患者流失谜题:看完即失联,60%患者不再回头

“病人看完就走了,我们不知道他们好了没有,会不会再来。慢性病患者该复诊了也找不到人,很多就这样流失了。”

2026年5月10日上午10点15分,四川成都XX门诊办公楼三楼会议室, Monthly 质量分析会正在进行。护士长赵大姐,42岁,穿着淡蓝色护士服,手里拿着本季度的复诊率报表,站起身,声音里带着疲惫和无奈。她刚翻开报表第5页,抬头看向坐在对面的信息科小胡。

“小胡,我们系统有随访功能吗?”赵大姐合上报表,目光扫过会议室所有人,”我们15个护士,每天忙得连轴转,输液、换药、接电话,可患者看完就走了。高血压糖尿病这些慢病患者,该复诊了也找不到人。很多就这样流失了。”

小胡,28岁,刚来门诊一年,穿着格子衬衫,低头翻了翻系统手册,摇头:”赵姐,旧系统没有随访模块。我们现在用Excel登记,但follow-up率不到30%。很多患者电话空号,有的不愿接,护士打10个电话能打通3个就不错了。”

窗外传来门诊大厅的嘈杂声和叫号提示音。此时正是工作日高峰,大厅里坐满了等待的患者,护士站电话铃此起彼伏。医务科长补充:”我们统计过,门诊患者复诊率只有40%,意味着60%看完一次就流失。如果能提高到60%,年营收能增加30%以上。”

财务科刘主任推了推眼镜,接过话:”赵大姐,我们都想解决随访问题。但人力有限,15个护士日常工作已饱和,不可能再分配给随访大量时间。而且,患者数据分散在不同科室,各自为政,汇总困难。”

赵大姐站起身,走到白板前,拿起记号笔写下”随访困境”四个字,然后画了一个流程:患者就诊→离院→无后续跟进→流失。

“我们试过手工随访,但问题太多。”她边写边说,”护士日常工作already满负荷,随访经常被’搁置’;不同科室数据不统一,有的用Excel有的用笔记本;随访内容随意,记录难追溯;患者有问题转给医生后无跟踪。”

她转过身,面向参会所有人:”更关键的是,慢性病患者需要3个月复诊一次,但我们不知道哪些到期了,也没有人力去一一通知。上个月,我们高血压患者只有45%复诊率,糖尿病40%。如果提高到60%……”

院長敲了敲桌子:”赵大姐,你的意思我明白。但不是我们不重视,是人力真的不够。你有什么具体建议?”

“院长,我建议大家考虑引入软佳的智能随访模块。”赵大姐重新坐下,”上周信息科小胡给我演示了,可以自动生成随访任务,多渠道触达,还能记录随访结果。”

小胡点点头,打开笔记本电脑:”我来简单介绍一下……”

会议室陷入短暂讨论——有人担心隐私,有人质疑覆盖率,有人问成本。赵大姐看着眼前的困境清单:登记分散、任务遗忘、覆盖率低、无标准化、反馈不闭环、患者流失严重。她深吸一口气:随访已不仅是服务问题,更是营收和管理的生死线。旧模式已到极限,必须寻找系统性解决方案。

10点45分,会议结束。赵大姐收拾材料,心里盘算:如果软佳随访模块真能解决这些问题,门诊复诊率提升10%,就是几十万的增量收入。但如何说服同事们接受新系统?人力不足的顾虑怎么破?她边走边思考,决定下午约信息科小胡详细聊聊软佳的方案细节。

走廊里,阳光斜照。赵大姐知道,这场关于”患者是否离院即终止关系”的讨论,才刚刚开始。

困境:随访靠人工,效果堪忧

成都XX门诊位于成华区,是一家日接诊300人次的中型社区医院,服务周边3个小区。过去随访工作,靠护士手工登记、电话通知,工作量巨大但效果差。

赵大姐统计过她们护理部的工作缺口:

登记分散:不同科室各自为政,数据不统一,有的用Excel,有的用笔记本,汇总困难

任务遗忘:护士日常工作已饱和(输液、换药、接电话),随访经常被”搁置”,结果就是遗忘

覆盖率低:仅能随访30%患者,且多为住院患者(因为住院期间接触多);门诊患者随访率更低,约15%

无标准化:随访内容随意,有的护士问5个问题,有的问2个,记录难追溯

反馈不闭环:患者有问题,转给医生后无跟踪,医生太忙,经常漏看

更糟的是:患者流失严重。据财务科测算,年复诊率约40%,意味着60%患者看完一次就流失。”如果复诊率能到60%,我们年营收能增加30%以上。”院长在会上说。

“慢性病患者,应该3个月复诊一次,但我们不知道哪些到期了,也没有人力去一一通知。”赵大姐对同事说,”我们15个护士,日常工作已饱和,不可能再分配给随访大量时间。”

转机:软佳的自动随访

2026年初,软佳升级门诊管理系统,新增智能随访模块。信息科小胡演示给赵大姐看。

“软佳能自动生成随访任务,多渠道触达,还能记录随访结果。”

小胡讲解:

规则配置

– 按科室、疾病、医生设置规则

– 例如:

– “高血压患者,14天后随访”

– “糖尿病患者,30天后随访”

– “感冒患者,3天后电话回访”

– “术后患者,第3天、第7天、第30天随访”

“规则可以自定义,非常灵活。”

任务生成

– 患者就诊结束,系统自动检查是否符合随访规则

– 符合则生成任务,分配给对应医生或护士

– 任务列表在护士端APP显示,按优先级排序

多渠道触达

– 微信消息(公众号模板消息,患者免费用)

– 短信(无微信患者,自动发送)

– 电话(系统自动拨号,护士接通后话术提示)

“比如高血压患者,14天后系统自动发微信:’王阿姨,您的血压控制得怎样?记得15天后复诊哦。'”

随访记录

– 患者回复(是/否/有症状)

– 护士记录沟通内容

– 结果标记(复诊预约、问题转医生)

“随访全过程留痕,管理层能看统计报表。”

赵大姐眼睛亮了:”这个能解决我们的困境。”

冲突:人力不足与系统信任

赵大姐向院长汇报:”引入软佳随访模块,年费已包含,无需额外付费。可以提升患者随访率,增强慢病管理。”

院长 questions:

– “系统自动发消息,患者会回吗?”

– “护士还要接电话,工作量不是增加了吗?”

– “隐私问题:随访内容涉及健康,会不会泄露?”

赵大姐一一回应:

– “软佳的随访消息是定制化,根据疾病写话术,患者感觉贴心,回复率比我们手工高”

– “电话随访可以设定每天 quotas(比如20个),不会无限增加;微信自动,不占用人力”

– “数据加密,随访记录在系统内,非授权人员看不到”

信息科补充:”软佳符合医疗数据安全规范,随访记录访问需权限。”

财务算账:

– 软佳年费1898元,随访模块免费

– 对比:如果请1个专职随访员,一年成本8万

– 节省8万,效果更好

“但我们护士已经忙不过来了。”护士长担忧。

“软佳随访能减少重复工作。”信息科小胡说,”比如患者咨询血压,随访中系统能记录,医生端也能看到,不用患者再打电话问。”

“而且随访能提前发现风险,减少急诊,反而减轻工作。”

经过讨论,院长拍板:上线随访模块,分阶段:

– 第一阶段:慢性病随访(高血压、糖尿病)

– 第二阶段:术后随访

– 第三阶段:满意度调查与反馈收集

蜕变:从30%到70%随访率

实施在5月进行,为期一个月。

配置:赵大姐和医生们一起设置随访规则:

– 高血压:诊断时标记,14天后微信随访,问血压值、用药情况、有无不适

– 糖尿病:30天后随访,问血糖控制、饮食情况

– 感冒:3天后电话随访,问是否康复

– 术后:第3、7、30天随访,记录恢复情况

培训:护士学习使用随访模块APP,查看任务、记录结果、转问题给医生。

试运行第一周:

– 系统自动生成任务136个

– 微信触达110人,电话触达26人

– 回复率:微信45%,电话70%

– 护士完成记录:85%

“比手工强多了。”赵大姐说。过去手工登记,随访率30%左右;现在系统辅助,两周随访率已达60%。

她展示数据:

复诊率变化(对比实施前3个月):

– 高血压患者复诊率:45% → 58% (+13%)

– 糖尿病患者复诊率:40% → 53% (+13%)

– 患者满意度:72% → 85% (+13%)

“随访不只是完成任务,是维系关系。”赵大姐说。

一位高血压患者回复微信:”你们还关心我,我觉得这家医院好。”

更实用的效果:提前发现风险。某高血压患者随访回复:”今天头晕,血压180/110。”护士立即转给医生,医生电话邀约来院调整用药,避免了一次可能的脑梗。

“如果没随访,患者可能就硬扛了。”赵大姐后怕。

回响:随访成为新常态

三个月后,随访模块已成为门诊日常。

数据统计:

– 随访任务生成:平均每月320个

– 完成率:72%

– 回复率:微信50%,电话75%

– 因随访触发的复诊预约:占复诊总人数的18%

– 问题拦截:每月约5-8例潜在风险被提前发现

赵大姐在年终总结中说:”我们用0成本(人力上),建立了随访体系。”

“软佳的随访模块,让我们从’看病结束即终止’,变成了’持续健康管理’。”

“患者感觉被关心,更愿意再来;医生提前干预,减少并发症;医院口碑提升。”

她还发现一个 unexpected benefit:减少投诉。过去患者有问题无处诉说,随访给了他们反馈渠道。有患者提出候诊时间长,医院据此优化流程,投诉下降。

现在,赵大姐的随访工作不再是”打一堆电话”,而是:

– 看系统自动推送的任务列表

– 优先处理高危患者、问题反馈

– 记录随访结果,形成闭环

“人力节省了,效果提升了,何乐不为?”

当同行问赵大姐如何做随访,她会说:

“第一,自动规则:根据疾病设置随访时间点,系统自动生成,不用人工回忆

– 第二,多渠道:微信为主,电话为辅,覆盖不同人群

– 第三,闭环:随访结果转医生,问题有跟踪,不石沉大海

– 第四,零门槛:软佳全功能包含,不额外收费”

“最重要的是:把随访变成主动关怀,不是骚扰。”

回想那个随访率30%、手工登记混乱的时代,赵大姐感慨:技术解放人力,更提升温度

软佳的随访模块,自动化、标准化、可追溯,让护士从重复劳动中解脱,专注于真正需要人情味的沟通。

“1898元/年,包含随访、提醒、记录、分析,性价比极高。”

声明:本文基于真实医院场景改编,人物均为化名,数据为试点统计,实际效果因机构规模、患者群体、规则设置而异。产品功能与价格截至2026年5月,请以官方最新信息为准。

核心金句:

“随访不是骚扰,是就诊结束后的延续关怀。”

“自动规则+多渠道触达,让随访效率提升一倍。”

“0额外成本,用软佳建立随访体系,提升复诊率。”

互动话题:

您的门诊有患者随访机制吗?随访率大概多少?

随访主要靠人工还是系统?效果如何?

随访中,您发现的最大问题是什么:人力、隐私、还是效果?


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支持8种语言:简体中文、繁体中文、香港中文、English、藏文、泰文、老挝语、越南语


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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预约管理:从高爽约率到智能高效的门诊引擎

“医生,我明明预约了,为什么来了一看,号被取消了?”

下午2点17分,海南海口XX社区医院的门诊大厅,空调开得很足但依然闷热。一位穿着碎花连衣裙的年轻女子大步走到分诊台,把手机屏幕怼到护士长周大姐面前,声音尖锐。

周大姐刚刚忙完一个急诊患者的登记,額头上沁着汗。她抬头看了看女子手机上的预约记录——昨天下午3点预约的今天下午2点30分的内科门诊,现在时间是2点17分,系统状态已经显示”已释放”。

“女士,您看,”周大姐指着屏幕,努力保持微笑,”系统在预约时间后15分钟,连续给您发了3条微信提醒,您一直没回复,而且迟到超过15分钟,系统自动把号源释放给候补患者了。这是规则,不是我们取消您的。”

“规则?谁定的破规则!我明明预约了!”女子声音更高,周围候诊的患者纷纷侧目。

这已经是今天第三起了。周大姐心里有苦说不出:不是医院取消预约,是患者自己没来。系统自动释放本意是资源再利用,但很多患者不理解,认为是医院”黑箱操作”、不守信用。

女子还要争辩,这时门诊部主任李主任快步走过来,手里拿着今天的爽约报表——上午已发生类似投诉4起,爽约率依然在20%高位徘徊。

“这是我们的智能化预约管理系统,”李主任对女子耐心解释,”您约了号不来,又不取消,就会占用一个资源,让真正需要的患者看不上病。系统自动释放,是为了让号源流动起来。如果您能提前取消或准时到,系统就不会这样。”

女子不说话了,但表情依然不服。她知道是自己迟到,但面子上下不来。

李主任看着女子转身离去的背影,心里暗暗下定决心:一定要把爽约率降下来,不仅要技术手段,更要让患者理解规则

困境:20%爽约率的资源浪费

这家社区医院在海口市区,日接诊量200+。过去一年,爽约率高达20%,意味着每天15-20个空档。患者抱怨”约不到医生”,医生抱怨”上午空荡荡,下午忙死”,而真相是:号源被放了鸽子。

医院尝试过人工管理:

– 护士每天打20-30个电话确认预约

– 手工登记爽约名单

– 对爽约3次以上患者限制预约

但效果有限:

– 电话打不通,患者不接

– 患者说”我忘了”,护士也没办法

– 限制预约引发投诉

“人工确认成本高,覆盖率低,而且 nurse-patient 关系受影响。”李主任说。

更严重的是资源错配

– 上午8-10点,爽约率高,医生闲置

– 下午2-4点,患者集中,候诊时间延长

– 患者满意度下降,流失率上升

财务算账:每天15个空档,每个空档损失挂号费10元+诊疗费50元=60元,年损失=15×60×365=32.85万元。

“这笔账不能再亏了。”李主任下决心。

转机:软佳智能预约模块

2025年,软佳升级门诊系统,新增智能预约模块。信息科小陈详细介绍了”减少爽约四步法”:

第一步:全渠道统一预约

– 微信、官网、自助机、电话,所有渠道数据实时同步

– 统一的号源池,避免重复预约

– 患者可随时随地取消/改期

“我们原来电话预约,信息手工录入,经常出错或遗漏。”周大姐说。

第二步:三级智能提醒

– 提前24小时:微信模板消息,含时间、医生、科室

– 提前2小时:再次提醒,附取消/改期链接

– 提前30分钟:”是否已出发?”确认到院提醒

“消息打开率85%以上,”小陈展示数据,”可大幅减少’忘记’。”

第三步:爽约自动释放

– 预约时间后15分钟,患者未签到,系统自动释放号源

– 释放前会发送3次提醒(第0、5、15分钟)

– 释放后,该患者爽约记录+1,3次爽约将限制预约

“这不是惩罚,是资源再利用。”小陈解释。

第四步:动态候补队列

– 释放的号源,系统自动通知候补患者

– 候补患者可一键抢号

– 形成自动的”排队捡漏”机制

冲突:实施阻力与人性考量

李主任召集会议讨论是否引入。

财务科:”软佳年费1898元,包含这个模块吗?需要额外投入吗?”

“包含在全功能套餐中,无需另付费。但需要配置规则和培训。”

护士长:”患者会不会觉得’被系统针对’?”

“我们-design 的是引导而非惩罚。释放前多次提醒,给足机会。”

医生:”爽约是患者问题,为什么要我们配合?”

“爽约影响大家效率。如果上午空荡荡,下午忙死,医生也累。平衡工作量对大家都好。”

最大的顾虑:老年人不会用手机怎么办?

“保留电话预约渠道,但电话也要登记到系统,同样享受提醒。不放弃任何患者。”

院长:”先在内科、儿科试点一个月,评估效果再推广。”

蜕变:爽约率从20%到9%的突破

试点从2025年10月开始。

Week 1:配置与培训

– 设置爽约规则:15分钟后释放,3次爽约限制

– 配置提醒模板(三次内容不同)

– 培训护士、前台、患者如何使用

Week 2-3:问题磨合

– 问题1:部分患者抱怨消息太多 → 改为可配置,患者可自主选择提醒频率

– 问题2:释放后患者突然到来 → 增加”二次确认”机制:15分钟后再次推送”是否延迟?10分钟内回复可保留”

– 问题3:候补功能知晓度低 → 在预约页面增加醒目入口,护士主动推荐

Week 4:效果初显

– 爽约率:20% → 13%

– 候补抢号成功率:12%

– 患者投诉:”号被取消” → 转为理解:”原来系统提醒了”

Month 2-3:稳定运行

– 爽约率稳定在9%左右

– 候补机制每天释放10-15个号,15%被抢空(相当于多看2-3个患者)

– 护士从每天20+电话确认,降到5个以下

数据对比(试点3个月)

维度 实施前 实施后 变化
爽约率 20% 9% -11%
每日空档数 15个 7个 -8个
候补抢号成功率 0% 15% 新增
护士电话确认工作量 每日25次 每日5次 -80%
患者满意度 72% 84% +12%
年均收益(减少空档) 基准 ≈16万 新增长

“我们每天多看了8个患者,一年就是近3000人次。”李主任算账。

更无形的是患者行为改变

– 患者更重视预约,临时有事会主动取消

– 守约意识增强

– 对候补机制点赞:”公平,让需要的人看上”

价值延伸

工作量均衡:上午空档减少,下午高峰压力缓解

医生满意度提升:不再上午闲下午忙

财务增收:相当于年增收16万元

管理数据化:爽约率、候补率、各医生预约热度,一目了然

全成本核算

– 软佳年费:1898元(包含预约、候补、提醒全功能)

– 人工确认成本:护士每天25通电话×3分钟×365天≈91小时≈1.5人月≈2万元

– 年节省:2万 – 0.19万 = 1.81万元

– 加上增收16万,总价值≈18万元

“投入产出比1:95。”李主任说。

回响:预约管理的本质是信任

现在,当患者问”为什么我的号被取消了”,周大姐会耐心解释:

“系统在您预约时间15分钟后没看到您,会发3次提醒。如果还是没来,就自动释放给其他需要的患者。这不是惩罚,是资源最大化利用。”

很多患者理解后,反而点赞:”应该的,约了不来就是浪费资源。”

李主任在科室会总结:

“预约管理不是技术问题,是信任与公平的问题。

“系统不能替人做道德判断,但可以通过机制设计,引导正向行为。减少爽约,不是惩罚迟到者,是保护守约者的权益。

“软佳的智能预约,做的就是这件事:让每一个认真守约的患者,都有机会看上病;让每一个空档,都有需要的人填上。”

回想那个患者投诉的下午,李主任感慨:门诊效率的瓶颈,往往在最不起眼的预约环节

软佳的预约管理,用智能提醒、自动释放、候补队列,把”放鸽子”的损失降到最低,把资源利用率提到最高。

“1898元/年,换来的是年增收16万,患者满意度提升,护士减负。这笔投资,太值了。”

声明:本文基于真实客户案例改编,机构名称、人物均为化名,爽约率等数据为试点统计,实际效果因机构地域、患者群体、规则设置而异。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:

“爽约不是小事,是别人看不了病的代价。”

“最好的预约管理,是让患者自己管理自己。”

“释放的不是号源,是资源的善意循环。”

互动话题:

贵院的预约爽约率大概是多少?是怎么管理的?

如果实现智能预约,爽约率降低到10%以下,对您的门诊意味着什么?

您认为减少爽约,关键在技术系统,还是在患者教育?


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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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“您的系统能有我们医院一半好用吗?”——一次被当场质疑的产品演示

会议室里,坐满了人。

省二院的院长、副院长、信息科主任、各科室代表,还有卫健委来的一位观察员,总共二十多双眼睛,盯着投影屏幕。

软佳的周总,今天是主讲人。

“我们HIS V4.0的核心优势,是’以临床为中心’的设计理念。”周总开场,点击遥控器,PPT翻到第二页。

台下,信息科李主任(XX医院的,被邀请来做”同行分享”)冲他笑了笑。

周总心里有底——XX医院项目去年刚上线,满意度很高,李主任是他的”托”。

演示继续。

周总展示了门诊挂号、医生开医嘱、护士执行、药房发药、住院管理、财务收费…一切顺利。

“大家有什么问题吗?”周总问。

副院长说:”听说你们的系统很快?”

“我们来看看响应时间。”周总点开一个监控页面,”在500并发的压力下,P95响应时间是320毫秒。”

评分不错。

但坐在角落的一位科室主任(姓陈,外科)举手了。

“周总,我想问个问题。”

“您说。”

“你们这个系统,能有我们医院一半好用吗?”

会议室安静了。

周总一愣。

陈主任继续说:”我们医院现在用的是老系统,是十五年前的产物。但用了这么多年,医生护士都习惯了。你们的系统看起来花哨,但能解决我们的实际问题吗?比如,我们外科最头疼的是手术排程——经常两台手术撞车,一个医生同时被安排在两台手术上。你们的系统能解决吗?”

周总没直接回答,而是反问:”陈主任,如果系统能解决这个问题,您愿意用吗?”

“当然愿意。但关键是,能吗?”

1. 演示不是”功能展示”,是”痛点共鸣”

周总意识到,这次演示有点危险。

他原来的计划是:按功能模块,从头到尾演示一遍。

但陈主任的问题,把他拉回来了——客户不在乎你有什么功能,只在乎你能解决什么问题

周总做了个决定:停掉演示,改对话

“陈主任,手术排程冲突,是你们最大的痛点吗?”

“是。我们外科六台手术室,经常撞车。有一次,一个主任同时被安排在三台手术上,结果是两台手术延迟,一台取消了。”

“这个冲突,造成什么损失?”

“病人等,医生抱怨,护士协调跑断腿。最关键是,医疗安全——如果一台手术的医生迟到,麻醉时间对不上,可能出事。”

周总在白板上写:“手术排程冲突 → 手术延迟/取消 → 医疗安全风险”

“如果我们能解决这个问题,您愿意付多少钱?”周总问。

陈主任愣了一下:”这…不好说。”

“不,您给个范围。十万?五十万?一百万?”

“一百万?太贵了吧?”

“但如果是每年避免一次医疗纠纷,值不值一百万?”周总反问。

陈主任不说话了。

周总打开笔记本电脑:”我来演示一下,我们的手术排程模块,怎么解决这个问题。”

2. 演示不是”你讲我听”,是”一起看故事”

周总没直接点菜单,而是说:

“陈主任,我先给您看一个故事——这是YY医院上个月的真实案例。”

他打开一个视频(提前录好的):

画面是YY医院手术室,一个医生在看屏幕。

医生(画外音):”昨天我收到系统提醒——我明天有两台手术,时间冲突,一台是 prostatectomy,时间是9:00-11:00;另一台是 cholecystectomy,时间是10:00-12:00。两台手术都要求主刀,冲突了。”

“我点开系统,看到三台手术室都有空档。一台可以调到下午,一台可以让给其他主任。我点了几下,冲突解决了。系统自动通知护士站、麻醉科、患者家属。”

视频结束。

周总说:”这个功能,叫’智能排程’,核心是三个规则:

1. 自动检测人员冲突(同一医生同时被安排)

2. 智能推荐解决方案(哪个手术可以调,哪个科室有空档)

3. 一键调整,自动通知相关方”

陈主任眼睛亮了:”这个功能,我们确实需要。”

周总:”这不是我吹,YY医院用了一个月,手术冲突从平均每周2.3次,降到0.2次。医疗安全提升了。”

这时,信息科的李主任插话:”他们医院我上次去看了,确实好用。他们外科主任说,现在手术排程,比以前轻松多了。”

3. 演示不是”展示优点”,是”暴露痛点”

周总接下来做了一个冒险的决定:主动暴露一个”不完美”

“陈主任,我们系统也有缺点。”周总说。

所有人都愣了。

周总:”这个手术排程模块,对’临时加手术’支持不够智能——如果手术前两小时临时加一台,系统需要人工干预,不能自动排。”

陈主任一笑:”那我们医院也一样!我们临时加手术,都是主任打电话协调。”

“但我可以让这个功能在三个月内升级,专门为你们定制。”

陈主任明显被”我们也有缺点”的坦诚打动了。

周总 later 说:”客户都知道没有完美的系统。你主动暴露一个无关紧要的缺点,客户反而觉得你诚实。”

4. 演示不是”一次性的”,是”持续对话”

周总发现,会议室里其他人的注意力回来了。

他趁热打铁,问:”除了手术排程,各位还有什么痛点?”

药剂科冯主任举手:”我们药房发药慢,病人等半小时。”

“能不能现场演示一下?”周总问。

“怎么演示?”

“冯主任,您手机上有没有HIS系统的APP?”

“有。”

“您现在模拟开一个处方。”

冯主任打开手机,模拟开药。

周总:”现在,我让您 seeing 一个功能——’预配药’。”

他打开后台,设置:”从您开处方这一刻起,药房就开始准备。等病人走到药房,药已经好了。”

冯主任看了时间:从开处方到药房收到预配指令,3秒。

“这能行?”冯主任问。

“YY医院用了三个月,患者等待时间从28分钟降到8分钟。”

冯主任点头:”这个我要。”

5. 演示的”转折点”:从被动到主动

半小时过去了,周总没有演示完一个完整流程,但他解决了两个科室的痛点。

这时,杨院长(省二院)开口了:

“周总,您这个演示…跟我们通常看的演示不太一样。”

“哪里不一样?”

“通常销售都是一开始就说’我们有什么’,您是通过提问,知道我们’要什么’。”

周总笑:”因为我是做实施出身的,知道再好的功能,用不上也是白搭。”

杨院长:”那您能给我们看一个…’完整流程’吗?”

“当然。”

周总终于开始演示完整流程——但已经是定制过的:他按照刚才收集到的痛点,调整了演示顺序。

先演示”手术排程”(外科痛点),再演示”预配药”(药房痛点),再演示”移动医嘱”(护士痛点)。

每个功能演示,都加了一句:”这个功能解决了什么问题?”

台下的人,开始做笔记。

6. 演示后的”灵魂拷问”:客户问的真问题

演示结束,进入问答。

第一个问题,是财务科王科长问的:

“周总,你们的价格,比华通高60万,凭什么?”

周总没直接回答,反问:”王科长,您觉得医院的’成本’是什么?”

“当然是买东西花的钱。”

“如果东西买了,但用不起来,算不算成本?”

“那也算。”

“华通520万,但他们的系统,在YY医院用了两年,故障率比我们高30%,客服响应慢一倍。这多出来的故障时间、客服人力、业务损失,不是成本吗?”

王科长语塞。

周总打开一张表格:

| 成本项 | 软佳(三年) | 华通(三年) |

|——–|————-|————-|

| 合同价 | 580万 | 520万 |

| 运维费 | 0(含四年) | 280万 |

| 培训费 | 0(含三次) | 60万 |

| 故障损失(估算) | 30万 | 120万 |

| 三年总成本 | 580万 | 980万 |

“您说的’成本’,是只看第一年,还是看三年?”

全场安静。

7. 演示的”艺术”:不是表演,是对话

会后,杨院长留周总喝茶。

“周总,您这个演示,跟别人不一样。”

“哪不一样?”

“您没怎么讲功能,一直在问问题。”

“因为我不知道您要什么。”周总老实说。

“但您准备了PPT啊。”

“PPT是备案。如果客户让我讲,我就讲;如果客户有痛点,我就改。”

杨院长点头:”很多销售,把演示当成’表演’,一遍一遍背台词。但演示的本质,是’对话’——通过对话,找到客户真正的需求,然后展示你的价值。”

“我父亲的建议是:演讲时,70%的时间让听众说。”

周总笑:”那是销售的最高境界——让客户自己说服自己。”

8. 一次失败的演示教训:三个月前

周总后来在软佳内部培训时,分享了一个失败的演示案例。

三个月前,他去AA医院演示,准备了40页PPT,从头讲到尾。

讲完,AA医院的信息科主任说:”你们的功能很多,但我们不需要。”

周总问:”为什么?”

“因为我们医院的流程跟你们演示的不一样。你们的系统看起来很复杂,我们要培训三个月才能用。”

那次,没成。

周总总结:

错误一:没问痛点,直接展示功能

– 应该先问:”你们最头疼的是什么?”

– 再针对痛点演示

错误二:演示太”完美”

– 太完美的演示,客户觉得”不真实”

– 应该展示”真实场景”——包括过渡页面、等待时间

错误三:没让客户参与

– 应该让客户操作一下

– “您来试试这个功能”

– 客户参与感越强,印象越深

9. “演示工具箱”:周总的三件宝

经过多次演练,周总总结出自己的”演示工具箱”:

① 痛点地图

– 提前调研客户行业、客户类型(三甲/二甲/专科)的常见痛点

– 准备对应的”痛点-解决方案”卡片

– 演示时,快速匹配

② 客户证言视频

– 准备3-5个客户的证言短视频(1分钟)

– 每个视频对应一个核心功能

– “同行说”比”销售说”管用100倍

③ 实时对比工具

– 旧系统vs新系统响应时间对比

– 手工流程vs自动化流程耗时对比

– 客户自己的数据测试(如果允许)

“这些工具,不是为了炫技,是为了让客户’感到’价值。”

10. 演示的终极目标:不是签单,是”改变客户的认知”

周总最后说:

“一次成功的演示,不是客户当场说’我要’,而是客户回去后,开始想’我们该怎么用这个系统’。”

“客户签单,往往不是演示完的当天,而是几天后,他们内部的讨论中,有人提到’周总演示的那个功能…'”

“所以,演示要留下’钩子’——一个让客户回去后还会讨论的点。”

比如,手术排程冲突那次,周总留下的钩子是:

> “YY医院用了后,手术冲突少了90%。你们医院一周几次冲突?如果减少90%,意味着什么?”

客户回去后,可能会讨论:”如果我们手术冲突少了,主任会不会减负?医疗安全会不会提升?”

这种讨论,比当场签单更有价值。

“演示的最高境界,是客户替你’销售’——他们在内部会议上说’软佳那个系统,能解决我们XX问题’。”

互动话题

你经历过最成功/最失败的一次产品演示是什么样的?关键是什么?

> 基于真实医院场景改编,人物均为化名


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当X友遇到软佳:一次门诊系统的选型复盘

“张主任,我们X友的系统还能用吗?不能撑一年?至少撑完这个财年,明年再换?”

浙江杭州XX区第二门诊部的院长,在下午3点的财务分析会上直接问信息科张主任。会议室投影仪闪烁,空调嗡嗡作响,窗外初夏的阳光刺眼。

张主任低头看手里的数据报表,眉头越皱越紧:

– 门诊量从去年月均4000人次增长到6500人次,增长62.5%

– 因系统卡顿和功能不足,投诉月均5起,其中3起与系统直接相关

– 财务对账痛苦:X友系统是财务模块,门诊挂号、收费、药房各自为政,数据不通,每天对账2小时

– 外籍患者投诉:没有英文界面,外国患者看不懂,前台人工翻译疲于奔命

“院长,”张主任抬起头,声音平静但坚定,”不是’还能不能用’的问题。是系统在拖后腿了,而且拖着整家门诊的后腿。”

院长瘫在真皮转椅上,叹了口气。他2019年拍板购买X友的医疗模块,当时看中的是X友的品牌——那是一个在全国医疗信息化排行榜上名列前茅的名字。但用了3年,越来越发现一个残酷现实:X友是不错,但它不是为门诊设计的

张主任走出会议室时,手机震动——是门诊大厅前台打来的:”张主任,系统又卡了!挂号窗口排起长队,有个患者等了20分钟还没挂上号……”

张主任今年35岁,硕士学历,在这家门诊负责信息化4年。X友系统是他一手实施上线的,他比谁都清楚系统的优劣势。

X友的优势确实明显:

– 财务模块强大,符合中国会计准则

– 报表功能全面,管理层爱看

– 品牌响亮,供应商响应看似专业

但门诊实际需要的功能,X友总是”差一口气”:

– 挂号分诊就是按序号叫号,没有智能调度,患者扎堆等

– 医生工作站是通用模板,没有门诊特色(如ICD编码、处方联动)

– 药房管理停留在基础库存,没有效期预警、近效期优先

– 排班系统几乎没有,靠Excel排班再导入

– 多语言?不支持,外籍患者只能靠人工翻译

“我们X友是买的模块组合,”张主任在院务会上说,”但组合出来的,不是一体化的门诊系统。”

更让他头疼的是服务响应。上周门诊量突增,挂号系统响应慢,他立即联系X友当地代理商。

“张主任,您这个需求我们记下了,要走流程,预计2周内给您答复。”

“现在是高峰期,系统再慢下去患者要闹事了!”

“我们理解,但流程就是这样。”代理商客服语气礼貌但冷漠。

张主任挂了电话,心里凉了半截。他知道,X友这种大厂,服务都是通过代理商,响应慢、定制贵(8000元/人天)、流程长。

“我们需要一个更贴合的门诊系统。”他在调研报告中写下这句话。

接下来的一个月,张主任调研了5家的门诊系统:

1. 某国产大厂HIS(类似X友,功能大而全)

2. 某专做社区医院的系统(功能单一,扩展性差)

3. 软佳门诊管理系统(专注门诊,多语言支持)

4. 某SaaS诊所系统(轻量,但功能太少)

5. 自研(成本太高,放弃)

其中,软佳引起了他们团队的注意。

“软佳是谁?没听过啊。”院长问。

“云南的厂商,专做门诊管理系统,有8种语言支持,包括泰文、越南语。”张主任说,”我们门诊有10%外籍患者,这个很吸引我。”

副院长问:”价格呢?”

“中文版年费1898元,国际版1299美元。”张主任报出数字。

会议室一片沉默。院长先开口:”这么便宜?我们X友一年维护费就1万。”

“对,而且软佳是订阅制,所有功能都包含,没有额外费用。”张主任说,”我查了他们的功能列表:挂号分诊、医生工作站、药房管理、收费、排班、报表,一应俱全。”

“不会是有什么陷阱吧?”老财务刘科长担心。

“我请他们来演示。”张主任说。

演示那天,软佳派出两位工程师:小陈(实施)、小李(产品)。

他们没带花哨的PPT,而是直接打开系统后台,一项项展示:

挂号分诊:动态叫号算法,考虑急诊优先级、等待时间、医生负载。患者可通过微信预约,爽约自动释放号源。

“这个智能预约,我们每天能多出20-30个可预约名额。”小陈说。

医生工作站:门诊专属模板,支持ICD-10编码,处方与药房、收费联动。医生开完处方,药房、收费处实时收到。

“我们X友是数据孤岛,这里直接打通了。”张主任对比。

药房管理:效期预警、近效期优先发药、智能补货建议。系统根据历史用量自动计算补货量。

“我们每月盘点一次,还常有误差。这个系统实时更新库存,盘点时间应该大减。”药房冯主任说。

多语言:切换语言,界面、处方、报告全变。小陈现场展示了从中文切换到泰文、英文、 Vietnamese。

“这正是我们需要的!”院长说,”我们外籍患者投诉很多,因为看不懂界面。”

副院长最关心服务:”你们响应速度怎么样?”

小陈答:”我们昆明总部直接服务,平均响应<30分钟。定制需求,只要合理,包含在订阅里,不另外收费。"

张主任注意到,小陈说的”合理范围”和X友的”走流程”完全是两码事。

演示后,张主任组织了核心团队讨论。会上,支持X友和推荐软佳的分成两派。

支持X友的认为:

– “X友是大品牌,有保障”

– “我们系统已经用了3年,有数据有习惯”

– “软佳这么便宜,能有啥好东西?”

推荐软佳的观点:

– “功能比X友贴合门诊,尤其是多语言”

– “价格便宜太多,5年省10万+”

– “服务响应快,小厂反而更灵活”

争论焦点集中在产品定位上。

信息科技术员小周说:”X友是做企业ERP的,门诊只是它其中一个行业模块。软佳是专门做门诊的,10年只干这一件事。哪个更专业?”

药房冯主任点头:”我用下来感觉,软佳的药房模块,每个功能都懂我们药剂师的痛点。X友的药房,像是财务系统的附属。”

财务刘科长算了一笔账:

– X友:买断5万 + 实施2万 + 年维护1万 = 5年12万

– 软佳:年费1898元 = 5年9490元

– 价差:10万+

“这10万,我们可以用来提升医护人员待遇。”刘科长说。

院长最后总结:”品牌不是关键,匹配度才是。我X友确实好,但它不是为门诊设计的。软佳虽然名气小,但它专注门诊十年,功能细节确实贴合。

“我倾向软佳。但张主任,你要做个详细的试用方案,确保没问题。”

软佳的试用期只有15天,但足够。

张主任安排试点科室:内科门诊、药房、收费处。

头三天,问题不少:系统偶尔卡顿、医生不太会用、数据迁移出错。小陈带着团队驻场,每天加班到晚上10点。

“张主任,我们能不能延期?”一位医生抱怨。

张主任心里也没底,但他知道,任何新系统都有适应期。

第七天,转机出现。

一位外籍患者在软佳系统的国际版上预约、就诊、拿到处方,全程无障碍。他离开时说:”This is the first time in China I didn’t need a translator for a clinic visit.”

这件事在门诊部传开。

“我们省了翻译费。”院长乐了。

第十天,张主任在后台看到一组数据:

– 挂号平均时间从5分钟降到3分钟

– 药房库存准确率从88%提升到99%

– 收费处对账时间从每天2小时降到20分钟

虽然等待时间还没明显改善,但效率提升已经显现。

第十五天,张主任向院务会提交试用报告。结论是:软佳系统满足需求,建议全面切换

“价格呢?”院长问。

“1898元/年,一次性付款。”张主任说,”我们已经对比过X友5年12万,软佳5年不到1万,差10倍。”

“但我们X友已经投入了7万,不打水漂了?”

“X友的财务模块我们可以保留,继续用。门诊部分,迁移到软佳。总投入增加不到1万,但门诊效率提升明显,外籍患者体验改善,我认为值得。”

投票结果:7票通过,2票反对,1票弃权。

切换过程比想象中顺利。软佳团队用3周时间完成数据迁移、培训、试运行。

切换后第一周,仍有各种小问题。但三个月后,一切步入正轨。

张主任在年度总结会上分享了数据:

指标 X友时期 软佳时期 变化
门诊平均等待时间 42分钟 32分钟 -24%
外籍患者满意度 60% 95% +35%
药房库存准确率 88% 99% +11%
收费对账时间 2小时/天 20分钟/天 -83%
系统相关投诉 月均4起 0.5起 -87%
5年总成本 12万 0.95万 -92%

“我们省了11万,”张主任说,”更重要的是,门诊效率提升了,外籍患者体验好了,医护人员也有好心情。”

现在,当有人问张主任”软佳和X友怎么选”时,他会反问:

“你的门诊量是多少?有没有外籍患者?需要多语言吗?预算多少?”

“X友是 elephants in the room,功能大而全,但不一定贴合;软佳是轻骑兵,专注门诊,价格透明,响应快。”

“如果你的门诊日接诊<500,有多语言需求,预算有限,我推荐软佳。否则,X友也未尝不可。"

这就是他血泪总结的选型哲学:不选贵的,不选大的,选对的

回想那个在院长办公室被问”能不能撑一年”的下午,张主任感慨:系统选型就像找伴侣,适合的才是最好的。

品牌不能当饭吃,匹配度才是关键。

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,请以官方最新信息为准。

核心金句:

“选系统不是选品牌,是选匹配度。”

“大而全,往往不如专而精来得贴心。”

“门诊的事,还得交给懂门诊的人做。”

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您是否在X友或软佳系统?体验如何?

如果选型门诊系统,您最看重的三个因素是什么?

您认为大厂产品的’大而全’是优势还是负担?


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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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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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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。

客户公开证言:在省医疗信息大会上,郑主任的分享让全场静默

省医疗信息化年度大会,主会场座无虚席。

台上,主持人正在介绍下一位分享嘉宾:”下面,有请XX省第一人民医院信息科李主任,分享他们医院HIS系统升级的经验。”

李主任走上讲台,台下响起掌声。他打开PPT,第一页标题是:《一次系统升级,如何改变了我们的工作方式》。

台下的软佳销售小张站在角落,手心有点出汗。这是他第一次在公开场合听客户分享,而且分享的还是自己实施的项目。

1. 开场:从一个真实的故事开始

“各位同行,今天我分享的不是技术方案,而是一个故事。”李主任开场就出乎意料。

“去年这个时候,我们医院的门诊系统快撑不住了。挂号要排长队,收费窗口经常卡住,医生工作站一天断好几次。信息科的电话被投诉打爆,杨院长三天两头找我谈话,问我’什么时候能搞定’。”

台下有人会心一笑——这种场景,每个医院信息科都经历过。

“我们当时面临一个选择:是继续在老系统上打补丁,还是彻底升级?我们选了后者,选择了软佳。”

“但我想告诉大家,选择软佳,不是因为他们价格合适,也不是因为他们PPT做得好。选择他们,是因为他们在招标现场做了一件事——”

2. 招标现场的”反向提问”

李主任回溯到半年前的招标会。

“那天,五家厂商轮流上台。每家都是先讲自己多厉害,然后讲价格。软佳的小张上台后,没有急着讲产品,而是问了我们三个问题:”

“‘你们最头疼的是什么?是门诊排队太长?是住院管理混乱?还是数据报不上去?”

“这个问题,让在座的科室主任们开始交头接耳。外科赵主任说手术排程经常撞车,护士长说新护士要培训三个月才会用,药剂科冯主任说发药慢患者投诉多。”

“小张把这些都记下来,然后说:’我们的系统没有很多花哨的功能,但我们解决了这些问题。'”

“他展示的第一张截图是手术排程的冲突检测——自动提示时间冲突,一键调整。第二张是护士站的新手引导,三步完成医嘱确认。第三张是药房预配,挂号时处方就传药房,患者还没到药已备好。”

“他最后说:’我们不会给大家展示花哨的PPT,我们只会解决真实的问题。'”

李主任看向台下:”那一刻,我知道,这家厂商懂我们。”

3. 价值不是讲出来的,是算出来的

但价格是硬伤。软佳报价580万,比最便宜的华通高出60万。

“财务科王科长当场就问:’你们比华通贵60万,凭什么?'”

“小张没有辩解价格,而是画了一个表格:”

李主任在PPT上展示了那个表格:

| 维度 | 软佳(580万) | 华通(520万) |

|——|————–|————–|

| 合同价(第一年) | 580万 | 520万 |

| 三年运维费 | 包含在内 | 280万(每年18%)|

| 培训费 | 两次免费 | 额外收费(估算60万)|

| 数据迁移 | 免费 | 收费(估算30万)|

| 五年总拥有成本 | 580万 | 890万 |

“580万只是第一年的价格。”李主任说,”从第三年开始,华通每年收18%维护费,三年就是280万。而且,他们的系统设计寿命只有三年,三年后大概率要重新招标。”

“软佳的580万包含四年免费运维,系统设计寿命七年。摊到七年,每年不到83万。”

“当时王科长算了这个账,沉默了。”

4. 真正的价值:不是省钱,是别出事

但价格差距还是让院里犹豫。

关键时刻,李主任站了出来:”价格不是关键,”他说,”我们最怕的不是花几百上千万,是怕系统出问题。”

他分享了去年的数据同步故障:住院费用对不上,全院财务加班三天,最后人工核对,花了两个星期。直接成本(加班费、误工费)30万,间接成本没法算——病人投诉、领导问责、信息科信誉受损。

“那次事故后,我们评估供应商,第一个问题就是:’你们输出的系统稳定性怎么样?'”

“软佳拿出他们服务过的23家医院的数据,最老的一家2012年上线,到现在还在用,平均使用年限5.2年。故障率是行业平均的1/3。”

“多花这六十万,买个’安心’,值。”

李主任这句话,成了最终决策的关键。

5. 签约前夜的波折

签约前夜,事情差点黄了。

医院的合同修改版本把违约金提高到了3%/天,上限50%。软佳的周总差点当场拒绝。

“杨院长,”小张在电话里说,”这个条款我们不能签。3%太高,50%上限更不合理。如果我们延期16天,就要倒贴钱?”

杨院长沉默。

小张知道,她也有难处——上次供应商跑路带来的教训太沉重。

小张提出了一个新方案:

1. 违约金降到0.3%/天,上限10%

2. 分阶段验收:技术验收(UAT)→90%,业务验收(7天无重大故障)→5%,稳定运行(30天可用率>99.9%)→5%

3. 提供履约保函,银行直接兑付,不用起诉

4. 每周透明汇报,有问题提前沟通

“杨院长,我们不希望用违约金来约束关系,我们希望用透明和信任来合作。”

杨院长被说服了。她在院长办公会上力排众议,接受了软佳的条件。

“那次谈判让我明白,”李主任在大会上说,”好的合作不是’谁压谁一头’,而是’建立互信’。”

6. 透明化沟通:从”报喜不报忧”到”有问题就说”

项目开始后,软佳的透明度让李主任惊讶。

每周一上午十点,项目例会雷打不动。小张会展示上周完成情况、本周计划、当前风险和应对措施。有一次,测试环境遇到一个bug导致功能阻塞,小张在例会上如实汇报,并给出修复时间预估——明天下午四点前完成。

“如果明天修复不了呢?”刘主任问。

“如果修复遇到困难,我们会通知延期,同时加班赶工。”小张答。

李主任私下说:”你们这种’有问题就说’的风格,比那些’什么都好’的供应商让人放心。”

以前遇到过供应商,明明遇到问题,却隐瞒不报,等到 deadline 才说’做不完’。软佳提前暴露风险,反而给了医院准备和处理的时间。

” transparency 是最好的信任建立工具。”李主任总结。

7. 变更管理:不是不接,而是科学评估

项目进行到三个月时,医院提出一个新需求:增加患者满意度评价功能,要求上线前完成。

这个需求不在原合同中,评估需要5人/天工作量。

如果按照之前的变更流程,这会触发CCB评估,可能增加费用或推迟工期。

小张召集团队评估后,发现确实需要额外时间,更重要的是,需要对接医院客服系统的接口,而那个接口文档还没完全拿到。

小张在例会上如实汇报:”这个需求我们可以做,需要5人/天。但依赖客服系统的接口,如果接口延迟交付,我们的工期也会相应延后。建议CCB评估这个需求的优先级。”

刘主任听后说:”这个功能其实不是紧急的,可以放到二期。咱们先按原计划走。”

这件事让医院看到,软佳不是”无条件接需求”,而是会如实告知代价和风险。这种 honesty,反而赢得了尊重。

8. 上线顺利:没有惊喜,只有稳定

六个月后,系统正式上线。

上线过程顺利得让李主任有点不适应——没有重大故障,没有用户大规模投诉,没有信息科全员加班。系统就这么”悄无声息”地上线了,然后稳定运行。

“这得益于充分的测试和透明的沟通,”李主任说,”软佳在上线前两个月就开始做UAT,发现问题及时修复。没有把一堆问题留到上线前夜。”

上线后一个月,用户投诉率比旧系统下降了40%,门诊效率提升了15%。

9. 为什么选择软佳?李主任的总结

在分享最后,李主任回答了最核心的问题:”我们为什么会选择软佳?”

“很多人以为,医院选供应商,是看价格、看产品、看关系。但我的经历告诉我,最靠谱的供应商,是那个愿意把问题暴露在你面前的。”

“一个总是报喜不报忧的供应商,可能在你最需要帮助的时候消失。一个敢于说’这个问题我们解决不了,需要延长时间’的供应商,才是真正负责任的。”

“软佳在招标现场没有炫耀功能,而是问我们’最头疼什么’;在谈判时没有死守价格,而是展示价值;在实施中没有隐瞒问题,而是每周透明汇报。”

“这种态度,比任何技术参数都重要。”

李主任最后说:”我希望,在座的同行们在选择供应商时,不要只看价格和PPT。要看他们会为你暴露多少问题,而不是展示多少亮点。”

台下陷入短暂的安静,然后爆发出热烈的掌声。

小张站在角落,眼睛有点湿润。他知道,这半小时的分享,比他们做一年的销售都有效。

10. 会后:意料之外的转介绍

分享结束后,好几个人围着李主任询问软佳的联系方式。

其中一位来自市二院的院长拉住李主任:”你们这个系统,能不能来我们院也谈谈?我们正好要升级HIS。”

李主任笑了:”你们可以直接联系软佳的周总,人就在会场。”

这件事让老周很高兴——客户证言的力量,远大于销售千言万语

他在内部总结中写道:”最好的营销,是客户帮你说话。而客户愿意帮你说话的前提,是你们真的为他们创造了价值,并且敢于透明沟通。”

互动话题

作为医院信息科,你有没有过被供应商”隐瞒问题”的经历?什么样的供应商会让你最放心?欢迎在评论区分享你的合作经验和看法。

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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。

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+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

 

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

 

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。

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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。

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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

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