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医疗解决方案
宏天软件致力于使医疗保健组织能够实现无缝互操作性,协调综合护理服务,并充满信心地拥抱医疗保健的未来。
我们通过Together规则引擎重新定义医疗保健业务逻辑,简化互操作性并打造卓越的患者体验。我们利用规则引擎和工作流引擎来提供可视化建模,以增强循证临床实践。
通过Together改变医疗保健:无缝互操作性,实现卓越护理
医疗保健功能集
医疗保健功能集(HFS)
可维护的医疗逻辑
HFS知识特点(一)
HFS知识特点(二)
HFS特性
HFS的使用
Together规则引擎如何帮助你?
临床实践指南自动化
事先授权自动化
临床决策支持
护理编排
患者分诊管理
医疗保健互操作性
慢性病护理管理
为了增强医疗保健互操作性,可通过Together规则引擎构建医疗保健功能集,形成一系列专业医疗功能,包括对数据互操作性的支持。这些使医疗保健组织能够无缝建模和自动化其决策和工作流程。
医疗保健功能集 (HFS)
为了支持医疗健康实践,可通过Together规则引擎来扩展特定的医疗保健功能集。医疗保健功能提供新的特性和功能,使医疗保健组织能够对其决策和工作流程进行建模和自动化。
Together规则引擎允许医疗护理用户快速验证和确认任何自动化任务的输入和/或输出。Together规则引擎可视化的业务逻辑建模功能可确保知识渊博的人类专家可以及时更正/修改诊疗逻辑。
医疗保健功能集提供可重复用于医疗保健模型的常见医疗保健观察和状况概念。这些概念可以构建成决策模型 (DMN)、工作流模型 (BPMN) 和案例模型 (CMMN) 。这些概念还可以链接到各种模型元素标签中的任何术语。用户可以修改预配置的条目并创建其他条目。
医疗保健功能集提供可重复用于医疗保健模型的常见医疗保健观察和状况概念。这些概念可以构建成决策模型 (DMN)、工作流模型 (BPMN) 和案例模型 (CMMN) 中。这些概念还可以链接到各种模型元素标签中的任何术语。用户可以修改预配置的条目并创建其他条目。
此知识实体模型包含一组常见的医疗保健检查概念。提供的每个术语都带有使用适当的代码和医疗数据标准资源类型的定义和消歧义。涵盖的主题包括:

此知识实体模型包含一组常见的医疗保健条件概念。每个提供的术语都带有使用预配置的代码和医疗数据标准资源类型的定义和消歧义。涵盖的主题包括:
Together对象导入的功能将外部数据类型引入规则引擎,以可重用的拖放数据结构形式提供,即分配给决策模型(DMN)数据类型使用。
医疗保健功能集允许使用医疗保健编码系统对工作流、决策和案例模型中使用的概念进行医疗保健编码。通过Together规则引擎构建的医疗保健功能集具有很强的互操作性,可以与医疗组织既有系统集成进行数据存储、检索和患者数据交换。可重用数据类型和资源可用于预定义的资源结构。可定义的医疗资源结构类别包括:
将医疗保健功能集集成到医疗系统中,在临床医生的工作流程中将HFS嵌入临床决策支持系统自动化功能的最常见方法之一。当电子病历用户会话中发生了特定活动时,临床决策支持系统服务可以通过收集所需的数据元素传参给Together,Together服务以“参数”的形式将决策信息返回给临床医生。Together的决策建模和自动化与临床决策支持系统相结合,在患者就诊期间提供实时临床决策支持,提高诊断、治疗和潜在的成本节约水平。
最常见的检查结果
最常见的疾病
外部数据类型导入
基础
基础
临床
财务
专业
规则服务
数据类型
医疗保健标准和互操作性
Together无缝协调医疗保健
临床决策支持系统
对于医疗保健管理人员
对于首席医疗官(CMO)或首席医学信息官(CMIO)
对于医疗保健解决方案架构师
对于医疗保健产品经理
• 身体测量和生命体征。
• 化学测试
• 血液学检查
心脏测量
肾脏测量和尿液分析
呼吸措施
手术措施
• 医疗措施
• 妇产科措施
• 病理学测量
• 神经系统测量
• 肝胰胆测量
• 其他观察
• 肿瘤学
• 心血管疾病
血液系统疾病
泌尿生殖系统疾病
• 内分泌和代谢紊乱
• 胃肠道和肝胆疾病
• 呼吸系统疾病
• 神经精神疾病
• 营养失调
• 免疫和风湿性疾病
• 肌肉骨骼疾病
• 皮肤病
• 妇产科疾病
传染病
• 一致性
• 术语
安全
• 文件
• 其他
• 个人
• 实体
• 工作流程
• 管理
• 摘要
• 诊断
• 支持
• 计费
• 付款
• 常规
• 公共卫生与研究
• 定义性物件
• 循证医学
• 质量报告和测试
• 药物定义
医疗保健功能集以现代、易于使用的方式提供对医疗保健技术中最新互操作性标准的理解和使用,该方式可与任何医疗保健环境中的现有软件系统兼容。
精选方案
在2026年4月举办的Salesforce TDX全球开发者大会上全场最核心的内容并不是某个新的AI聊天助手而是Salesforce对整个企业软件架构的一次底层重构,在AIAgent(智能体)时代,传统软件架构(尤其是SaaS系统)正在经历的深刻变革。以下是详细的内容整理:核心观点:GUI从“工具”转变为“负债”Salesforce提出了一个颠覆性的观点:在Agent时代,传统的SaaS逻辑...
2026-05-29
如今生成式AI飞速普及,凭借强大的自然语言理解、内容生成能力,快速渗透各行各业。但在金融、政务、医疗等核心业务场景中,纯大模型始终难以真正站稳脚跟——结果飘忽不定、内容凭空虚构、决策流程无法溯源,合规审计更是无从谈起,这已成为企业智能化转型的最大卡点。据统计,74%的企业大模型项目最终失败,平均浪费超1200万元却无法落地;金融、制造业更是重灾区,失败率分别高达81%和79%。想要让AI真正...
2026-05-23
无论企业是否承认,都在持续回答一组高影响力核心问题:l  我们服务谁、主动放弃服务谁?l  我们愿意承担多大风险、在何种条件下承担?l  我们以何种价格交换何种价值、何时偏离定价?l  资源稀缺时什么事项优先?l  客户何时获得差异化体验、原因何在?l  何时拦截、升级或允许例外?l  标准规则何时失效?l  我们信任生态中的哪些合作方?l  哪些决策可安全自动化、边界条件是什么?l  决策...
2026-04-29
在很多企业里,流程总是最受关注。我们梳理流程、自动化流程、优化流程、衡量流程绩效。可当结果不尽如人意时,根源往往不是流程本身,而是藏在流程里的决策。本文将厘清决策逻辑与业务流程逻辑的区别,更重要的是,说明二者各自的边界与职责,并解释为何决策逻辑才是企业使命、愿景与政策的真正载体——它对结果的影响,远大于仅仅负责执行的流程。一个设计精良的流程,如果执行了错误的决策,只会高效、稳定地产出错误结果...
2026-04-28
自2022年底以来,生成式AI与大语言模型(LLM)重塑人机交互,企业以图灵机器人为基准评估AI方案。但企业决策要求准确性、可靠性、可审计性、确定性,而LLM本质是概率性生成,存在幻觉、非确定、不可追溯等短板,二者形成核心冲突。答案不是二选一,而是大模型LLM和决策模型与符号DMN融合:将概率性机器学习与确定性符号逻辑、DMN标准、Together规则引擎深度结合,打造可落地、可管控、可扩展...
2026-04-18
利用您可以使用的全面数据做出明智的决策,利用医疗保健互操作性的力量,引领您的组织进入患者护理的新时代 通过消除效率低下和减少人员需求来控制成本。
• 协调和自动化临床路径,确保遵循最佳实践。 • 实施临床工作流程,提高效率并维护最高水平的护理质量。
• 创建自适应医疗保健 IT 解决方案,利用 API、CQL 和 AI/ML 技术协调临床活动。 • 利用现代 API 优先的容器化微服务平台。
• 使用低代码医疗保健编排平台缩短产品开发生命周期,从构思到发布。 • 建立并保持市场领导地位,同时确保遵守行业法规和标准。
作为医疗保健功能集的一部分,Together提供了规则服务来接受决策支持请求并生成参数作为回报。临床决策支持系统可能需要特定的电子病历资源做为输入参数提供给Together来计算临床决策支持系统客户端请求的决策。这些电子病历资源是通过对临床决策支持系统提供的调用服务,将“预取”的电子病历数据从电子病历服务器传递到临床决策支持系统来获取的
Together通过临床决策支持系统提供的数据类型结构,在Together中构建决策模型即医疗保健功能模型
Together规则引擎可促进了标准化和集成的医疗保健 IT 生态系统,数据从一层无缝流向另一层,增强了提供智能医疗保健自动化的能力
Together规则引擎协调临床工作流程和决策,与现有基础设施无缝集成。虽然使用医疗数据标准进行数据交换是首选,因为它在互操作性方面具有优势,但这并不是一个严格的要求。其他数据集成和交换方法也是可以接受的。
在临床决策支持系统中只需推送相应的数据对象即可将临床决策支持系统预定义的数据类型分配给决策模型 (DMN)做为数据类型元素。Together 中定义的医疗保健功能集中的决策模型与临床决策支持系统中的临床医生阅读的信息表单绑定后,Together将提供特定决策支持。填写或获取电子病历数据用户可以单击UI 中的按钮系统将自动将决策结果的更改填充到相应的表单上,或执行任何其他必要的操作,以帮助做出明智的决定。
采用一个直观地支持基于价值的护理模式的系统,同时提高所提供的医疗保健服务的整体质量。
将可共享的临床路径与动态临床决策支持相结合,使临床医生能够提供精确的最佳实践护理,改善结果并重新构想医疗保健的未来。
打造复杂的医疗保健 IT 基础架构至关重要。您的架构蓝图需要促进有效的互操作性、可伸缩性和灵活性
提供创新且有效的医疗保健产品,以优化患者旅程、增强护理协作并改善医疗保健提供商和付款人的互动,同时利用行业标准
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