多维表格 AI
从中英文回答中提取症状、时间、依从性、患者问题和可核对原文。
2026 AI 先锋未来人才大赛 · 和睦家医疗命题
把两次就诊之间的变化，
变成下次诊疗可用的证据。
UFH CareLoop 拟把离院后的患者变化与本次医嘱连起来：规则先识别红旗，飞书 AI 整理中英文原文并准备复核任务，医生在复诊前收到一页带出处的时间线。
- 1 人
- 产品、原型、安全与评测
- 7 张表
- 计划关联原文、规则、任务和处置
- 200 个
- 计划冻结的合成场景包
我想解决一件具体的事：让每条院外变化都能回到患者原文，找到责任人，并进入下一次诊疗判断。
一条完整旅程
从本次诊前，走到下一轮计划
Demo 跟随同一位成人日间手术合成患者，依次经过诊前准备、模拟医生确认、D1/D3 主动随访、异常升级、D7 复诊简报和复诊结论回写。72 小时只覆盖院外观察阶段，下一轮计划也在同一条旅程中。
- D-7 / D0准备本次就诊，确认离院与随访路径
- D1 / D3收集结构化回答与中英文自由文本
- 异常时规则先行，任务到人，超时再次升级
- D7形成有出处简报，模拟写回并开启下一轮
飞书 AI 的位置
AI 负责读懂和整理，规则与医护守住决策边界
确定性规则
先检查结构化红旗、身份、同意、未响应与超时，AI 不能降低风险。
aily
在限定知识与白名单工具中查询依据、推进任务并准备复诊简报。
医护确认
诊断、用药、患者去向、对外沟通与结案仍由有资质医护决定。
实跑会留下什么证据
当前为报名设计版：多维表格 AI 与 aily 均待赛事租户 Preflight。赛程中将保存真实配置、输入、AI 原始输出、人工修订和运行日志；完成状态以实跑证据为准。
医疗安全
从第一天就把失效写进测试
比赛只使用合成数据、假 ID 和模拟医院接口。结构化红旗漏检、错患者读写、草稿越过签发、未响应被当作正常、知识无出处等，都已纳入冻结场景设计与验收条件。
- 身份未通过，不读病情，不调敏感工具
- 未响应保留独立状态，不默认恢复正常
- 无来源、过期或冲突的知识转人工
- 模拟医护和模拟写回在画面中显式标注
验证设计
200 个冻结场景会同时记录成功、失败与人工修订
计划生成并冻结的 200 个 scenario_bundle 由 20 个母模板构成，覆盖红旗、常规恢复、中英文与否定、身份和同意、未响应、提示注入、越权及系统故障。另用 30 道限定知识问题检查来源、拒答和版本冲突。
报名时已完成
- 问题与完整患者旅程设计
- 七表、数据结构与状态机设计
- 安全、评测与单人四周计划
赛程开始后实跑
- 赛事租户、七表原型与多维表格 AI
- aily 按 Preflight 提交实跑或阻塞证据
- 200 场景、五组评测和连续 Demo
需要和睦家确认
- 真实路径、红旗、SLA 与责任链
- 患者入口、最小数据集和 EHR 写回
- 排除人群与影子试点指标
完整材料
先证明每条异常都能追到原文、责任人和处置结果。
再讨论病种扩展、工时收益与真实临床试点。