标记字段,如果某个请求的处理时间超过3秒,会被标记为”高风险”。系统定时扫描这些高风险请求,检查它们的最终写入状态。如果发现请求返回了成功但数据实际未写入,自动发起补单操作,并通过短信或企业微信通知操作者(医生或护士)。补单操作是幂等的,不会重复创建数据。这样即使出现假成功,系统也会在几分钟内自动修复,病人不会等待。

3. 根因整改(系统性措施):

彻底清理废弃定时任务: 小吴列出V3.0迁移后所有遗留的定时任务清单,逐一确认是否还需要。最终删除了7个已废弃的任务,保留了23个真正需要的,并更新了配置文档。

所有定时任务必须有执行结果通知: 无论是成功还是失败,执行完成后必须发送通知给运维值班员。失败的任务会立即电话通知值班人员。团队还增加了一个定时任务”健康检查”——每晚8点自动执行一遍所有定时任务,看是否会报错或超时。

关键业务数据同步,启用双写校验: 医嘱状态同步这种关键链路,现在采用”双写校验”:主库写入后,异步同步到从库,然后一个后台进程每隔5秒对比两边数据的一致性。不一致时自动触发修复。这虽然增加了少量开销,但确保了数据可靠。

延长响应时间并优化前端等待体验: 前端团队配合,增加了更细致的加载状态提示,操作中显示”正在处理,请稍候…”而不是无反应;高延迟时给出”系统繁忙,预计需要X秒”的提示,管理用户预期。

工程量不小,但小吴和团队知道:客诉是一次警钟,如果不彻底整改,下次爆发可能更严重,影响更多病人。

4. 事后,赵医生的态度变了

三天后,赵医生主动找到李主任,是在一个工作日的上午。他敲了敲信息科的门,表情有些拘谨。

“上次是我太激动,不好意思。”赵医生说,声音比电话里低了很多,”当时病人家属围着,我心里急,语气不好。但你们系统确实有问题——这是事实,对吧?”

李主任请他坐下,倒了杯茶:”是,我们承认有问题。’假成功’和同步延迟,都是实实在在我们需要解决的缺陷。现在已经修复了,而且加了预防机制。”

“我听护士说,你们还加了’假成功’检测?系统会自动补单?”

“对。” 李主任详细解释了补单机制和双写校验,”以后如果出现超时或写入异常,系统会在后台自动补单,并通知操作者。不会让病人等,也不会让医生重复劳动。”

赵主任沉默了几秒,点点头:”那…我再试试。如果还有问题,我还找你们。”

一周后,系统运行稳定,没有再次出现同类客诉。更让人意外的是,赵医生在一次科室晨会上,主动提到了这次事件:”我说两句关于HIS系统的事。前段时间我投诉了一次,信息科反应很快,两天就定位问题、修复了,还加了自动补单功能。现在系统响应快多了,开医嘱、查结果,基本秒出。软佳这家供应商,还是靠谱的——出问题能及时解决,不推诿。”

在场的好几个医生都听见了。其中一位张医生后来真的遇到一次小问题(打印处方时格式错乱),他没有直接打客服电话抱怨,而是先给信息科发了条企业微信:”李主任,我这边打印处方有个小问题,能帮忙看看吗?”——这就是信任的建立。

李主任后来在内部复盘会上说:”没想到,一个投诉者,变成了我们的支持者。甚至开始为我们说好话。”

原因是什么?

李主任总结了四点:

1. 真诚的态度: 接到投诉后没有辩解,第一时间承认可能存在问题,并承诺调查。

2. 快速的行动: 两小时定位根因,当晚出修复方案,三天内上线补单机制。速度让客户看到诚意。

3. 有效的解决: 不仅修复当前问题,还做了系统性整改(清理废弃任务、增加监控、双写校验)。客户看到的是长效机制,不是临时打补丁。

4. 持续跟进: 一周后主动回访赵医生,询问是否还有问题,展示改进效果。

这四点组合起来,就是信任建立公式

> 真诚的态度 + 快速的行动 + 有效的解决 + 持续跟进 = 从投诉者到支持者的转变

赵医生后来真的成了信息科的”编外监督员”。每次新功能上线前,他会主动提出试用,并组织科室同事一起测;遇到其他科室同事抱怨系统,他会现身说法:”我之前也投诉过,但他们改得快、改得好,你现在用着不挺顺的吗?” 甚至在班子会上,他为信息科说了不少好话,强调”系统有问题是正常的,关键是态度和响应速度”。

有一次,信息科申请一笔预算做硬件升级,院里本来有顾虑,是赵医生在院长办公会上帮着说话:”钱要花在刀刃上。信息科那批人,我了解,做事靠谱,既然他们需要升级,肯定是有必要。” 这笔预算最后顺利批了下来。

李主任感慨:”一次危机,如果处理得当,反而能加深客户关系。我们不追求’不出问题’——那不可能——我们追求的是’出问题后让客户更信任我们’。”

5. 客诉处理的”黄金四步”

李主任后来在信息科内部培训中,总结了客诉处理的四步法:

第一步:先安抚,不辩解

– 客户投诉时,第一反应不是”不是我们的错”

– 而是”我理解您着急,我们立刻查”

– 先让客户情绪降温

第二步:先解决业务,再追技术

– 病人用药不能等,先手动执行医嘱

– 技术问题稳妥解决

– 不要让客户为技术问题买单

第三步:透明沟通,不隐瞒

– 找到根因后,主动告诉客户”是什么问题”

– 不要怕承认错误,坦承比掩盖更容易获得原谅

– 给出具体整改措施和时间表

第四步:行动跟上,不止于道歉

– 道歉是必须的,但光道歉不够

– 必须有具体整改,让客户看到变化

– 后续跟进,确保问题不再犯

6. 一次投诉,换来一个”代言人”

赵医生后来成了信息科的”编外监督员”。

每次新功能上线,他都主动试用,提建议;科室其他同事有问题,他帮着解释;甚至在班子会上,他为信息科说了不少好话。

李主任后来说:”没想到,一个投诉者,变成了我们的支持者。”

原因是什么?

真诚的态度 + 快速的行动 + 有效的解决 = 信任建立

7. 客诉的”价值”:把投诉变成礼物

这次事件后在季度客户大会上,周总(软佳)特意分享了赵医生的案例。他站在台上,语气诚恳:

“很多公司把客诉当成本,能躲就躲。能压就压,能删就删,生怕别人知道。我们把客诉当礼物。为什么?

因为投诉的客户,是还愿意跟你沟通的客户。他遇到问题,第一反应不是换供应商,而是找你——说明他还信任你,还希望你能解决。

真正不投诉的客户呢?沉默的客户,直接换供应商了,连解释的机会都不给你。你连他为什么走都不知道。

所以,我们感谢投诉。每一次投诉,都像一个警报器,告诉你系统哪里病了。如果你听不见这个警报,盲点就越来越大,直到下一次更大的故障。

更重要的是,每一次投诉解决,都是信任加深的机会。客户看到了你响应问题的态度和能力,他会觉得’这家公司靠得住’。赵医生从投诉者变成我们的支持者,就是最好的证明。

我常跟团队说:不要怕投诉,要怕的是没人投诉——那意味着客户已经放弃你了。”

8. 从”被动响应”到”主动预防”:客户成功体系的建立

这次客诉直接推动软佳建立了主动预警机制,从”救火”转向”防火”。

机制核心是三个联动:

1. 系统监控自动检测异常: 当系统响应时间连续5分钟超过3秒,或错误率突增超过1%,自动触发告警。

2. 客户成功经理主动介入: 告警触发后,系统自动给对应的客户成功经理发送企业微信消息,附上异常时间段和可能的受影响功能。客户成功经理不等信息,主动联系客户的对接人:”我们监测到系统在X时段有延迟,您那边是否遇到了操作卡顿?如果有,具体情况是什么?我们正在排查。”

3. 问题闭环反馈: 客户成功经理将客户反馈的问题录入工单,技术团队优先处理。问题解决后,客户成功经理再次联系客户,告知原因和整改措施,并确认是否满意。

这个机制运行后,效果立竿见影:

“主动发现”的问题占比从0%提升到35%:原来所有问题都是客户投诉后才知晓,现在有超过三分之一的问题在客户开口前就被发现并解决。

平均响应时间缩短了40%:因为问题发现得早,影响范围小,修复快。

客户满意度提升: 很多客户反馈:”你们现在比我们还关心系统稳定性,我们还没感觉到有问题,你们就来问了。”

周总在总结时说:”我们不再等投诉,我们主动出击。我们要让客户以为,问题从来不会发生——但实际上,它们发生之前就被消灭了。”

李主任也感受到了这种变化。以前是医院发现问题 -> 打电话投诉 -> 软佳排查 -> 修复,一两天过去了。现在是软佳的CSM提前联系:”李主任,我们监测到昨晚系统有波动,您那边有没有异常?如果有,我们已经在查了。” 这种”倒置”的服务模式,让XX医院对软佳的评价越来越高。

互动话题

在医疗信息化过程中,您是否遇到过印象深刻的客户投诉?当时是如何处理的?结果如何?

如果您是赵医生,第一次投诉后没有获得满意解决,您会怎么做?欢迎分享您的看法和经验。

> 基于真实医院场景改编,人物均为化名


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说真的。这类问题我见过太多了。每次看到医院同事为选型头疼。我就想,要是早点有人把这些经验分享出来就好了。毕竟。选择不对。后面全是麻烦。选择对了。省心省力。还能提升整个机构的运行效率。希望这篇能帮到正在纠结的你。

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“数据迁移出乱子”:一次惊险的上线前夜

上线前72小时,XX省第一人民医院数据中心。

小张站在白板前,眉头紧锁。白板上贴满了便签纸——数据迁移检查清单。这是项目最关键的环节:把旧HIS系统的300万患者记录、800万条就诊记录、500万药品库存记录,完整迁移到新系统。任何差错都可能导致上线后业务中断。

“我们迁移过上百次,绝不会错。”实施工程师老王拍着胸脯说。

但小张心里还是不踏实。上一次迁移演练,他们发现了一个小问题:旧系统的日期格式是YYYY-M-D(如2026-4-8),新系统要求YYYY-MM-DD。这个差异导致迁移后部分日期字段变成了0000-00-00,虽然不多,但潜在风险很大。

1. 迁移演练:意外发现数据丢失

迁移演练在周五晚上进行。团队选择了一个30GB的脱敏数据子集,模拟全流程。

一切顺利?数据迁移脚本跑完,报告显示:成功率99.98%,失败记录0条。

但小吴坚持要做数据对账。他写了一个简单的Python脚本,对比新旧系统的关键指标:

– 患者总数:旧293,241 → 新293,241 ✅

– 就诊记录:旧812,345 → 新812,345 ✅

– 药品库存:旧56,789 → 新56,789 ✅

数字完全一致。似乎完美。

但小吴又加了一个校验:业务逻辑一致性

他抽取了200条样本,人工核对旧系统记录是否在新系统完整呈现。这时,问题出现了——10条记录的药品名称有差异,3条记录的门诊日期对不上。

“这些差异不是迁移程序写的,”小吴说,”是源数据本身就有的问题。”

原来,旧系统中有一些”脏数据”:药品名称有的带空格,有的不带;日期字段有2026-04-08也有2026/4/8。迁移脚本做了 normalization,但某些 edge case 漏掉了。

“更严重的是,”小吴指着一组数据,”这三条退款记录,在新系统里完全没有。”

旧系统里有3条退款记录,时间都是23:58、23:59这种接近午夜的时间。迁移脚本按visitdate分区迁移,把’04-08’的记录迁到’04月分区’。但新系统的分区,是按visitdate的”日期”分区(不含时间),而旧系统的时间戳是datetime。23:58的记录,在分区切割时,因为跨天,被划到了’04-09’分区——但迁移脚本按日期过滤时,只按日期部分匹配,导致这些记录被遗漏。

“这是典型的边界条件bug。”老林说。

小张头皮发麻:”这意味着,如果我们现在迁移生产数据,这三条退款记录会丢失!”

财务退款记录丢失,意味着患者退款成功但医院账目没体现,会造成财务对不上。轻则月底对账头痛,重则可能引发审计问题。

2. 紧急决策:上线前一小时的对策

迁移演练是周五晚上,原计划周日晚上正式迁移,周一早上线。

现在发现了这个bug,怎么办?

老王主张:”现在改脚本,周日重跑迁移,来得及。”

小吴摇头:”脚本逻辑要改,测试要重新做,周日跑完如果还有别的edge case,周二都上不了线。”

会议室陷入沉默。

小张打破了沉默:”我有一个冒险的方案。”

“什么方案?”

“我们按原计划周日迁移,但在迁移脚本中增加一个’补漏’步骤:专门针对23:50-00:10这个时间窗口的记录,单独提取、单独迁移、单独验证。”

“这是个hack,”老林说,”但如果核心迁移做完立刻做这个补漏,风险可控。”

“还有一个问题,”小吴说,”我们怎么知道实际生产环境中,有多少这样的边界记录?”

小吴写了一个快速查询,扫描旧数据:过去一年中,23:50-00:10时间段内创建的记录有1247条,其中退款相关记录87条。

“87条退款!如果我们不处理,会有87条退款记录丢失。”

3. 48小时极限修复

团队立即分成两组:

A组(小吴、小李):修改迁移脚本,增加”跨天数据补漏”逻辑。核心思路:

– 主迁移完成后,再执行一次”跨天补偿迁移”:查询所有visit_time在23:50-00:10之间的记录,按实际日期分区,强制迁移到正确分区

– 同时增加对账逻辑:对比新旧系统”退款记录总数”和”退款总金额”,如果差异超过阈值,触发告警

B组(老王、小赵):编写”数据回滚预案”。如果迁移后发现数据不一致,如何快速回退到迁移前状态?他们准备了:

– 完整的数据库快照(迁移前已备份)

– 数据差异修复脚本(自动补录缺失记录)

– 业务应急流程(手工对账、临时手工退款)

这48小时,团队几乎没有睡觉。小吴的改脚本、测试、再改脚本、再测试。每一次修改都要重新跑全量迁移(30GB数据),一次迁移要4小时。他们跑了三次,终于确保了:

– 跨天数据100%迁移成功

– 业务对账指标完全一致

– 回滚方案可操作

4. 正式迁移:惊心动魄的6小时

周日晚上10点,正式迁移开始。

按照流程:

1. 业务已停止(门诊停诊)

2. 数据库进入只读模式

3. 开始全量备份(耗时1.5小时)

4. 备份完成后,开始迁移(耗时4小时)

5. 迁移后对账(耗时30分钟)

6. 切换新系统,开始UAT

7. 如果一切正常,周一早8点正式对外服务

迁移过程比预想的顺利。23:30,主迁移完成。数据对账:患者数一致,就诊数一致,药品数一致。

但小吴的手是抖的——他怕那个跨天数据出问题。

00:20,跨天补偿迁移开始。

00:45,补偿迁移完成。

小吴立刻运行对账脚本:

“`
退款记录数:旧系统 1247 条,新系统 1247 条 ✅
退款总金额:旧系统 ¥1,234,567.89,新系统 ¥1,234,567.89 ✅
跨天退款:87 条,全部存在 ✅
“`

成了!

小吴长舒一口气,但不敢完全放松——还要做业务验证。

5. 业务验证:信息科主任的”刁难”

李主任凌晨一点赶来数据中心。他听了汇报,点点头,然后说:”我要随机抽几条患者记录,看看门诊收费对不对。”

他打开旧系统的只读库,选了一个患者ID,查了最近三次就诊的收费明细。然后在新系统里查同一个患者。

“这个患者第三次就诊的药品费,旧系统是 235.6元,新系统是235.6元,一致。”

“但这个患者第二次就诊的诊疗费,旧系统是30元,新系统为什么是0?”

会议室瞬间安静。

小吴冷汗出来了——又漏了?

“别急,”李主任说,”这个患者是医保患者,诊疗费是医保统筹支付,可能走的是不同的结算规则。”

小吴查了一下:确实,这个患者的诊疗费属于医保统筹账户,新系统的结算逻辑不同——统筹部分不计入患者个人缴费,所以个人缴费端显示0,但医院应收总额是对的。

小吴解释了这一点,并展示了医院应收总额的一致性验证。李主任点头:”是我误解了。不过,这种’误解’正是业务验证的意义——只有真正懂业务的人才能发现。”

6. 成功上线与复盘

周一早上八点,新系统如预期上线。

门诊刚开始时,有些医生操作不熟练,但系统稳定,响应正常。到中午,投诉电话已经降到个位数。一周后,用户投诉率比旧系统下降60%。

项目复盘会上,老林说:”这次迁移最大的收获,不是技术方案多完美,而是我们建立了一套’数据迁移质量门禁’:”

– 门禁一:迁移前必须做跨天数据专项测试

– 门禁二:迁移后必须做业务逻辑一致性验证(不只是记录数)

– 门禁三:必须保留回滚能力,直至稳定运行72小时

– 门禁四:必须由业务人员(如李主任)参与验证

“过去我们认为,迁移就是’数据搬过去’。现在我们知道,迁移是’业务连续性保证’——数据在搬的过程中,业务逻辑不能丢,业务价值不能损。”

杨院长在总结时特别提到:”这次迁移没有出现重大业务影响,InfoSec 团队的透明沟通功不可没。每次有问题都及时暴露,每次都有应对方案,这让院里对软佳的信任大大增强。”

7. 客户的”反向宣传”

上线一个月后,李主任参加了一次省内的医院信息主任交流会。

会上,有人问:”你们这次HIS升级,最大的挑战是什么?”

李主任如实说了数据迁移的惊险,以及他们如何发现边界条件、如何临时增加补漏步骤、如何48小时极限修复。

“那你们对软佳的评价如何?”有人追问。

李主任回答:”他们可能不是技术最强的,但他们的应急响应和问题处理能力,是我见过最好的。有问题不藏着,能快速定位,能极限修复——这种团队,值得信赖。”

这番话传到软佳销售耳中,产生了意想不到的效果。市二院、县人民医院两家医院,在后续的招标中,都主动提到了李主任的这个分享,作为选择软佳的理由。

老周在周会上说:”客户证言,是最有力量的销售工具。而客户证言的来源,是真实的问题解决能力。”

互动话题

你在数据迁移或系统切换过程中,有没有遇到过”边界条件”导致的严重问题?后来是如何发现的?有什么经验教训可以分享?欢迎在评论区交流你的实战经历。

> 基于真实医院场景改编,人物均为化名


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说真的。这类问题我见过太多了。每次看到医院同事为选型头疼。我就想,要是早点有人把这些经验分享出来就好了。毕竟。选择不对。后面全是麻烦。选择对了。省心省力。还能提升整个机构的运行效率。希望这篇能帮到正在纠结的你。

你如果有具体需求。也可以去 www.kmhis.com 看看。那里有更详细的技术方案和案例。

云南地区对医院信息管理系统HIS的需求

云南地区对医院信息管理系统(HIS)的需求,
  1. 性价比:一套HIS软件能够满足医院信息化管理90%以上的需求,不需要上千万的投入,实际价格仅相当于CDSS、PASS、EMR等单一系统的一套,而这套系统已经包含这些功能。
  2. 提高医疗质量和降低管理成本:通过HIS系统就能高效率提高医疗质量,例如医生只需要在就诊过程中使用门诊或住院医生工作站,已包含电子处方、电子病历、临床决策支持、处方前置审核、合理用药信息、合理用药监测、门诊或住院临床路径,处方点评等功能。

软佳医院信息管理系统SoftPlus HIS由昆明软佳科技有限公司研发,基于模块化架构设计,提供低成本、高性能的解决方案。该系统集成门诊、住院、收费、药房等17个模块模块,并集成电子病历(EMR)、电子处方、临床决策支持、处方前置审核、合理用药信息、合理用药监测、门诊或住院临床路径,处方点评等功能,通过AI集成,覆盖医院信息化需求的90%以上。无需高昂的多系统采购成本,一次部署即可实现全面功能覆盖,特别适合预算敏感的云南医疗机构。
基本功能:门诊、住院、收费、药房等模块:支持门诊挂号、住院管理、费用结算、药房库存管理,采用分布式数据库确保高并发处理能力。系统集成:
  1. CDSS(临床决策支持系统):嵌入医学知识库与推理引擎,提供诊疗决策支持,减少误诊率。
  2. PASS(合理用药系统):实现处方前置审核,通过规则引擎实时校验电子处方中的药品剂量与配伍禁忌,保障用药合规性。
  3. 电子病历(EMR)与电子处方:支持电子处方生成与跨部门共享,提升记录效率。
  4. 门诊或住院临床路径
  5. 处方点评系统

技术亮点:单系统多模块集成,避免重复采购,显著降低TCO(总体拥有成本),方便低成本部署

解决现状痛点

痛点1:多系统采购费用高  解决方案:一体化架构整合门诊、住院、药房等功能,单次采购满足需求。

痛点2:用药差错成本大  解决方案:AI驱动的电子处方审核与合理用药优化,实时拦截问题,降低风险支出。

痛点3:效率低,收入受限 解决方案:流程自动化与智能调度,提升门诊与住院服务能力,增加患者流量。

 

软佳医院信息管理系统SoftPlus HIS通过集成先进的AI与多模块集成,为预算有限的医院提供一站式信息化方案。覆盖门诊、住院、收费、药房等核心功能,拓展临床路径、电子处方、处方前置审核与合理用药,处方点评等利用大数据与机器学习技术优化资源与安全。少花钱即可大幅提升效率与服务质量,这样的技术方案正是医院当下所需。立即采购,既能解决燃眉之急,又能为未来发展铺路。我们在2025年AI技术迫切需求的背景下,提供全面整合AI的最佳解决方案,助力医院实现智能化升级。

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医院本地部署DeepSeek-R1成本?¥27万能部署哪个版本?

DeepSeek-R1系列模型覆盖从1.5B到671B参数,大多数人使用的是蒸馏后的8B/14B/32B/70B版本,本质是微调后的Llama或Qwen模型,并不能完全发挥出DeepSeek R1的实力,¥27万能部署哪个版本,先看看模型的应用场景:

 

参数说明:

  • 微型模型(1.5B-7B):适用于移动端部署,处理基础NLP任务
  • 标准模型(8B-14B):平衡性能与成本的主力模型
  • 企业级模型(32B-70B):处理复杂语义理解和生成任务
  • 超级模型(671B):面向科研机构和大规模云服务

硬件选择说明

  • 个人开发者:RTX 3060+(支撑7B模型实时推理)
  • 中小企业:双A100服务器(满足14B模型日均10万次调用)
  • 大型机构:H100集群+定制液冷机柜(针对70B+模型)

本地部署说明:

模型规模 FP16显存需求 4-bit量化显存 最低显卡配置

1.5B        3GB                0.8GB         RTX 3050

7B        14GB        4GB                 RTX 3090

14B        28GB        8GB                 A6000

32B        64GB       16GB                 2×A100 40G

70B       140GB        35GB         4×A100 80G

671B 1.34TB        336GB         32×H100

满血版超级模型(671B),显存需要1.34TB,27万的价格能买几个H100?

NVIDIA当前在售的AI加速卡至少有9款型号,其中高性能的有4款,分别是V100、A800、A100及H100。价格方面,V100加速卡至少10000美元,按当前的汇率,约合6.9万元人民币;A800售价12000美元,约合人民币8.7万元,市场一度炒高到10万元人民币;A100售价在1.5万美元,约合人民币10.8万元;H100加速卡是NVIDIA当前最强的,售价3.65万美元,约合26.4万元人民币。

 

A100\H100在中国大陆基本上越来越少,A800目前是唯一选择(出口断供原因影响)。

 

医院大部分都是用英伟达RTX 4090,RTX 5090显卡为例,单张价格约¥1.5万,若要让模型较为流畅地运行,至少需要5张,仅显卡这一项就需投入¥7.5万,如果选择服务器来部署,一台配置为Intel Xeon E5 – 2690 v4、32GB RAM、1TB SSD的服务器价格大约在¥15万元左右,14B模型在保持相对亲民的硬件需求(单卡A6000可运行)的同时,已经能够胜任代码生成、文案创作等专业级任务。而32B参数的版本则标志着企业级应用的起点,其多模态理解能力可支撑智能客服、文档分析等复杂场景。当参数量突破70B大关,模型展现出接近人类的常识推理水平,但这种能力的代价是需要至少四张H100显卡组成的计算集群。

 

部署一个完整的版本的DeepSeek-R1在本地,需要大概16个A800,¥200百万左右的成本。

 

最近紫金山实验室Deepseek-R1:671B满血版大模型私有化部署系统项目,价格为¥1952000.00,算是比较合理。

 

另外:华工起初投入9台服务器(共36张A800GPU卡),用户多时有卡顿,又投入10台(共40张A800GPU卡),现总计19台(76张A800GPU卡)。因现有算力无法支撑所有应用用满血版,华工还部署了高性价比的DeepSeek-R132B量化版,提供多种选择。

 

¥27万能部署哪个版本?

 

32B模型可以跑的比较流畅,70B模型好一点的时候可能有几十tokens/s,稍微问多一点的时候可能会掉到只有不到个位数tokens/s,这样的配置和推理质量您看能用吗?

 

医院选择首先是推理质量,选择本地部署还是使用在线版,和医院的业务结合需要咨询专业公司,硬件的投入是为了更好的使用软件。只是做个问答系统,代价太高了。

 

 


软佳医院信息管理系统

昆明软佳科技有限公司在云南省各家医院在搭建DeepSeek问答系统,摸索DeepSeek怎么用,用在哪里的时候,已经率先在自主版权的产品:软佳医院信息管理系统 SoftPlus HIS 中支持DeepSeek API 本地部署或API接口调用集成,集成AI技术,充分利用AI来提供智能辅助。已实现功能:实时的药品信息、门诊/住院诊断临床路径、合理用药、处方审查、处方点评等功能,而且功能还在不断增加,可以根据医护的需求在合适的节点增加辅助决策支持功能。

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软佳医院信息管理系统+临床决策支持系统

软佳医院信息管理系统目前的AI应用场景下,在自主研发的医院信息管理系统(英语:Hospital Information System,简称:HIS)里集成临床决策支持系统(英语:Clinical decision support system,简称:CDSS),也就是SoftPlus HIS+CDSS系统。

那临床决策支持系统是什么?这里来介绍一下:

临床决策支持系统是一种协助医护人员进行医疗决策的交互式专家系统。它是人工智能理论在医疗领域的主要实践,而且它的概念仍在不断更新,目前主流的工作定义是Robert Hayward提出的:“连接临床观察与临床知识,影响临床决策,改善临床结果”。这一定义将CDSS简化为功能概念。

CDSS被设计成一种可以让医生在床旁操作,医生输入患者的资料后CDSS将生成针对个体情况的定制建议,再由医生选取有用的信息和删除错误的建议。有人相信,将来一般疾病的诊治可以完全托付给CDSS。

构建方法论

  • 贝叶斯网络
  • 人工神经网络
  • 遗传算法
  • 产生试规则系统
  • 逻辑条件
  • 因果概率网络

分类

按系统结构分:

  • 基于知识库的(Knowledge-Based)
  • 非基于知识库(NonKnowledge-Based)

按使用时点分:

  • 诊断前(pre-diagnoses):帮助医生准备诊断。
  • 诊断中(during diagnoses):帮助医生分析候选的诊断。
  • 诊断后(post diagnoses):在患者的病史与临床研究资料中进行数据挖掘,从而预测预后。

基于知识库的CDSS

大部分CDSS属于此类,它由三大模块组成:知识库、推理机和通讯模块。知识库存储着编译好的医学知识,比如,关于药物相互作用的指示可以写成规则“IF服用了药物X,AND服用了药物Y,THEN显示警告信息”。推理机则根据知识库里的规则,以及患者的资料进行自动分析。分析的结果通过通讯模块反馈给用户。另外,用户也可以通过通讯模块更新或自定义新的规则,以适应医学的发展。

非基于知识库的CDSS
主要是通过机器学习从已有的经验中自动攫取规则。

成功的CDSS具有如下特征

  • 自动推送结果,而无需用户激活系统
  • 整合入临床工作流程,而不是独立于临床工作流程
  • 基于电子系统,而非基于纸质系统
  • 在床旁使用,而不是接触病人之前或之后
  • 提供推荐意见,而不是评估意见

软佳医院信息管理系统使用的是非基于知识库的CDSS,通过人工智能(AI)提供临床决策支持,协助医护人员进行医疗决策的交互式专家系统。特征如下:

  • 自动推送结果,而无需用户激活系统;已实现功能:实时的药品信息、门诊/住院诊断临床路径、合理用药、处方审查、处方点评等功能;
  • 整合入临床工作流程,而不是独立于临床工作流程;已实现功能:集成于HIS系统中,自动推送信息,不需要另外打开别的软件,不是目前医院使用的对话系统。
  • 基于电子系统,而非基于纸质系统;软佳医院信息管理系统是集成电子病历,电子处方的HIS系统
  • 在床旁使用,而不是接触病人之前或之后;软佳医院信息管理系统支持信息推送:手机、平板电脑、护理终端等设备在床旁使用
  • 提供推荐意见,而不是评估意见;软佳医院信息管理系统的临床决策支持系统,不干扰医护的处理流程。

以前的CDSS发展障碍:

  • 医学知识的复杂性导致了系统设计时需要考虑非常多的因素,如患者的症状、体征、实验室检查数据、家族史、基因、流行病学资料、现有的医学文献等等。而且,每年发表的临床研究数以千计,而且不少研究彼此矛盾,大量的数据导致了系统维护上存在困难。目前成功用于诊断环节的CDSS常常局限于某个领域,比如,1971年上线使用的Leeds腹痛诊断系统,其诊断的正确率高达91.8%,而医生的诊断正确率在79.6%。但这套系统仅能用于腹痛的诊断。
  • 临床工作的复杂性也增加了系统整合的难度。目前大多数系统仍独立于临床工作流程,这导致了医生需要独立打开CDSS,然后花费时间录入患者资料,降低了工作效率。目前整合比较成功的案例是药房系统和账单系统。因为药房工作相对简单,CDSS主要解决药物相互作用问题,比较容易设计。
  • CDSS经常产生大量的警告信息,很容易导致医护人员疲劳应付。

软佳医院信息管理系统临床决策支持系统( SoftPlus HIS+CDSS系统)

通过系统中集成的人工智能实时对病人的诊断前、中、后节点提出辅助决策,例如病人诊断有2种以上疾病,按照基于知识库的CDSS,在规则推理上不能保证完全匹配,而软佳医院信息管理系统临床决策支持系统是根据病人实时信息进行推理分析,反馈结果。大大提供诊断的准确率,我们已实现功能:实时的药品信息、门诊/住院诊断临床路径、合理用药、处方审查、处方点评等功能,而且功能还在不断增加,可以根据医护的需求在合适的节点增加辅助决策支持功能。

软佳医院信息管理系统临床决策支持系统

软佳医院信息管理系统临床决策支持系统

为什么要在医院信息管理系统(HIS)中增加这些功能?

因为医院信息管理系统HIS是核心系统,是因为它连接了医院的各个部门(如门诊、住院、收费、药房、医技检查等)和业务流程,起到“中枢神经”的作用。没有HIS,医院的信息化管理将碎片化,无法实现数据共享和流程协同。尤其在现代医疗中,HIS不仅是基础平台,还能与其他系统(如电子病历系统EMR、实验室信息系统LIS)集成,现在我们增加了临床决策支持系统,保护了医院客户的投资。目前市场一套CDSS系统费用不低,而且采用的是基于知识库的模式,对于一般医院来说,使用成本非常高,且需要专人维护。预设好的规则对于一些特别情况就没有办法了,如:病人诊断有2种以上疾病,预设规则如果没有,给出的决策质量就不高。对临床各种难以预料的情况,使用人工智能来进行辅助决策是以后的方向。

医院选择HIS系统,考虑的无非是:

  1. 价格能接受
  2. 功能丰富
  3. 实施、使用、维护简单

软佳医院信息管理系统是23年专业做HIS系统的厂家,HIS产品集成了:

  1. 电子处方,电子病历系统(EMR、无纸化病案归档系统、医嘱系统、病案系统、处方前置审核系统就不单独说了,属于我们的电子处方和电子病历)
  2. 医技检查模块(包含:LIS实验室信息管理系统、PACS医学影像系统、放射信息管理系统等)
  3. 门诊/住院临床路径管理系统
  4. 合理用药PASS系统(临床药学信息系统、抗菌药物管理系统)
  5. 处方点评系统

产品名称是:软佳医院信息管理系统+临床决策支持系统 (SoftPlus Hospital Information System + Clinical decision support system 简称:SoftPlus HIS+CDSS)。

市场上有很多医疗软件,我们提供给医生就一个模块,门诊医生工作站模块或者住院医生工作站模块,各种功能都整合入临床工作流程。

软件医院医院信息管理系统门诊流程

软件医院医院信息管理系统门诊管理流程

软件医院医院信息管理系统住院管理流程

软件医院医院信息管理系统住院管理流程

 

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相关链接:国家卫生健康委办公厅关于印发医疗机构临床决策支持系统应用管理规范(试行)的通知

 

软佳医院信息管理系统2025新版已集成AI技术,多方面为医疗机构提供智能辅助

昆明软佳科技有限公司专注于医院信息化管理系统的研发,致力于医疗软件开发,旨在全面提升医疗软件功能和医院管理水平,助力医院实现数字化转型。

软佳医院信息管理系统以核心HIS模块为基础,是医院信息管理的核心支撑。随着2025年软件与医院行业双双迈入AI时代,软佳医院信息管理系统进行了多项重要更新。

各行各业正积极拥抱DeepSeek-R1,从患者利用其求医问诊,到医院主动部署应用,这一现象反映了AI技术在医疗领域加速渗透的趋势。

医院部署DeepSeek后,如何充分发挥其价值?

大多数医院已认识到AI与医疗深度融合的潜力,并加速将其应用于实际场景。医院应充分利用AI技术,以提升医疗效率、改善服务质量、降低医疗成本,并优化全社会医疗资源配置,从而让患者切实享受到AI带来的优质医疗服务。

然而,仅仅开发一个简单的问答系统远远不够。医院需要结合自身实际情况,探索DeepSeek在具体场景中的应用潜力,例如通过二次开发,将其融入诊断辅助、治疗方案优化或资源管理等环节,真正实现AI的价值最大化。

目前已知云南省内已有以下医院明确应用或计划应用DeepSeek:

  • 云南省肿瘤医院:利用DeepSeek构建数字医事智能体,采用对话式交互设计,应用于门诊、住院和随访等场景,提升患者管理效率。
  • 云南省第三人民医院:通过智能体平台接入DeepSeek,在医院微信公众号上线智慧问答功能,方便患者获取医疗信息。
  • 云南省滇南中心医院(红河州第一人民医院):计划通过竞争性谈判采购方式实现DeepSeek本地部署服务,以满足医院定制化需求。
  • 昆明医科大学第一附属医院:将AI医疗助手患者服务系统嵌入官方微信小程序,相较之前新增三大功能,包括AI智能导诊,进一步优化就医体验。
  • 云南省妇幼保健院:DeepSeek的智能搜索技术已应用于新生儿科,用户通过输入关键词即可快速获取该科室在技术、服务和患者满意度等方面的全面信息,提升数据分析与服务能力。
  • 云南省第一人民医院:急诊内科已开启DeepSeek R1+RAG模型的本地化运用,助力智慧科室建设,提高急诊诊疗的智能化水平。
这些应用不仅提升了医疗效率和患者满意度,也推动了云南省医疗行业的数字化和智能化转型。未来,随着更多医院探索DeepSeek的潜力,可能在资源优化、疾病预测等领域进一步深化AI的应用。
昆明软佳科技有限公司在云南省各家医院在搭建DeepSeek问答系统,摸索DeepSeek怎么用,用在哪里的时候,已经率先在自主版权的产品:软佳医院信息管理系统 SoftPlus HIS 中支持DeepSeek API 本地部署或API接口调用集成,集成AI技术,充分利用AI来提供智能辅助。很多人会问:医院使用HIS系统是核心系统吗,HIS系统的目的是什么?这里来介绍一下:

医院信息管理系统(HIS,Hospital Information System)通常被视为医院信息化建设的核心系统。它是医院日常运营和管理的数字化基础,整合了医疗、行政和财务等多方面的信息,是医院实现高效运转和现代化管理的关键。HIS系统的核心目标是通过信息化手段优化医院的运营效率、提升医疗服务质量并支持管理决策。具体目的包括:

HIS系统的目的

HIS系统的核心目标是通过信息化手段优化医院的运营效率、提升医疗服务质量并支持管理决策。具体目的包括:

  1. 提升医疗效率
    • 实现患者信息(如病历、诊断、处方)的电子化管理,减少手工记录的时间和错误。
    • 自动化挂号、收费、药品管理等流程,缩短患者等待时间。
  2. 改善医疗服务质量
    • 提供临床决策支持,例如合理用药提醒、检查结果分析等,辅助医生提高诊疗准确性。
    • 支持医护人员实时访问患者数据,确保治疗的连续性和一致性。
  3. 优化资源管理
    • 整合医院的人力、物力(如药品、设备)和财力资源,减少浪费。
    • 通过数据统计分析,优化床位分配、手术安排等资源使用效率。
  4. 降低运营成本
    • 减少纸质文档和人工操作带来的成本。
    • 通过数据化管理降低医疗差错和纠纷风险,间接节约费用。
  5. 支持医院数字化转型
    • 为医院引入AI、大数据等先进技术奠定基础(如与DeepSeek等AI系统对接)。
    • 提供数据支持,用于科研、教学和政策制定。
  6. 提升患者体验
    • 通过在线预约、智能导诊等功能,方便患者就医。
    • 增强信息透明度,例如费用明细查询,提升患者信任感。

HIS作为核心系统的原因

HIS之所以为核心系统,是因为它连接了医院的各个部门(如门诊、住院、药房、检验科)和业务流程,起到“中枢神经”的作用。没有HIS,医院的信息化管理将碎片化,无法实现数据共享和流程协同。尤其在现代医疗中,HIS不仅是基础平台,还能与其他系统(如电子病历系统EMR、实验室信息系统LIS)集成,进一步放大其价值。

云南省各家医院在搭建DeepSeek问答系统,摸索DeepSeek怎么用,用在哪里,在了解了HIS是核心系统后,目的很明确:AI的应用场景就是和HIS系统做结合(如患者诊断辅助、合理用药分析),做问答系统等应用实在是太浪费了!医院应优化DeepSeek的自动化能力,减少人工干预。HIS系统是医院信息化的核心,其目的是通过数字化手段提升效率、质量和患者体验,在不增加患者和医生的学习曲线下,提供智能辅助决策。

目前,软佳医院信息管理系统已集成AI技术,在以下方面为医疗机构提供智能辅助:

  • 患者诊断与治疗:支持临床路径制定,提供精准诊疗建议;
  • 处方与病历管理:优化电子病历记录,提升处方准确性;
  • 合理用药:分析药品配伍与相互作用,确保用药安全;
  • 护理与医技检查:辅助护理工作,提升检查效率与质量。

通过这些更新,软佳医院信息管理系统正推动医院管理与医疗服务的智能化发展。

软佳医院信息管理系统2025新版,门诊医院工作站屏幕截图:

软佳医院信息管理系统处方合理用药
软佳医院信息管理系统处方合理用药

 

软佳医院信息管理系统门诊临床路径
软佳医院信息管理系统门诊临床路径

门诊医院工作站/住院医院工作站在日常操作中,AI智能辅助决策在操作中自动触发,提供门诊疾病临床路径,合理用药系统,门诊处方审查等功能,AI智能辅助医生做决策,提升效率、质量和患者体验。

AI智能辅助决策系统能够根据诊断、患者信息及处方用药数据自动触发运行。相比之下,传统的临床路径管理和合理用药系统依赖预先定义的程序,应用上存在一定局限性。针对仍在犹豫如何选择HIS系统、医院如何和AI对接、AI系统怎么应用的客户,我们在2025年AI技术迫切需求的背景下,提供全面整合AI的最佳解决方案,助力医院实现智能化升级。

如果您需要了解更多信息,请访问 www.ynhis.com www.kmhis.com

软佳医院信息管理系统:领先的HIS解决方案

昆明软佳科技有限公司专注于医院信息化管理系统,致力于医疗软件开发,全面提升医疗软件和医院管理水平,助力医院数字化转型。

软佳医院信息管理系统:领先的HIS解决方案

自2002年推出以来,软佳医院信息管理系统(HIS)不断创新和优化,在系统架构、模块设计、用户体验、易用性、稳定性、安全性、扩展性、兼容性以及系统部署、维护和管理方面达到行业领先水平。

满足用户需求,优化医疗管理

软佳HIS系统以用户需求为核心,持续增加新功能,简化操作流程,打破HIS系统与其他医疗系统的壁垒,实现数据无缝交换和信息流动。我们不仅提供高效的医院管理软件(HIS系统),还帮助整合各种子系统,提供一体化解决方案。

软佳HIS系统模块化设计,覆盖全面

软佳医院信息管理系统包含17个功能模块,覆盖医院管理的各个基本环节。无论是门诊管理还是住院管理,各个子模块均通过优化的逻辑关系进行组织,业务流程清晰,提升医院运营效率。

 

医院信息管理系统(HIS)接入AI,可以为医院、医护、患者做什么?

作为医院信息管理系统(HIS)提供厂家,我认为对患者的治疗主要还是由医生负责,而AI只是辅助工具。医生凭借专业知识、临床经验和对患者病情的综合判断,制定治疗方案,这是AI目前无法完全替代的。AI的角色更多是提供数据支持,比如通过分析医学影像、化验结果或病历数据,快速识别异常,帮助医生提高诊断效率。它还能预测病情发展趋势,辅助医生优化治疗计划。

然而,AI并非万能。它依赖训练数据,遇到罕见病例或复杂情况时,可能出现误判。而且,治疗不仅是科学,还涉及人文关怀——倾听患者诉求、安慰家属情绪,这些是AI无法做到的。我们的软件设计目标是让AI成为医生的“第二大脑”,减轻他们的负担,而不是取代他们。最终,决定治疗方案的仍是医生,因为他们对生命的责任感和职业判断,是技术无法复制的。所以,AI和医生的关系是协作而非竞争,共同为患者提供更好的医疗服务。软佳医院信息管理系统目前使用AI在对患者诊断,处方,病历,治疗,提供临床路径,合理用药(药品配伍、相互作用),护理,医技检查等方面提供辅助,对专科医院提供特别的针对性支持(精神病医院、儿童医院等),但是无法替代医生做出决定,处方应由接诊医师本人开具,严禁使用人工智能等自动生成处方。

  1. AI在患者诊断中可以发挥重要作用,主要体现在数据处理和辅助决策上。首先,AI能快速分析大量医疗数据,比如CT、MRI等影像,精准识别病灶特征,如肿瘤大小、位置,甚至早期微小病变,减轻医生的工作量,提高诊断效率。其次,AI可以通过机器学习模型,结合患者化验结果、病史和症状,预测疾病可能性,比如判断是否为癌症或心脏病,提供概率参考。此外,AI还能实现模式识别,从海量病例中挖掘规律,帮助医生发现罕见疾病的线索。它还可以实时监控生命体征数据,及时预警异常情况,比如心率或血压突变,争取抢救时间。不过,AI的诊断能力依赖高质量数据和算法,面对复杂或非典型病例时,仍需医生结合临床经验判断。我们开发的AI系统旨在做医生的“智能助手”,提供可靠的初步分析,最终诊断还是由医生确认,确保准确性和人性化关怀并存。AI让诊断更快、更准,但医生才是核心。
  2. AI在开处方和医嘱方面可以提供重要支持,但不具备独立决策能力。首先,AI能根据患者诊断结果和病史,结合药物数据库,推荐适合的药物选择和剂量。比如,它可以分析患者过敏史、肝肾功能,筛选出安全性更高的药物,避免不良反应。其次,AI还能检查潜在的药物相互作用,提示医生调整方案,确保用药安全。在医嘱方面,AI可以根据治疗指南生成标准化建议,比如手术后的护理措施或康复计划,减少人为疏漏。它还能通过历史数据预测患者对某些药物的反应,优化个性化治疗方案。此外,AI可实时监控医嘱执行情况,提醒医护人员按时给药或调整治疗。然而,AI的建议仅供参考,最终处方和医嘱需医生根据患者实际情况和临床经验确定。我们设计的系统目标是让AI简化重复工作、提升效率,但开处方和医嘱涉及生命安全,离不开医生的专业判断和伦理考量,AI只是辅助而非替代。
  3. AI在电子病历(EMR)中能显著提升效率和质量。首先,AI可以通过自然语言处理技术,快速整理和录入医生的语音或手写笔记,将其转化为结构化的病历数据,减少手动输入的时间。其次,AI能自动提取关键信息,如症状、诊断、用药记录,进行分类存储,便于医生快速查阅。它还能通过智能分析,识别病历中的潜在错误或遗漏,比如用药剂量异常,提醒医护人员核查。此外,AI可以挖掘电子病历中的大数据,生成患者健康趋势报告,帮助医生了解病情演变,或为科研提供支持。比如,它能分析相似病例的治疗效果,辅助制定更优方案。AI还能实现病历的智能搜索,支持跨科室协作,缩短信息获取时间。然而,AI在病历管理中需确保数据隐私和准确性,依赖高质量算法和医生监督。我们开发的系统旨在让AI优化病历流程,提高医疗效率,但最终内容仍需医生审查确认,确保记录真实反映患者情况。
  4. AI在患者治疗中主要扮演辅助角色,提升治疗效果和效率。首先,AI可以通过分析患者数据,如基因信息、病史和实时监测指标,协助医生制定个性化治疗方案,比如精准确定化疗药物剂量。其次,AI能预测治疗效果和可能的副作用,帮助医生提前调整方案,降低风险。它还能通过智能设备监测患者恢复情况,比如术后伤口愈合或慢性病指标变化,及时反馈异常。在手术中,AI可与机器人结合,提供精准导航,如定位肿瘤切除范围,减少误伤。此外,AI还能优化康复计划,根据患者进展推荐物理治疗或饮食调整,提升恢复速度。然而,AI无法替代医生的核心作用——它缺乏对患者情绪和特殊需求的感知,也不能承担治疗中的伦理决策。我们设计的AI系统旨在为医生提供数据支持和智能建议,最终治疗仍由医生主导,确保科学性与人文关怀结合。AI让治疗更精准高效,但医生是不可或缺的执行者。
  5. AI在病人护理中能显著提升效率和质量,但仍以辅助为主。首先,AI可以通过智能监测设备,实时追踪患者生命体征,如心率、血压和血氧水平,并在异常时自动报警,减轻护士负担。其次,AI能分析患者数据,预测护理需求,比如识别压疮风险或跌倒可能性,提醒护理人员采取预防措施。它还能优化排班和任务分配,确保护理资源合理利用。在日常护理中,AI驱动的机器人可以协助完成重复性工作,如送药、搬运物资,甚至帮助行动不便的患者翻身。此外,AI还能通过语音交互与患者沟通,记录他们的诉求或提供简单的健康指导,缓解护理人员压力。然而,AI无法替代人文关怀——安慰患者、理解情绪这些仍需人类完成。我们开发的系统旨在让AI成为护理的“智能帮手”,提升效率和安全性,但最终护理质量还是取决于医护人员的专业技能和同理心,AI只是锦上添花。
  6. AI在提供临床路径方面能为医疗决策提供强有力的支持。首先,AI可以整合指南、文献和历史病例数据,生成标准化的临床路径,比如针对某种疾病的最佳诊疗流程,包括诊断、治疗和康复步骤,帮助医生快速制定方案。其次,AI能根据患者个体特征,如年龄、病情严重度和合并症,优化个性化路径,确保治疗更精准。它还能预测路径执行中的潜在风险,如并发症概率,提示医生提前干预。此外,AI可实时跟踪临床路径执行情况,分析治疗效果数据,动态调整建议,比如更改药物或延长住院时间,提升疗效。同时,它还能为医院管理提供依据,优化资源分配,降低医疗成本。然而,AI生成的路径只是参考,最终实施需医生结合临床经验和患者意愿调整。我们开发的系统旨在让AI简化路径设计、提高一致性和效率,但无法取代医生的判断力。AI让临床路径更科学智能,但医生仍是决策核心,确保治疗安全有效。
  7. AI在合理用药方面能为医生提供重要辅助。首先,AI可以基于患者病历、化验结果和基因数据,推荐最适合的药物和剂量,避免过量或不足。其次,AI能实时分析药物数据库,检查潜在的药物相互作用或禁忌症,比如提示某种抗生素与患者现有药物冲突,减少不良反应风险。它还能根据指南和最新研究,建议替代药物或优化方案。此外,AI可监测用药效果,通过患者反馈和指标变化,评估药物是否有效,必要时提醒调整。它还能预测长期用药的潜在副作用,如肾功能损害,帮助医生权衡利弊。然而,AI的建议依赖数据质量,且无法处理特殊临床场景下的复杂判断。我们开发的系统旨在让AI成为用药的“安全卫士”,提升精准性和安全性,但最终处方仍需医生综合患者情况确认。AI让用药更合理高效,但医生的专业审查和人文考量不可或缺。
  8. AI在精神病医院和儿童医院等专科医院中能提供针对性支持。在精神病医院,AI可分析患者语言、行为和生理数据,辅助诊断抑郁症、精神分裂症等,预测病情波动或自杀风险,提醒医护人员干预。它还能通过虚拟对话提供心理疏导,缓解轻度症状。在儿童医院,AI能解读儿童影像或化验结果,识别先天性疾病、发育异常等,帮助医生尽早干预。它还能根据年龄、体重精准计算药物剂量,避免用药错误。对于这两类医院,AI可优化电子病历管理,提取关键信息,生成专科治疗路径,提升效率。它还能监测患者状态,如精神病患者的激动行为或儿童的术后恢复,及时预警。然而,精神病治疗需情感沟通,儿童护理需温柔关怀,这些AI无法替代。我们开发的系统让AI在专科场景中提供数据分析和智能建议,但医生和护士的专业判断与人文关怀仍是核心,AI只是提升诊疗水平的辅助工具。
  9. AI在医技检查中能极大提升效率和准确性。首先,AI可快速分析影像检查结果,如X光、CT或MRI,精准识别病灶特征,例如肺结节、骨折或脑出血,辅助放射科医生缩短诊断时间。其次,AI能在超声或内镜检查中实时标记异常区域,提高检测敏感度,减少漏诊。它还能通过历史数据对比,追踪病变变化,评估病情进展。在实验室检查中,AI可处理血常规、病理切片等数据,自动识别异常指标或癌细胞,减轻技师负担。此外,AI能优化检查流程,预测设备使用需求,减少患者等待时间。它还能生成标准化报告模板,提升报告质量。然而,AI的分析依赖训练数据,复杂病例仍需技师和医生复核。我们开发的系统旨在让AI成为医技检查的“智能助手”,提高速度和精确度,但最终结果需专业人员确认,确保可靠性。AI让检查更高效,但人的经验仍是不可替代的保障。

AI在简化医院信息系统(HIS)功能方面能显著提升用户体验和效率。首先,AI可以通过自然语言处理,将医生口述或手写内容转化为结构化数据,简化录入流程,减少手动操作。其次,AI能智能推荐常用功能,比如根据医生科室自动显示相关模块,降低学习曲线。它还能分析使用习惯,优化界面布局,让关键信息一目了然。

在数据管理上,AI可自动整合患者信息,如挂号、检查和收费记录,生成简洁的汇总视图,方便医护人员查询。它还能预测高峰时段,优化挂号和排班流程,减少系统拥堵。此外,AI可识别HIS中的异常操作,如重复收费,提醒工作人员核查,降低错误率。然而,AI需与现有系统无缝集成,并确保数据安全。我们开发的AI功能旨在让HIS更直观高效,但仍需用户反馈和人工监督来完善。AI简化HIS操作,但医护人员的实际需求是设计核心。

软佳医院信息管理系统提供的门诊病人就诊流程

软佳医院管理系统门诊就诊流程

门诊病人的就诊流程是一个系统化、规范化的操作路径,旨在高效完成患者的诊疗需求。流程从患者进入医院开始,可通过一卡通/导医模块,或者患者直接前往门诊医生工作站,医生通过医院信息系统查看患者的病历、既往病史和当前症状,结合临床判断开具检查医嘱或治疗方案,无需通过挂号/预约模块挂号。
接下来,患者根据医生的医嘱进行收费处理,通过门诊收费系统完成支付后,进入相应的检查或治疗环节。如果需要检查(如X光、CT或血检),患者在辅助科室模块接受检查,完成后结果会录入系统。医生可通过检查结果查询模块查看结果,必要时调整治疗计划。如果是直接治疗,患者可选择门诊护士站模块接受药物治疗或其他干预。同时,药库管理管理模块负责药物库存管理、配药和发放,确保患者所需的药物及时供应并符合安全标准。
整个过程中,患者和医生可以通过病历查询模块随时查看病历信息,确保诊疗连续性。流程以“病人结束”结尾,患者完成就诊后离开医院或按需预约复诊。这一流程通过医院信息系统(HIS)模块无缝衔接,减少等待时间,提高诊疗效率,同时确保医护人员和患者信息透明、准确。

如果您需要了解更多信息,请访问 www.ynhis.com www.kmhis.com

软佳医院信息管理系统:领先的HIS解决方案

昆明软佳科技有限公司专注于医院信息化管理系统,致力于医疗软件开发,全面提升医疗软件和医院管理水平,助力医院数字化转型。

软佳医院信息管理系统:领先的HIS解决方案

自2002年推出以来,软佳医院信息管理系统(HIS)不断创新和优化,在系统架构、模块设计、用户体验、易用性、稳定性、安全性、扩展性、兼容性以及系统部署、维护和管理方面达到行业领先水平。

满足用户需求,优化医疗管理

软佳HIS系统以用户需求为核心,持续增加新功能,简化操作流程,打破HIS系统与其他医疗系统的壁垒,实现数据无缝交换和信息流动。我们不仅提供高效的医院管理软件(HIS系统),还帮助整合各种子系统,提供一体化解决方案。

软佳HIS系统模块化设计,覆盖全面

软佳医院信息管理系统包含17个功能模块,覆盖医院管理的各个基本环节。无论是门诊管理还是住院管理,各个子模块均通过优化的逻辑关系进行组织,业务流程清晰,提升医院运营效率。